A inteligência artificial (IA) está transformando rapidamente o agronegócio, aumentando a eficiência das operações agrícolas com a criação de planos de cultivo, colheita e distribuição altamente personalizados.
De acordo com estudo da PwC, setores mais expostos à IA já registram crescimento de 4,8 vezes na produtividade. E as possibilidades de aplicação na agricultura são vastas, como demonstram os exemplos a seguir.
Seis aplicações da IA na agricultura
- Previsão de safras: a IA pode analisar grandes volumes de dados históricos e em tempo real para prever com maior precisão o rendimento das culturas, permitindo decisões mais informadas sobre plantio e colheita.
- Controle de pragas: através de imagens de drones e sensores, a IA pode identificar problemas nas plantações em estágios iniciais, permitindo intervenções de maneira automática e localizada.
- Otimização de recursos: com sensores de campo, a IA pode ajudar a otimizar o uso de água, fertilizantes e pesticidas, reduzindo custos e o impacto ambiental.
- Roteamento de máquinas: algoritmos de IA podem determinar as rotas mais eficientes para as máquinas agrícolas, minimizando o tempo e o desgaste dos equipamentos.
- Classificação de produtos: sistemas de visão computacional, baseados em IA, podem classificar os produtos colhidos por qualidade, tamanho e outros atributos, direcionando-os para os canais de distribuição adequados.
- Gestão de frota: a IA pode monitorar o desempenho dos veículos, identificar problemas de manutenção e otimizar a programação de manutenções preventivas.
Desafios da IA no agronegócio
A implementação da inteligência artificial no campo, embora promissora, enfrenta alguns desafios.
A integração de diferentes sistemas e sensores, além da padronização de dados, são desafios técnicos significativos, especialmente para pequenos produtores. A capacitação dos agricultores para o uso das ferramentas de IA também é crucial para garantir a eficácia dessas soluções.
Além disso, a inteligência artificial depende da qualidade e disponibilidade de dados. Segundo Jayme Barbedo, pesquisador da Embrapa, o grande gargalo hoje é gerar dados suficientes para representar toda a variedade de condições encontrada no campo.
Por fim, a coleta e o armazenamento de dados sensíveis, como informações sobre produtividade, variedades de culturas, solo e até dados geográficos precisos, exigem atenção especial à segurança cibernética, para evitar riscos e garantir conformidade com as normas da LGPD.
Em resumo, o futuro do agronegócio está cada vez mais conectado à tecnologia, e a IA será um dos principais motores dessa transformação. No entanto, é importante que os desafios sejam superados para que os benefícios possam ser plenamente aproveitados.
Fontes: Exame, Agrishow, McKinsey, Globo Rural
