Uma empresa agrícola funciona com base numa combinação que poucos outros setores conhecem: produção física ligada à estação e ao clima, administração relacionada com estrume, proteção de culturas e subsídios que deixa pouca margem para erros, decisões de cultivo ou de pecuária que se apoiam na experiência e na observação, e um lado comercial que passa frequentemente por um número limitado de compradores ou cooperativas. Além disso, o proprietário encontra-se habitualmente ele próprio no terreno, no estábulo ou no celeiro, e uma grande parte do conhecimento sobre a terra, os animais e as máquinas não está registado em lado nenhum, mas presente na cabeça de uma única pessoa.
Essa combinação orienta o resultado quando um comprador vem observar. Um comprador não conta as horas que atualmente são investidas, mas calcula o que continua a funcionar caso o atual proprietário desapareça. Numa empresa onde a administração, o planeamento e até parte das decisões de cultivo se baseiam em sistemas e regras registadas, resta mais do que numa empresa onde tudo depende da intuição de uma única pessoa.
A mudança avança em partes pela empresa, não uniformemente por tudo. Podem distinguir-se três tipos de trabalho.
Trabalho que a IA pode assumir: o preenchimento da contabilidade de estrume e dos pedidos de subsídio com base em regras fixas, a elaboração de relatórios para o banco ou o contabilista, a sinalização de desvios nos dados dos sensores do estábulo ou da estufa, e o planeamento de calendários de cultivo com base em produções históricas e dados meteorológicos.
Trabalho que passa parcialmente, com supervisão humana que aprova ou rejeita com fundamento: aconselhamento sobre proteção de culturas em que um sistema faz uma proposta mas o agricultor decide com base na parcela e no estado atual da cultura, ou esquemas de alimentação que um modelo calcula mas que o pecuarista ajusta com base no que observa nos animais.
Trabalho que continua a ser trabalho humano: a avaliação da saúde de um animal através do odor, do comportamento e do toque, a negociação com um comprador sobre preço e entrega, e a estimativa do momento da colheita em que a terra, a cultura e o mercado pesam em conjunto de uma forma que não se capta em algumas variáveis.
A diferença entre empresas não está no setor, mas na organização. Uma empresa que já trabalha com protocolos registados, dados de sensores e administração digital pode já hoje entregar essa primeira categoria a um sistema. Uma empresa em que tudo está em papel e na cabeça do proprietário ainda tem esse passo a dar antes de a IA poder assumir algo aí.
Quando o trabalho passa para sistemas, desloca-se o peso de cada fator que um comprador considera.
A dependência do proprietário pesa mais. Uma empresa em que o proprietário é o único que sabe qual a parcela que precisa de ser adubada e quando, ou que comprador aceita que qualidade, representa para um comprador um risco que se reflete no preço. Se esse conhecimento estiver registado e parcialmente automatizado, essa perceção muda.
A qualidade dos lucros também muda de caráter. Uma poupança que surge porque um regime de subsídio se revela favorável ou um fornecedor oferece um preço baixo conta, para um comprador, de forma diferente de uma poupança que está no próprio processo, por exemplo porque o trabalho de planeamento ou administração passa a consumir estruturalmente menos tempo. A primeira desaparece quando a circunstância se extingue, a segunda continua a existir sob um novo proprietário.
Também a concentração de clientes, a qualidade do registo na informação de gestão e a previsibilidade da produção pesam, e deslocam-se à medida que mais trabalho continua a funcionar de forma demonstrável fora do proprietário.
Sobre o que isto significa para o pessoal, vale o seguinte: quais os passos que um empregador dá em resposta à mudança de trabalho é da responsabilidade do empregador, com os requisitos legais próprios que lhe correspondem. Isto não é aconselhamento em matéria de pessoal nem fundamento para uma decisão de despedimento.
O setor agrícola não é o único onde a IA deslocou o peso dos fatores de valor, e a comparação torna visível o que é específico do setor e o que se aplica em geral. No setor da recreação, a dependência sazonal desempenha um papel comparável ao que aqui é o clima e a época de crescimento, algo que pode ler-se em o que torna as empresas sazonais valiosas para um comprador. Nos serviços financeiros, a ênfase está antes na regulamentação e na constituição de dossiês, desenvolvido em o que o trabalho orientado por regulamentação significa para a vendibilidade de uma empresa de consultoria. E no setor da limpeza, onde a mão de obra constitui uma parte dos custos tão significativa como na pecuária, pode ver-se como os serviços intensivos em pessoal constroem ou perdem valor.
A questão subjacente é, em cada empresa, a mesma: que trabalho pode aqui realmente ser assumido pela IA, e que trabalho não pode. Essa questão é respondida por tarefa com a análise de trabalho da FTE TO AI, aplicada à própria empresa em vez de ao setor em geral.
Quem quiser saber primeiro como a própria informação de gestão se classifica em termos de completude e atualidade, encontra um desenvolvimento em como a informação de gestão se profissionaliza, de ficheiros Excel avulsos para um sistema em que um comprador confia. E quem se pergunta o que concretamente reduz o preço da própria empresa, pode ler isso em as sete razões mais comuns pelas quais uma empresa acaba por valer menos do que o proprietário pensa.
Os oito fatores que um comprador pesa não são todos igualmente visíveis a partir do terreno. A verificação de valor gratuita consiste em oito perguntas breves, uma por fator, e dá uma primeira impressão de qual fator reduz mais o preço da sua empresa hoje. A análise de valor completa, com pontuação de maturidade por fator, evidência documental, índice de dependência do proprietário e um calendário de dois anos rumo ao momento de saída, está em preparação.