O ChatGPT já está sendo usado em diferentes áreas, no agronegócio, não é diferente. Afinal, essa tecnologia é útil no campo?

Usar o ChatGPT ou qualquer modelo de IA hoje, certamente, terá deficiências em aplicações específicas no agronegócio, mas a julgar pelo progresso feito ao longo do ano passado, o investimento feito hoje indica que haverá oportunidades no espaço.

A certificação CCA (Certified Crop Advisor) é um padrão na agricultura americana. Passar no exame indica que um indivíduo tem uma competência básica em ciência do solo, fisiologia da cultura e produção agrícola em geral. Aí eu te pergunto: então, um modelo de linguagem de inteligência artificial pode passar no exame de certificação CCA?

É seguro dizer que há áreas em que o ChatGPT é altamente capaz. Um pesquisador mergulhou em alguns testes práticos antigos para ver como o chatbot se sairia. Das dez perguntas feitas, o ChatGPT acertou sete, o que normalmente seria suficiente para passar no exame em qualquer ano.

No entanto, quando foram feitas perguntas mais específicas em que se esperava que o Norm fosse melhor, ele teve um desempenho pior — não deu resposta ou não entendeu a pergunta.

Talvez isso seja um recurso, não um bug, por enquanto. O FBN gostaria de garantir que o padrão seja “sem resposta” e não uma resposta errada.

Aplicando ao agronegócio

Nas recomendações agronômicas, o que separa os bons agrônomos dos médios não é responder com precisão às perguntas amplas e básicas. É ser capaz de posicionar boas recomendações de maneira eficaz e navegar corretamente pelos desafios que ocorrem nas margens, nos casos extremos de problemas ou para os agricultores que desejam gerenciar sua operação em um nível superior.

É aqui que a inteligência artificial e, mais especificamente, LLMs como ChatGPT e Norm, serão menos eficazes!

Por causa disso, ferramentas como o ChatGPT irão “comoditizar” as ações e tarefas mais diretas que os profissionais do setor realizam, especificamente os agrônomos. Não substituirão os humanos. Essa tecnologia vai reorganizar tarefas e ações e permitir que os agrônomos realoquem o tempo para diferentes tarefas.

Exemplo prático

Um agrônomo tem responsabilidades (por exemplo: vender produtos/serviços, apoiar relacionamentos, resolver problemas, etc.) e ações (por exemplo, dirigir até o campo para adquirir informações para informar uma recomendação).

Ferramentas como o ChatGPT agilizam ações e tarefas. Isso dá aos agrônomos e profissionais um ponto de alavancagem para liberar tempo e recursos para se diferenciarem.

Se os LLMs de fato ajudarem os humanos, isso significa que as empresas que os usarem efetivamente darão às suas equipes uma vantagem competitiva sobre outras que não o fazem.

Como conseguir vantagem competitiva

Quem pode integrar uma interface LLM perfeitamente em fluxos de trabalho digitais atuais? Como qualquer tecnologia que seja valiosa e usada de forma eficaz, ela se torna um ponto de diferenciação e isso se torna uma vantagem competitiva.

Com o tempo, essa vantagem competitiva se torna um gerador de lucro que, eventualmente, reduz os custos de capital, levando a um ciclo virtuoso. É improvável que LLMs e IAs substituam agrônomos ou qualquer profissional do agronegócio. Elas têm limitações e tenho certeza de que foram superestimadas por muitos. No entanto, apresentam uma oportunidade para profissionais e organizações ganharem vantagem em uma série de tarefas e ações que podem beneficiá-los a longo prazo.