O que define o sucesso da IA, mas não estou falando de inteligência artificial
Aqui, IA é inseminação artificial. E a IATF, a inseminação artificial em tempo fixo, ajuda a organizar quando essa operação acontece.
Na reprodução de bovinos, a inseminação artificial permite introduzir o sêmen no aparelho reprodutivo da fêmea sem a monta natural. A IATF usa protocolos hormonais para sincronizar a ovulação e permitir a inseminação em um momento programado, sem depender da identificação do cio de cada vaca para definir esse horário.
O nome entrega a ideia: existe uma hora para fazer. E uma operação inteira precisa funcionar para que isso aconteça.
Tive a oportunidade de trabalhar com o que considero o melhor sistema de controle da operação de IATF do Brasil. Coletávamos dados de toda a operação. Nosso trabalho era entender o que mais impactava os resultados e usar esse conhecimento para melhorar o produto e as decisões no campo.
O mais óbvio era começar pelos fatores biológicos: a vaca e o sêmen. Claro que importavam. Mas será que era só isso?
O que descobrimos ao cruzar os dados
Analisar os fatores em conjunto mostrou que o resultado também dependia de como a operação acontecia:
- A sequência de trabalho tinha um limite. A inseminação é uma atividade exaustiva. Identificamos queda de resultado após determinada quantidade de inseminações em sequência, e esse limite variava com a experiência do inseminador. Isso nos ajudou a definir limites operacionais e a modificar o produto para interferir em ações como a inseminação sequencial.
- A combinação entre profissionais era crucial. Além do inseminador, havia o descongelador do sêmen. A velocidade de um, combinada ao perfil do outro, estava associada a diferenças importantes nos resultados. Atribuir tudo ao inseminador deixaria de fora uma parte relevante do trabalho.
- O ambiente também aparecia no resultado. Alguns piquetes de uma fazenda apresentavam desempenho melhor, sem que as diferenças analisadas nos animais e nos operadores explicassem o padrão. Foi necessário conversar com quem conhecia o local para entender o motivo.
- Resultado bruto não era uma medida direta de mérito. Alguns inseminadores experientes tinham preferência para escolher os animais e selecionavam os mais favoráveis. O indicador misturava o trabalho do profissional com a vantagem das condições em que ele atuava.
A dupla de profissionais é um exemplo de interação: o comportamento de um fator depende daquele com que ele se combina. Olhar apenas para a velocidade do descongelador ou apenas para o resultado do inseminador perderia justamente essa relação.
O piquete, o rio e a informação que faltava
Ao encontrar diferenças entre os piquetes, eu sabia onde o padrão aparecia, mas ainda não entendia por quê. Fui perguntar a quem conhecia a fazenda na prática.
Os locais com resultados melhores acompanhavam o entorno de um rio. O pasto era melhor, e isso se refletia numa dieta melhor para os animais.
A conversa acrescentou o contexto que faltava à análise. A identificação do piquete carregava uma condição daquele ambiente que precisava entrar na interpretação dos resultados.
Esse episódio ficou comigo porque foi muito concreto: encontrei o padrão nos dados, mas precisei conversar com quem conhecia o lugar para entender o que ele significava. Continuar procurando uma explicação restrita ao operador deixaria de fora parte importante da história.
Um modelo próprio para uma comissão mais justa
Um dos meus papéis era apoiar a definição de comissão. Se o animal, o local e a combinação entre profissionais tinham tanto peso, como separar a contribuição do inseminador?
Desenvolvemos um modelo estatístico próprio para estimar esses efeitos. Também modificamos o modelo de comissão para isolar os fatores externos, tanto quanto possível, e construir um critério mais justo.
A escolha dos animais pelos profissionais mais experientes tornava esse trabalho especialmente importante. Eles tinham resultados melhores, mas também conseguiam selecionar condições mais favoráveis. Usar o indicador bruto diretamente na comissão poderia remunerar essa vantagem como se fosse inteiramente competência de execução.
Esse é o problema do confundimento: uma comparação que parece medir o desempenho do inseminador também captura diferenças nos animais com que ele trabalha. A experiência continuava sendo relevante; precisávamos distinguir seus efeitos dos efeitos daquele contexto.
É por isso que meritocracia é uma discussão complicada. Para atribuir mérito pelo resultado, precisamos entender as condições em que ele foi produzido. Com estatística, chegamos mais perto de uma comparação justa, sem assumir que um modelo elimina todos os fatores que ficaram fora da análise.
Da análise para o produto e a próxima estação
O trabalho resultou em mudanças concretas:
- Produto: modificamos o sistema para apoiar as análises e interferir em ações da operação, incluindo a inseminação sequencial.
- Comissão: revisamos o modelo para separar efeitos externos e buscar uma comparação mais justa entre inseminadores.
- Planejamento: apoiamos a estruturação da próxima estação de monta, considerando os fatores identificados para otimizar a taxa de prenhez dos animais.
Os achados ajudavam a organizar a próxima operação, levando em conta os aspectos biológicos, a sequência de trabalho, a combinação entre profissionais e as condições do ambiente.
Como evitamos um prejuízo de mais de R$ 100 mil
Durante a estação de monta, identificamos um lote de sêmen de um touro com resultados muito abaixo do esperado. Nossa capacidade de separar os efeitos da operação permitiu identificar que aquele lote estava comprometido.
Essa identificação ainda durante a estação nos permitiu evitar um prejuízo de mais de R$ 100 mil. A análise também possibilitou que a fazenda usasse os resultados como prova junto ao fornecedor.
O mesmo trabalho de separar efeitos que apoiava a comissão ajudou a localizar um problema no sêmen. Nesse caso, a análise teve uma consequência financeira concreta e deu à fazenda evidências para tratar o problema com quem havia fornecido o lote.
Aprendizados, erros de interpretação e impactos
- Analisar uma variável isoladamente pode levar à atribuição errada. O inseminador não explicava sozinho o resultado; a dupla, os animais, o ambiente e o lote também importavam.
- Comparar pessoas exige considerar suas condições de trabalho. A seleção de animais favoráveis se misturava ao indicador usado para avaliar o profissional.
- Perguntar a quem conhece a operação faz parte da análise. O contexto dos piquetes apareceu na conversa com quem conhecia a fazenda.
- A análise ganha consequência quando orienta ações. Mudamos o produto e a comissão, apoiamos a próxima estação e identificamos um lote comprometido a tempo de evitar uma perda expressiva.
Correlações espúrias e confundimento deixam de ser conceitos abstratos quando uma interpretação vira critério de remuneração ou decisão operacional. Dado sem contexto pode ser mais perigoso que não ter o dado em si.