É possível consultar uma inteligência artificial sobre qual semente plantar neste mês ou como lidar com pragas em lavouras, recebendo respostas claras baseadas em extensos dados e pesquisas. Essa realidade já está presente em algumas lavouras ao redor do mundo.
Com o suporte da inteligência artificial, empresas do setor agrícola estão desenvolvendo ferramentas conversacionais, funcionando como assistentes virtuais para agricultores. O principal objetivo é traduzir dados complexos em orientações práticas e acessíveis, adequadas para uma simples troca de mensagens.
Embora a revolução tecnológica no agronegócio já tenha iniciado, sua adoção como padrão ainda é limitada. Um dos principais desafios é a fragmentação dos dados agrícolas.
Assistentes digitais no agronegócio
Um exemplo dessa inovação é o Cropwise, plataforma da Syngenta que utiliza modelos de linguagem (LLMs) similares aos que alimentam ferramentas como o ChatGPT. Essa solução permite que os produtores rurais interajam com o sistema em linguagem natural.
Graças a essa tecnologia, agricultores podem esclarecer dúvidas como:
- Qual variedade de semente é mais adequada para a região?
- Quando aplicar fertilizantes com base nas condições climáticas?
- Qual o risco de pragas neste período?
O sistema integra essas consultas a uma vasta base de dados, fornecendo recomendações personalizadas. Dessa forma, a tecnologia para o agronegócio comunica-se de maneira intuitiva com os profissionais do campo.
Atualmente, o Cropwise assiste no monitoramento de mais de 100 milhões de hectares em todo o mundo, com a proposta de simplificar o acesso à inteligência agronômica e auxiliar na gestão de decisões mais eficientes, sustentáveis e lucrativas para os agricultores.
Desigualdade na adoção de tecnologias
Apesar das promissoras contribuições da inteligência artificial para o agronegócio, a adoção dessas soluções ainda é desigual. Um dos principais obstáculos é a fragmentação dos dados.
Embora o campo esteja equipado com sensores, máquinas e sistemas, a comunicação entre eles é limitada. Cada fabricante adota seu próprio padrão, resultando em falta de integração entre plataformas. Isso leva os dados a ficarem isolados, dificultando o pleno uso da inteligência artificial.
Adicionalmente, muitos agricultores demonstram resistência em compartilhar dados, não compreendendo totalmente sua aplicação. A ausência de clareza em relação à propriedade, privacidade e benefícios práticos contribui para a hesitação. Em países como a Austrália, essa questão é um dos principais entraves à digitalização no setor.
A importância da integração de dados
Para que a tecnologia no agronegócio avance, os dados devem ser transformados de um problema em um ativo de inovação. Algumas iniciativas estão sendo implementadas para mitigar essas dificuldades:
- A Syngenta adotou um modelo de “data mesh”, permitindo a troca segura e eficiente de dados entre diferentes áreas, em vez de centralizar informações em um único banco de dados.
- Iniciativas como a Shoots by Syngenta conectam cientistas, startups e desenvolvedores para criar soluções abertas.
- Organizações como a ISO e o consórcio AgGateway trabalham na criação de padrões internacionais de interoperabilidade no setor agrícola.
Entretanto, conforme apontam especialistas, ainda não existe uma estratégia consolidada para a utilização da inteligência artificial no agronegócio. Muitas empresas não implementaram um plano robusto, o que pode resultar em desvantagens competitivas.
Oportunidade de inovação no campo
A inteligência artificial no agronegócio já demonstrou seu potencial para revolucionar a produção de alimentos, promovendo maior eficiência, menor impacto ambiental e melhor gestão de recursos. No entanto, para alcançar uma implementação em larga escala, a digitalização efetiva do setor é crucial.
Enquanto isso, ferramentas conversacionais, como o “WhatsApp da lavoura”, indicam que, com acesso aos dados adequados e um enfoque inovador, a tecnologia já está a caminho do campo. A chave reside em desbloquear essas possibilidades.
