Ela se baseia em inteligência artificial, big data, machine learning e IoT - Foto: Divulgação
O aumento do uso de dados no agronegócio está revolucionando suas práticas, com a abordagem "data-driven" permitindo insights e soluções práticas, segundo Leo Senger, especialista em commodities da 4intelligence. Isso não só resolve problemas imediatos, mas também antecipa desafios futuros. Profissionais do setor podem lidar com imprevistos de forma mais eficaz, otimizar o planejamento e alinhar a demanda à capacidade de produção, garantindo lucratividade.
Um estudo do Ipea, em parceria com Mapa e Cepea-Esalq/USP, revelou um aumento de 400% na produtividade do agronegócio brasileiro em menos de 50 anos, atribuído à mudança de mentalidade, adoção da cultura data-driven e tecnologia. A abordagem data-driven no agronegócio envolve a tomada de decisões baseadas em análises usando tecnologias como inteligência artificial, big data, machine learning e IoT. Essa abordagem é crucial devido à complexidade do setor, permitindo melhorar o uso de recursos, prever condições climáticas adversas, aumentar a eficiência da produção, antecipar demandas de mercado e tomar decisões precisas em tempo real, resultando em maior produtividade, rentabilidade e sustentabilidade.
As empresas do agronegócio enfrentam desafios para alcançar um desempenho efetivo no campo do data-driven, incluindo investimentos em infraestrutura tecnológica, promoção de uma cultura organizacional orientada por dados e capacitação da equipe. No entanto, vantagens significativas são observadas.
De acordo com um estudo da Forbes, a inovação em inteligência de dados no agronegócio não apenas aumenta a eficácia da força de trabalho humana, mas também melhora os resultados das colheitas, elevando a produtividade, eficiência na produção em larga escala e reduzindo custos desnecessários. Além disso, a capacidade de tomar decisões baseadas em dados permite uma adaptação ágil às mudanças do mercado e às necessidades dos consumidores.
