O setor agrário tem uma estrutura que poucos outros setores têm: uma empresa individual, uma cooperativa ou organização de comercialização, um fornecedor de máquinas ou semente, e frequentemente um processador ou retalhista que impõe exigências sobre o que acontece no terreno. As aplicações de IA não surgem apenas de dentro. Uma grande parte vem incluída com equipamentos, sensores ou software de terceiros. Quem é responsável pela governança deve, portanto, olhar não apenas para o que a própria empresa adquire, mas também para o que entra através de máquinas, serviços de aconselhamento e parceiros da cadeia. Essa relação — escolhas próprias versus sistemas fornecidos com o equipamento — é maior do que em setores onde a TI é adquirida de forma centralizada.
No setor agrário, a IA é utilizada para tarefas diversas: reconhecimento de imagem na avaliação de culturas, previsão de produção ou pressão de doenças, controlo de sistemas de alimentação e clima, e processamento administrativo de pedidos de subsídio ou relatórios da cadeia. Algumas dessas aplicações estão fixamente integradas em máquinas e dificilmente se distinguem do hardware. Outras são ferramentas isoladas que um consultor de cultivo, comprador ou gestor começou a usar por conta própria, muitas vezes sem que isso tenha sido registado em qualquer lugar. A governança deve, portanto, identificar dois tipos de IA: os sistemas que vieram com a tecnologia e os sistemas que as pessoas começaram a usar por sua própria iniciativa.
Em muitas empresas e cooperativas agrárias não existe um departamento central de TI que gere todo o software. A aquisição de máquinas, serviços de aconselhamento e ferramentas de dados ocorre frequentemente por área de negócio ou por pessoa individual. Isso significa que um levantamento que comece apenas pela TI ou pelas compras deixa de fora uma grande parte do que realmente é utilizado. Um consultor de cultivo que usa uma ferramenta de IA para reconhecer sintomas de doenças, ou um planeador que consulta um chatbot para decisões logísticas, fá-lo frequentemente por iniciativa própria. Para obter uma visão sobre isso é preciso mais do que solicitar uma lista: trata-se de fazer perguntas às pessoas que realizam o trabalho, de uma forma que não pareça controlo. A forma como isso funciona na prática está descrita na página sobre como evitar que os colaboradores usem uma ferramenta que ninguém aprovou. Outro risco que neste setor frequentemente coincide com o uso de IA é a partilha de dados sensíveis da empresa, como cifras de produção ou condições contratuais, numa janela de chat pública; a abordagem a esse risco está descrita na página sobre como evitar que dados da empresa acabem numa janela de chat gratuita.
Uma aplicação de IA que avalia uma cultura em relação a doenças tem um impacto diferente de uma ferramenta que redige o rascunho de um e-mail para um fornecedor. A primeira influencia uma decisão operacional que pode ter consequências financeiras e, por vezes, de segurança alimentar; a segunda é um apoio administrativo. A governança neste setor exige uma classificação que distinga entre sistemas que afetam decisões sobre animais, culturas ou segurança, e sistemas que apenas apoiam texto ou planeamento. Essa divisão determina que nível de supervisão e documentação é necessário, e se uma aplicação se encontra sujeita a regras mais estritas. O conteúdo exato das regras e os respetivos prazos não pertencem a esta página; esses são mantidos noutro lugar. Aqui trata-se do mecanismo: saber o que está em funcionamento, saber que papel desempenha, e conseguir demonstrá-lo.
O setor agrário partilha com outros setores o facto de a IA se difundir através do uso individual, e não de uma decisão central. Esse padrão também se verifica na forma como o setor das TIC lida com a governança de IA, onde ferramentas de desenvolvimento isoladas se difundem tão rapidamente como as ferramentas de aconselhamento no terreno. A diferença está na dependência de equipamento físico e de exigências da cadeia: enquanto os serviços financeiros lidam principalmente com modelos em software, e o setor energético com o controlo de redes e instalações, o setor agrário combina ambos: IA integrada em máquinas e IA usada de forma isolada para administração ou aconselhamento. A governança deve, portanto, abranger tanto o fornecedor da máquina como o utilizador no terreno.
Um administrador ou conselho de cooperativa que precise de prestar contas sobre o uso de IA necessita de algo em que se apoiar: um inventário que é mantido atualizado, uma classificação que é aplicada, e uma visão geral de quem usa que aplicação e para quê. Sem essa visão geral, qualquer afirmação sobre o uso de IA é uma estimativa. Com um conjunto de governança alinhado com a estrutura de risco existente da empresa ou da cooperativa, esse relatório passa a ser uma questão de manutenção contínua em vez de reconstrução a posteriori.
Uma vez que esteja claro quais aplicações de IA existem e que papel desempenham, surge naturalmente outra pergunta: que parte do trabalho que ainda é feito manualmente pode, na verdade, ser assumida pela IA. A análise de trabalho da FTE TO AI calcula isso por tarefa, com base no que o trabalho efetivamente implica, e mostra que parte dele se presta à automatização.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
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