Por Donário Lopes de Almeida*
Executivos de diversos países debatem Inteligência Artificial na Universidade Stanford, nos Estados Unidos. Durante o curso que participei na Stanford School of Business, o professor Mohsen Bayati apresentou ideias transformadoras sobre o impacto da inteligência artificial (IA) e do machine learning (ML) em negócios e em nossas vidas.
Pensando no agro, as oportunidades e impactos nas cadeias produtivas são inegáveis. Este artigo reflete sobre essas discussões e explora como o ML e os dados estão remodelando o setor.
O machine learning, ou aprendizado de máquina, é um ramo da IA que permite aos computadores identificar padrões e tomar decisões baseadas em dados.
Em vez de seguir regras predefinidas, os sistemas de ML analisam grandes volumes de dados para encontrar correlações e fazer previsões.
No agronegócio, algoritmos podem processar dados climáticos, informações sobre o solo e imagens de satélite para prever chuvas, ataques de pragas ou momentos ideais para plantio.
Após serem treinados com dados históricos, esses modelos geram predições e recomendações com alta precisão, antecipando desafios e oferecendo soluções.
Dados: o combustível do aprendizado de máquina
No agronegócio, os dados são obtidos de várias fontes, como sensores IoT que medem temperatura e umidade, além de informações sobre localização e velocidade de equipamentos.
Imagens de satélite capturam o estado das lavouras, históricos climáticos ajudam a prever padrões futuros e relatórios operacionais oferecem insights sobre uso de insumos e produtividade. Esses dados são a base para criar modelos que auxiliam no planejamento, indicando as melhores sementes, épocas de plantio e estratégias para a gestão eficiente de recursos.
Assim, agricultores podem decidir, por exemplo, o momento certo para irrigar ou aplicar fertilizantes, reduzindo custos e desperdícios.
Sustentabilidade e eficiência como pilares
A combinação de machine learning e dados robustos não apenas aumenta a eficiência, mas também promove práticas mais sustentáveis.
A agricultura de precisão, por exemplo, permite análises detalhadas de cada área da propriedade, possibilitando tratamentos específicos e reduzindo impactos ambientais. Modelos preditivos também ajudam agricultores a se preparar para eventos extremos, como secas e enchentes, fortalecendo a resiliência climática.
Desafios no caminho da transformação digital
Apesar do grande potencial, o uso dessas tecnologias ainda enfrenta obstáculos. Muitas regiões rurais carecem de conectividade adequada para coleta de dados em tempo real.
Além disso, é fundamental capacitar agricultores para interpretar as recomendações geradas pelos sistemas de IA e ML. Pequenos produtores, em particular, encontram dificuldades de custo para implementar essas soluções.
Um futuro promissor
O agronegócio vive um momento decisivo. A adoção de inteligência artificial e aprendizado de máquina está transformando a produção agrícola, tornando-a mais eficiente, sustentável e resiliente. Essas tecnologias não apenas aumentam a produtividade, mas também fomentam uma agricultura mais transparente, que alia crescimento econômico e conservação ambiental.
Muitos agricultores já estão modernizando suas operações, liderando o caminho para um futuro em que inovação e sustentabilidade caminham juntas.
*Donário Lopes de Almeida é presidente do Conselho da Associação Brasileira de Marketing Rural e Agro
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