No mundo moderno da agricultura e da produção de alimentos, as empresas geram vastas quantidades de registros digitais. Cada vez que um sensor mede a temperatura de um tanque de leite, um computador registra o peso de uma colheita ou um sistema rastreia o movimento de um carregamento, uma entrada digital é criada. Durante décadas, a suposição foi de que esses registros digitais eram a mesma coisa que prova. Se um computador diz que uma vaca foi alimentada, a lógica seguia que a vaca foi alimentada. No entanto, um novo estudo desafia essa equação simples. Ele argumenta que ter um registro digital não é o mesmo que ter uma afirmação verificável. Só porque um número existe em uma tela, não significa que um observador independente possa olhar para os eventos originais, seguir as etapas tomadas para calcular esse número e confirmar que o resultado é verdadeiro. Essa distinção é profundamente importante para qualquer pessoa que dependa das empresas de alimentos para serem honestas sobre sua qualidade, sua sustentabilidade ou sua eficiência. Se uma empresa afirma que seus sistemas digitais tornaram seu gado mais saudável ou seus processos mais verdes, essa afirmação precisa ser respaldada por uma cadeia de evidências que possa ser reconstruída do zero, não apenas por um número final em um painel de controle.

Os pesquisadores Oksana Makovoz e Sergii Lysenko propuseram-se a investigar exatamente quão bem essa cadeia de evidências se sustenta no mundo real. Eles focaram nas indústrias agrícola e de alimentos, um setor onde eventos físicos, como o crescimento animal ou o rendimento das colheidas, são cada vez mais gerenciados por sistemas digitais complexos. A equipe examinou doze empresas diferentes, cinco baseadas na Ucrânia e sete firmas internacionais, analisando seus relatórios públicos, divulgações de sustentabilidade e dados operacionais. O objetivo deles não era contar quantos computadores essas empresas possuíam, mas ver se as afirmações específicas feitas em seus relatórios poderiam ser independentemente reconstruídas. Eles fizeram uma pergunta simples, porém difícil: se um externo quisesse provar que uma afirmação comercial específica era verdadeira, ele poderia rastreá-la até o evento original, identificar quem foi o responsável por ela e entender exatamente como o número final foi calculado?

Os pesquisadores encontraram um padrão claro nos dados coletados. Em todos os casos estudados, as empresas relataram com sucesso seus resultados finais. Fosse o volume total de produção de leite, o número de ovos processados ou o ganho de peso diário do gado, esses resultados operacionais estavam sempre visíveis. No entanto, a história mudava quando os pesquisadores procuravam pelas etapas tomadas para chegar lá. Em três de quatro casos, as empresas forneceram alguns detalhes sobre os mecanismos ou controles digitais que utilizavam. Mas quando se tratava da peça mais crítica do quebra-cabeça — evidência clara de quem era o responsável pelos dados e se os registros podiam ser auditados — o cenário tornava-se muito menos claro. Em mais da metade dos casos, os relatórios públicos não continham informações específicas suficientes para ligar um número final diretamente a uma pessoa ou sistema responsável. Embora as empresas frequentemente descrevessem seus processos gerais de governança e supervisão, elas raramente forneciam o rastro específico, passo a passo, necessário para reconstruir uma única afirmação do zero.

O estudo utilizou um método chamado análise de sensibilidade para testar quanto dessa informação ausente era uma lacuna real versus apenas uma questão de detalhamento. Quando os pesquisadores permitiram informações parciais — como descrições gerais de responsabilidade em vez de nomes específicos — o número de casos com evidência suficiente aumentou significativamente. Isso sugere que a maioria das empresas possui sistemas de governança implementados, mas frequentemente os mantêm em um nível de alto nível que não se conecta diretamente aos números específicos que publicam. A diferença é sutil, mas vital: um relatório pode dizer "temos controles rigorosos", que é uma declaração ampla de intenção, mas não mostra o registro específico de quem inseriu o dado e como ele foi alterado para chegar ao valor final. Sem esse elo específico, a afirmação permanece difícil de ser verificada de forma independente.

Para entender o impacto prático dessas descobertas, os pesquisadores observaram exemplos específicos de como as empresas relataram mudanças em seu desempenho. Uma grande empresa ucraniana, Astarta, relatou um aumento de trinta e cinco vírgula cinco pontos na produção de leite entre 2020 e 2025. A empresa também documentou que implementou novos sistemas digitais de gestão de gado durante esse período. Embora o crescimento na produção fosse real e mensurável, os registros públicos não forneceram detalhes suficientes para separar o efeito dos sistemas digitais de outros fatores, como o simples fato de a empresa comprar mais vacas. Os pesquisadores concluíram que, embora os sistemas digitais existissem e a produção tenha crescido, era impossível provar que os sistemas digitais foram a causa do crescimento com base na evidência disponível.

