13/Sep/2024

A inteligência artificial (IA) está se consolidando como uma ferramenta essencial para prever a produtividade das lavouras de grãos no agronegócio brasileiro. Por meio do cruzamento de dados climáticos e de solo, como chuva, temperatura e pH (nível de acidez do solo), produtores conseguem ajustar suas práticas de manejo de maneira mais precisa, antecipando variações no rendimento das safras. O uso de IA permite uma análise mais detalhada de variáveis que afetam diretamente a produção. Para entender o impacto dessas variáveis de forma eficiente, é necessário cruzar grandes quantidades de dados. Ao identificar padrões nas informações coletadas ao longo de diversas safras, a tecnologia ajuda a estimar a produtividade futura. Destaque para o papel dos modelos matemáticos, como a regressão linear, na análise de dados. Essa abordagem possibilita que diferentes fatores sejam combinados para prever o comportamento das lavouras. Quando a temperatura sobe ou a chuva diminui, é possível entender como isso afeta diretamente a produção, estabelecendo um raciocínio claro para ajustar as estratégias.

Além das condições climáticas, outros fatores, como a compactação do solo, o uso de inoculantes e a presença de pragas, também podem ser analisados pela IA, ampliando a eficiência na gestão agrícola. Mesmo variáveis que não temos certeza sobre sua influência podem ser inseridas no modelo para verificarmos seu impacto real. O sucesso da inteligência artificial, no entanto, depende da quantidade e qualidade dos dados disponíveis. Quanto mais dados coletados, mais precisas serão as previsões. Ressalta-se ainda o desafio de coleta em regiões com infraestrutura tecnológica limitada. Com o avanço dessas tecnologias, o Brasil, maior exportador mundial de soja e milho, pode tirar proveito da IA para aumentar a competitividade no cenário global. A empresa que souber usar esses dados de forma eficiente estará à frente no mercado, tanto em produtividade quanto na adaptação às mudanças climáticas. Empresas do agronegócio estão adotando ferramentas de inteligência artificial (IA) para aumentar a precisão das previsões de mercado e aprimorar processos.

Tecnologias têm sido utilizadas para melhorar o manejo de insumos e a eficiência na comercialização de grãos, ajudando a reduzir custos e aumentar a produtividade. A IA permite prever quais vendedores estão mais propensos a fechar negócios em um determinado dia, o que melhora a eficiência das nossas operações. O sistema de IA utilizado pela Grão Direto, chamado de Ayrton, foi implementado para ajudar nas negociações de grãos, com resultados promissores já no início de sua operação. Já no primeiro dia, a previsão de vendas foi quase precisa, com um erro mínimo. Além de prever negociações, a ferramenta ajuda na criação de estratégias de barter, permitindo a troca de insumos por produtos agrícolas. Isso permite oferecer aos clientes mais do que apenas preços, integrando operações financeiras e estratégias comerciais de forma mais eficaz. No campo, a IA está sendo usada para reduzir desperdícios e otimizar o uso de insumos. A Smart Agri afirmou que a tecnologia tem gerado economias significativas. Um de seus clientes economizou mais de R$ 100 milhões em uma safra, simplesmente ao aplicar insumos de maneira mais precisa, reduzindo o desperdício.

A IA auxilia no monitoramento de lavouras em tempo real, permitindo ajustes rápidos e precisos nas operações de campo. Sensores e algoritmos ajudam os agricultores a aplicarem insumos de forma localizada, o que melhora a eficiência do manejo e aumenta a produtividade. A IA está impulsionando o avanço da pesquisa agrícola, acelerando a análise de dados e encurtando o tempo necessário para que as inovações cheguem aos produtores. A adoção de IA também tem sido crucial para o setor industrial. A Aimirim afirmou que a tecnologia tem sido aplicada para melhorar a gestão de recursos e a eficiência energética. A IA transforma grandes volumes de dados em informações estratégicas, permitindo decisões em tempo real que otimizam a produção e reduzem custos. A Aimirim usa IA para gerenciar o tempo de uso das máquinas e reduzir o consumo de energia, com impacto positivo na sustentabilidade das operações industriais. As decisões se tornam mais precisas e a economia de recursos é significativa, o que aumenta a competitividade das indústrias que adotam essa tecnologia.

Apesar dos avanços, a implementação da IA no agronegócio ainda enfrenta desafios. Muitos produtores ainda relutam em adotar novas tecnologias devido aos custos iniciais elevados. Os agricultores preferem esperar para ver como seus vizinhos se saem com a tecnologia antes de investir, o que retarda a adoção em larga escala. É eficiente, mas o custo inicial gera desconfiança. Há obstáculos na digitalização industrial. A automação completa de uma planta industrial é cara e, no passado, exigia grandes investimentos em tecnologia de fornecedores específicos. Hoje, a empresa está oferecendo soluções mais acessíveis e modulares, permitindo que as indústrias implementem a automação de forma gradual, sem precisar investir grandes quantias de uma só vez. Apesar das barreiras, as empresas acreditam que a IA trará cada vez mais eficiência e competitividade para o agronegócio. A digitalização já é uma realidade, e os benefícios são claros. O próximo passo é expandir o uso dessa tecnologia para mais produtores e indústrias. Fonte: Broadcast Agro. Adaptado por Cogo Inteligência em Agronegócio.