Nel mondo moderno dell'agricoltura e della produzione alimentare, le aziende generano enormi quantità di registri digitali. Ogni volta che un sensore misura la temperatura di un serbatoio di latte, un computer registra il peso di un raccolto o un sistema traccia il movimento di una spedizione, viene creato un inserimento digitale. Per decenni, l'assunto è stato che questi registri digitali fossero la stessa cosa della prova. Se un computer diceva che una mucca era stata nutrita, la logica era che la mucca fosse stata nutrita. Tuttavia, uno studio recente mette in discussione questa semplice equazione. Sostiene che avere un record digitale non è la stessa cosa che avere un'affermazione verificabile. Il solo fatto che esista un numero su uno schermo non significa che un osservatore indipendente possa guardare gli eventi originali, seguire i passaggi compiuti per calcolare quel numero e confermare che il risultato sia vero. Questa distinzione è fondamentale per chiunque faccia affidamento sulle aziende alimentari per quanto riguarda l'onestà sulla qualità, la sostenibilità o l'efficienza. Se un'azienda afferma che i suoi sistemi digitali hanno migliorato la salute del bestiame o reso i suoi processi più ecologici, tale affermazione deve essere supportata da una catena di evidenze che possa essere ricostruita da zero, non solo da un numero finale su una dashboard.

I ricercatori Oksana Makovoz e Sergii Lysenko si sono posti l'obiettivo di investigare esattamente quanto sia solida questa catena di evidenze nel mondo reale. Si sono concentrati sui settori agricolo e alimentare, un settore in cui gli eventi fisici, come la crescita degli animali o le rese dei raccolti, sono sempre più gestiti da complessi sistemi digitali. Il team ha esaminato dodici diverse aziende, cinque basate in Ucraina e sette imprese internazionali, analizzando i loro rapporti pubblici, le dichiarazioni di sostenibilità e i dati operativi. Il loro obiettivo non era contare quanti computer possedessero queste aziende, ma vedere se le specifiche affermazioni riportate nei loro documenti potessero essere indipendentemente ricostruite. Si sono posti una domanda semplice ma difficile: se un esterno volesse dimostrare che una specifica affermazione aziendale è vera, sarebbe in grado di risalire all'evento originale, identificare chi ne era responsabile e comprendere esattamente come il numero finale sia stato calcolato?

I ricercatori hanno riscontrato un modello chiaro nei dati raccolti. In ogni singolo caso studiato, le aziende hanno riportato con successo i loro risultati finali. Che si trattasse del quantitativo totale di latte prodotto, del numero di uova lavorate o del guadagno di peso giornaliero del bestiame, questi esiti operativi erano sempre visibili. Tuttavia, la storia cambiava quando i ricercatori cercavano i passaggi compiuti per arrivarci. In tre casi su quattro, le aziende fornivano alcuni dettagli sui meccanismi o i controlli digitali utilizzati. Ma quando si trattava del pezzo più critico del puzzle — ovvero una chiara prova di chi fosse responsabile dei dati e se i registri potessero essere sottoposti ad audit — il quadro diventava molto meno nitido. In più della metà dei casi, i rapporti pubblici non contenevano informazioni sufficientemente specifiche per collegare un numero finale direttamente a una persona o a un sistema responsabile. Sebbene le aziende descrivessero spesso i loro processi generali di governance e supervisione, raramente fornivano la traccia specifica, passo dopo passo, necessaria per ricostruire un singolo dato partendo dalle basi.

Lo studio ha utilizzato un metodo chiamato analisi di sensibilità per testare quanto questa mancanza di informazioni fosse un vuoto reale rispetto a una semplice questione di dettaglio. Quando i ricercatori hanno ammesso informazioni parziali — come descrizioni generali di responsabilità anziché nomi specifici — il numero di casi con evidenza sufficiente è aumentato significamente. Ciò suggerisce che la maggior parte delle aziende dispone di sistemi di governance, ma spesso li mantiene a un livello alto che non si collega direttamente ai numeri specifici che pubblicano. La differenza è sottile ma vitale: un rapporto può affermare "abbiamo controlli rigorosi", che è una dichiarazione di intenti generica, ma non mostra il registro specifico di chi ha inserito i dati e di come siano stati modificati per arrivare alla cifra finale. Senza quel collegamento specifico, l'affermazione rimane difficile da verificare in modo indipendente.

Per comprendere l'impatto pratico di queste scoperte, i ricercatori hanno esaminato esempi specifici di come le aziende riportavano i cambiamenti nelle loro prestazioni. Una grande azienda ucraina, Astarta, ha riportato un aumento del trentacinque virgola cinque percento nella produzione di latte tra il 2020 e il 2025. L'azienda ha anche documentato l'implementazione di nuovi sistemi digitali di gestione del bestiame durante questo periodo. Sebbene la crescita della produzione fosse reale e misurabile, i registri pubblici non fornivano dettagli sufficienti per separare l'effetto dei sistemi digitali da altri fattori, come il semplice acquisto di ulteriori capi bovini. I ricercatori hanno concluso che, sebbene i sistemi digitali esistessero e la produzione fosse cresciuta, era impossibile dimostrare che i sistemi digitali fossero la causa della crescita sulla base delle prove disponibili.

