IA acelera produtividade, moderniza processos e amplia receitas no agronegócio do Brasil, enquanto redefine demandas de trabalho e impulsiona a agricultura de precisão
A Inteligência Artificial (IA) já aumenta receita do agronegócio do Brasil com modernização na operacionalização e administração de negócios do setor. A aplicação de tecnologias mediadas por IA busca a automação de processos, estratégia e produtividade e, segundo empresas do setor, já entrega resultados financeiros.
Segundo a 29ª Global CEO Survey, conduzida pela PwC, 33% das empresas do agro atribuem alta de receita ao uso de IA. A pesquisa aponta ainda que 60% dos CEOs preveem menor necessidade de profissionais em início de carreira nos próximos três anos.
Enquanto a IA consolida os investimentos direcionados à identificação e controle de pragas, irrigação, qualidade do solo, zoneamento e pulverização, há menor necessidade de trabalho manual, o que também impacta o mercado de trabalho.
Apesar dos altos custos de investimento, modernizar o campo permanece como prioridade dos empresários. O levantamento da PwC indica também que a retirada de apoio ou investimento em IA é citada em 8% das respostas de líderes do setor, o que configura uma preocupação menor em comparação aos demais recortes.
Tecnologias baseadas em IA também impulsionam a administração de recursos e o planejamento de safra, além de atividades voltadas ao cultivo. Do zoneamento climático à redução de desperdícios na irrigação e sustentabilidade, atividades agrícolas já adotam novas ferramentas.
Avanço da IA no campo ocorre em três frentes
Guilherme Bastos, coordenador da FGV Agro, aponta três eixos de avanço da IA no agronegócio do Brasil, o operacional, gerencial e estratégico. “No nível gerencial, há o controle de custo, gestão de estoque, planejamento da safra e até a especificação da safra para determinada cultura. No eixo estratégico, consideramos a previsão de preços, modelagem e rastreabilidade de origem, não só dos animais, mas também da produção”, explicou.
A agricultura de precisão, por meio da análise de dados coletados por sensores, drones, satélites e máquinas, identifica a qualidade no solo, presença de pragas e desenvolvimento das plantas. O processo, então, pode se tornar menos custoso e mais lucrativo.
“A demanda global por alimentos exige cuidado ambiental. Quando projetos como o zoneamento climático mediados por IA utilizam a geolocalização, preveem cenários e ajudam em estratégias de contenção de riscos”, afirmou Bastos.
Na pecuária, a IA ajuda no monitoramento da saúde animal, controle nutricional e reprodutivo. Sensores e algoritmos sinalizam doenças, alterações de comportamento e alimentação, com foco na produtividade e bem-estar dos rebanhos.
Bastos reforça que toda a adoção de tecnologia não tira empregos, mas reconfigura a necessidade de requalificação e reposicionamento de profissionais, que passam a ter de avaliar, por exemplo, os resultados gerados por máquinas. “Por mais que processos sejam mais automatizados, há quem alimente, quem avalie o que está sendo produzido. Confiar cegamente na tecnologia ainda não é uma opção para resultados consistentes”, avaliou.
Limites da adoção de IA
Apesar dos avanços, a adoção da IA na agropecuária enfrenta desafios, como o alto custo inicial, a necessidade de conectividade no meio rural e a capacitação dos produtores. No entanto, à medida que a tecnologia se torna mais acessível, seu uso tende a se expandir rapidamente.
O ambiente de alta taxa de juros no Brasil, segundo especialistas, gera cautela com relação a novos investimentos, mas a expectativa de corte e retomada de investimentos deve facilitar o acesso a novas tecnologias, além de garantir economia com base em dados e informações.
Tecnologia também acelera modernização de cooperativas
“Quando o produtor passa a decidir com base em dados do próprio campo, a sustentabilidade deixa de ser discurso e se torna eficiência operacional. Usar a quantidade certa de água e insumos impacta diretamente custos, produtividade e preservação de recursos”, explica Esteban Huerta, arquiteto de soluções na BlueShift Agro.
A metodologia Smart Upgrade, desenvolvida pela Mignow e dirigida por IA, é ferramenta responsável pela automação de 98% das correções de código na reformulação tecnológica promovida pela Coopercitrus. O projeto reduziu, segundo a cooperativa, mais de 90% do esforço manual.
“A Coopercitrus conseguiu realizar uma transformação de larga escala sem comprometer o caixa e com ganhos imediatos de eficiência, também a partir do incentivo financeiro. O novo ambiente reduz custos de manutenção, amplia a previsibilidade orçamentária e libera recursos para novas frentes de inovação no campo”, afirma Paulo Secco, CEO da Mignow.
A automação permitiu concluir a migração tecnológica em tempo recorde, com redução de 40% no tempo e sem interrupção em nenhuma das 190 unidades da cooperativa. Em quatro meses, a equipe também concluiu a migração para o sistema RISE with SAP, que moderniza processos e infraestrutura em nuvem.
Por fim, na prática e pesquisa, avanços consistentes no uso de IA já revolucionam as atividades do campo. A modernização de processos promove o desenvolvimento de novas tecnologias e sistemas de produção.
Fonte: cnn
