Novas gerações de IA para decisão começam a chegar também ao agronegócio

As novas gerações de inteligência artificial, que incluem as IAs generativas e de modelos de linguagem, ao estilo do que fazem aplicações como Claude ou ChatGPT, estão chegando também ao agronegócio brasileiro e, com isso, ampliando as fronteiras tecnológicas que dão um auxílio poderoso ao manejo das produções. É o que mostraram os executivos de chamadas “agtechs” que participaram na manhã desta terça-feira, 16, do VEJA Fórum Agro.

“Vivemos um momento em que precisamos produzir mais, pensando em segurança alimentar, em segurança hídrica e, ainda no desafio das mudanças climáticas, e a inteligência artificial vai ter papel muito significativo nisso”, disse Ana Mendes, chefe de operações da Agrosmart, empresa de aplicativos e sistemas de gerenciamento de dados para produtores.

Mendes acredita que o agronegócios está entrando agora, a partir deste ano, no que identifica como a terceira fase de uso das tecnologias de dados, e que podem promover um salto em produtividade. A primeira delas, a partir de 2010, foi intensiva na implementação de equipamentos que passaram a ajudar na coleta de dados referentes às lavouras ou ao clima, caso de sensores, drones e internet das coisas (IOT).

Depois de 2020, saltou-se do descritivo para o analítico, com plataformas capazes de ajudar na leitura dos dados gerados. De 2025 para cá, diz Mendes,  com o “boom” da IA generativa, chegam as soluções que ajudam na tomada de decisões. “Elas vão além do descritivo, conseguem conectar diferentes informações e já nos próximos meses devem começar a trazer coisas novas e deve ter muita coisa importante acontecendo.”

José Damico, CEO da SciCrop, que desenvolve soluções de inteligência artificial para o agronegócio, também reforça o avanço das tecnologias nos processos produtivos, mas destaca que o espaço ocupado ainda é pequeno e o potencial de crescimento é enorme.

“A inteligência artificial tem um potencial fantástico de revolucionar o agronegócio, mas quem está conseguindo colher resultados é quem entende que o dado é o ativo mais importante”, disse ele. De acordo com Damico, mesmo as grandes empresas do setor ainda têm dificuldade em organizar e unificar as informações que colhem de seus processos produtivos, o que acaba limitando o seu potencial de análise, projeções e, daí, de tomadas de melhores decisões.

“Hoje hoje esses dados do produto estão em diversas nuvens dos fornecedores, e não se conversam, e sem que haja a integração desses dados e sem que eles estejam acessíveis, não tem como a IA funcionar”, disse ele. “O dado tem que estar disponível, tem que estar íntegro e tem que estar frequência, e é essa disponibilidade de dados ainda a maior dificuldade. Os dados talvez até existam, mas se perdeu em algum lugar, e acaba não estado disponível.”