Un altro caso riguardava un'azienda chiamata KSG Agro, che ha riportato un miglioramento dell'otto virgola diciotto percento nel guadagno di peso giornaliero del proprio bestiame. Questo è un risultato positivo che potrebbe suggerire un intervento digitale di successo. Tuttavia, la documentazione della stessa azienda dichiarava esplicitamente che il miglioramento era dovuto a una migliore genetica, non alla tecnologia digitale. In questo caso, i ricercatori hanno trovato che la catena di evidenze era abbastanza forte da respingere l'idea che i sistemi digitali fossero responsabili, nonostante l'esito fosse positivo. Ciò evidenzia un risultato chiave dello studio: un buon risultato non prova automaticamente che un sistema digitale lo abbia causato. Se la catena di evidenze punta a una causa diversa, come la genetica o il meteo, quella causa deve essere accettata, indipendentemente da quanto sia avanzata la tecnologia dell'azienda.

Un terzo esempio proveniva da un'azienda chiamata Ovostar, che ha visto un cambiamento significativo nel modo in cui le sue uova venivano lavorate rispetto a quelle prodotte. I dati mostravano un chiaro cambiamento nel flusso dei prodotti, ma i rapporti pubblici non identificavano un meccanismo digitale specifico che spiegasse questo spostamento. I ricercatori hanno scoperto che, sebbene il cambiamento operativo fosse reale, il legame con una causa digitale mancava dalla documentazione. In un quarto caso, un'azienda chiamata YASENSVIT aveva un sistema di controllo digitale ben documentato per la gestione dell'acqua nei propri pollai. Il sistema era chiaramente progettato e l'architettura era visibile. Tuttavia, i registri pubblici non includevano i timestamp specifici di quando gli allarmi venivano riconosciuti o con quale velocità il sistema rispondeva. Senza questi dettagli, era impossibile verificare se il sistema avesse effettivamente migliorato la velocità o la qualità della risposta, anche se il sistema stesso era reale.

Questi esempi illustrano il problema centrale affrontato dallo studio. I ricercatori sostengono che le organizzazioni spesso trattano la trasformazione digitale come un problema di adozione tecnologica, assumendo che l'acquisto del software corretto crei automaticamente fiducia. Invece, propongono che la fiducia dipenda da una specifica capacità organizzativa che chiamano "verificabilità delle evidenze". Questa capacità non riguarda il possedere la tecnologia più avanzata, ma il progettare processi che preservino la storia di come un numero è stato creato. Richiede di tenere un registro di chi ha fatto cosa, di come i dati sono stati modificati e del perché è stata presa una specifica decisione. Se una parte di questa catena manca, l'affermazione finale non può essere pienamente verificata, indipendentemente da quanto sofisticata appaia la tecnologia sottostante.

Lo studio suggerisce che, affinché le aziende possano beneficiare realmente della trasformazione digitale, devono cambiare il modo in cui intendono i propri registri. Invece di limitarsi a raccogliere dati per produrre un rapporto finale, dovrebbero progettare i loro sistemi per garantire che ogni affermazione possa essere ricondotta alla sua fonte. Ciò significa mantenere log dettagliati delle correzioni, identificare le persone o i sistemi specifici responsabili di ogni passaggio e garantire che le regole utilizzate per calcolare i risultati siano chiare e accessibili. I ricercatori hanno scoperto che, quando le aziende fanno questo, riducono lo sforzo necessario agli esterni per verificare le loro affermazioni. Quando non lo fanno, creano un vuoto dove la fiducia deve essere concessa senza prove.

Le scoperte hanno importanti implicazioni per il modo in cui intendiamo la sostenibilità e la qualità nella filiera alimentare. Man mano che più aziende fanno dichiarazioni sul proprio impatto ambientale o sul benessere animale, la capacità di verificare tali affermazioni diventa cruciale. Lo studio dimostra che possedere un sistema digitale non basta a provare che un'affermazione sia vera. L'evidenza deve essere completa, dall'evento originale alla dichiarazione finale. Se un'azienda non può mostrare l'intera catena di evidenze, le sue affermazioni rimangono non verificate, indipendentemente da quanto positivi sembrino i risultati. Questo non significa che le aziende stiano mentendo; significa semplicemente che il registro pubblico non contiene informazioni sufficienti per provare la storia dietro i numeri.

In definitiva, la ricerca punta verso la necessità di un nuovo approccio alla gestione delle evidenze digitali. Suggerisce che il valore dei registri digitali non risiede nel loro volume, ma nella loro capacità di raccontare una storia completa e ricostruibile. Per le aziende del settore alimentare, ciò significa che il prossimo passo nel loro percorso digitale non è solo raccogliere più dati, ma organizzarli in modo da permettere a chiunque di seguire il percorso dalla fattoria al rapporto finale. Facendo ciò, possono trasformare i semplici registri digitali in prove difendibili che costruiscono una fiducia genuina con consumatori, regolatori e partner. Lo studio conclude che, senza questo approccio di "evidenza per progettazione" (evidence-by-design), la promessa della trasparenza digitale rimarrà proprio questo: una promessa, piuttosto che una realtà.