Round Table on Responsible Soy na Amazônia: uma análise de Inteligência Artificial e Econômica dos Relatórios de Auditoria
Round Table on Responsible Soy na Amazônia: uma análise de Inteligência Artificial e Econômica dos Relatórios de Auditoria
Nas últimas décadas, a monocultura de soja na Amazônia gerou impactos econômicos e socioambientais significativos. Para mitigar conflitos e promover a equidade, iniciativas de governança transnacional privada, com foco na sustentabilidade, estabeleceram padrões para a cadeia produtiva da soja. Na missão de promover uma produção de soja "responsável", a Round Table on Responsible Soy (RTRS) certifica cerca de 40% dos seus empreendimentos agrícolas no Brasil, exercendo uma influência considerável na Amazônia Legal. Esta pesquisa, utilizando a metodologia de aprendizado de máquina por meio do framework Transformers, busca identificar padrões discursivos nos relatórios de auditoria da RTRS. Além disso, realizando uma análise de séries temporais, de Análise de Covariância, de Constant Market-Share e do Índice de Jevons-Borlau g, verificou-se os efeitos econômicos dessa certificação na cadeia de valor na Amazônia Legal. A hipótese testada foi a de que a certificação da RTRS, ao contrário do esperado, segmenta os empreendimentos agrícolas no campo discursivo, garante grandes parcelas de demanda de mercado para um pequeno número de organizações e impulsiona a rentabilidade financeira destas mesmas via aumento de capital reputação. Com a confirmação dessa hipótese, concluiu-se que a RTRS apresenta problemas estruturais em sua governança, atuando paradoxalmente em relação ao seu propósito inicial. Assim, torna-se evidente que a governança transnacional privada da soja tem impactos econômicos que favorecem grupos empresariais específicos na região e atua incitando uma demanda crescente de terra como fator de produção.