Outro caso envolveu uma empresa chamada KSG Agro, que relatou uma melhoria de oito vírgula cento e dezenove por cento no ganho de peso diário de seu gado. Este é um resultado positivo que pode sugerir uma intervenção digital bem-sucedida. No entanto, a própria documentação da empresa declarou explicitamente que a melhoria se devia à genética superior, não à tecnologia digital. Neste caso, os pesquisadores descobriram que a cadeia de evidências era forte o suficiente para rejeitar a ideia de que os sistemas digitais fossem responsáveis, mesmo que o resultado fosse positivo. Isso destaca um achado fundamental do estudo: um bom resultado não prova automaticamente que um sistema digital o causou. Se a cadeia de evidências aponta para uma causa diferente, como genética ou clima, essa causa deve ser aceita, independentemente de quão avançada seja a tecnologia da empresa.

Um terceiro exemplo veio de uma empresa chamada Ovostar, que viu uma mudança significativa na quantidade de ovos processados versus a quantidade produzida. Os dados mostraram uma mudança clara no fluxo de produtos, mas os relatórios públicos não identificaram um mecanismo digital específico que explicasse essa mudança. Os pesquisadores descobriram que, embora a mudança operacional fosse real, o elo com uma causa digital estava ausente da documentação. Em um quarto caso, uma empresa chamada YASENSVIT possuía um sistema de controle digital bem documentado para o manejo de água em suas casas de aves. O sistema estava claramente desenhado e a arquitetura era visível. No entanto, os registros públicos não incluíam os carimbos de tempo (timestamps) específicos de quando os alarmes foram reconhecidos ou quão rapidamente o sistema respondeu. Sem esses detalhes, era impossível verificar se o sistema realmente melhorou a velocidade ou a qualidade da resposta, mesmo que o sistema em si fosse real.

Estes exemplos ilustram o problema central que o estudo aborda. Os pesquisadores argumentam que as organizações frequentemente tratam a transformação digital como um problema de adoção tecnológica, assumindo que comprar o software correto criará automaticamente confiança. Em vez disso, eles propõem que a confiança depende de uma capacidade organizacional específica que chamam de verificabilidade de evidência. Esta capacidade não se trata de ter a tecnologia mais avançada, mas de projetar processos que preservem a história de como um número foi criado. Requer manter um registro de quem fez o quê, como os dados foram alterados e por que uma decisão específica foi tomada. Se qualquer parte desta cadeia estiver faltando, a afirmação final não pode ser totalmente verificada, não importa quão sofisticada pareça a tecnologia subjacente.

O estudo sugere que, para as empresas realmente se beneficiarem da transformação digital, elas precisam mudar a forma como pensam sobre seus registros. Em vez de apenas coletar dados para produzir um relatório final, elas devem projetar seus sistemas para garantir que cada afirmação possa ser rastreada até sua origem. Isso significa manter logs detalhados de correções, identificar as pessoas ou sistemas específicos responsáveis por cada etapa e garantir que as regras usadas para calcular os resultados sejam claras e acessíveis. Os pesquisadores descobriram que, quando as empresas fazem isso, reduzem o esforço necessário para que terceiros verifiquem suas afirmações. Quando não o fazem, criam uma lacuna onde a confiança deve ser dada sem provas.

As descobertas têm implicações importantes para a forma como vemos a sustentabilidade e a qualidade na cadeia de suprimentos de alimentos. À medida que mais empresas fazem afirmações sobre seu impacto ambiental ou bem-estar animal, a capacidade de verificar essas afirmações torna-se crucial. O estudo mostra que ter um sistema digital não é suficiente para provar que uma afirmação é verdadeira. A evidência deve ser completa, desde o evento original até a declaração final. Se uma empresa não consegue mostrar a cadeia completa de evidências, suas afirmações permanecem não verificadas, independentemente de quão positivos pareçam os resultados. Isso não significa que as empresas estejam mentindo; simplesmente significa que o registro público não contém informações suficientes para provar a história por trás dos números.

Em última análise, a pesquisa aponta para a necessidade de uma nova abordagem para a gestão de evidências digitais. Sugere que o valor dos registros digitais não reside em seu volume, mas em sua capacidade de contar uma história completa e reconstruível. Para as empresas do setor de alimentos, isso significa que o próximo passo em sua jornada digital não é apenas reunir mais dados, mas organizá-los de forma que permita a qualquer pessoa seguir o caminho da fazenda até o relatório final. Ao fazer isso, elas podem transformar simples registros digitais em evidências defensáveis que constroem confiança genuína com consumidores, reguladores e parceiros. O estudo conclui que, sem essa abordagem de "evidência por design", a promessa de transparência digital continuará sendo apenas isso — uma promessa, em vez de uma realidade.