O mercado de Inteligência Artificial (IA) deve crescer 19,6% este ano, atingindo US$ 432,8 bilhões, de acordo com relatório da consultoria IDC. A expectativa é de que as empresas aumentem em 28% o investimento nesse recurso em relação a 2021. Setores da indústria, saúde, recursos humanos e agricultura são apontados por especialistas enquanto os mais promissores no uso de IA.
Curiosamente, há algum tempo, a agricultura era uma das áreas em que menos se imaginava a aplicação dessa tecnologia. Além do próprio ambiente rural, o fato de a atividade ser baseada em tradições e práticas consolidadas trazia essa dúvida. No entanto, mesmo a IA tendo começado a impactar diretamente o campo há apenas poucos anos, ela já causou avanços inimagináveis em termos de eficiência.
Atualmente, cerca de 10% das empresas de inteligência artificial focam na agricultura, e a tendência, com os crescentes investimentos na área, é de que a tecnologia seja implementada em grande escala nos próximos anos.
As aplicações abrangem uma série de possibilidades em todos os processos do campo — desde o planejamento de plantio até o transporte da matéria-prima para a indústria. Na prática, são duas grandes frentes de atuação: na automação, que auxilia na execução de tarefas de forma ágil e precisa, e na estratégia, que usa a análise de dados para trazer impactos na inteligência do negócio. Com seus mecanismos, é possível testar um número gigantesco de alternativas até chegar àquela de maior eficiência e menor custo para a empresa agrícola.
Nos últimos anos, sensores passaram a registrar as atividades dos equipamentos agrícolas de segundo a segundo, recolhendo centenas de informações sobre as operações realizadas — das mais simples, como velocidade da máquina e nível de combustível, até as mais complexas, como pressão hidráulica e acionamento de implementos. Por conta disso, as empresas do setor começaram a acumular uma infinidade de informações coletadas em diferentes processos.
Nesse cenário, o uso da IA é capaz de apoiar a elaboração de diagnósticos e permitir ações com base na previsibilidade. A tecnologia trata esses dados e projeta cenários, antecipando situações indesejáveis e fazendo recomendações em tempo real. Algumas ações comuns são o aviso do momento ideal para realização de uma manutenção no equipamento e a escolha de rotas e movimentos mais eficientes para execução das operações. Ao mesmo tempo, a análise do comportamento das máquinas permite identificar práticas mais econômicas e eficientes, apoiando as empresas na melhoria de suas atividades e na alocação de recursos diariamente.
Outro exemplo é o diagnóstico por imagens. Junto ao trabalho de drones, é possível processar imensas áreas de forma remota, visualizando onde há possíveis ameaças, plantas daninhas, doenças fúngicas e deficiências nutricionais. Com isso, identifica-se precisamente onde é necessário aplicar corretivos ou outros produtos para recuperação da produtividade.
Em termos de automação, o mercado já apresenta veículos com piloto automático e protótipos de máquinas com “autodireção” que precisam da IA para não cometer erros ou gerar acidentes. Com inovação, além da popularização desse tipo de máquina, logo teremos tratores e colhedoras capazes de atuar com recursos ainda mais revolucionários.
A ideia é que a máquina seja o mais auto suficiente possível, reduzindo a necessidade de intervenção por parte do operador. Elas poderão, por exemplo, dosar a quantidade ideal de defensivo a ser aplicado em uma área, identificar plantas prontas para a colheita ou que precisam de descarte, e até mudar de rota quando houver alguma interferência externa, como um obstáculo não mapeado. Tudo por conta própria.
Apesar das grandes oportunidades de aplicações de IA na agricultura, existem alguns desafios que dificultam seu amplo acesso. A falta de familiaridade com a tecnologia, o alto custo inicial associado à sua implantação e a escassa conectividade no campo são alguns dos fatores que restringem sua abrangência.
Além disso, é importante lembrar que, embora o potencial da inteligência artificial para o agronegócio seja enorme, ela é apenas um instrumento — um meio, não um fim, como qualquer outra tecnologia. É preciso ter um planejamento concreto e metas traçadas para aproveitar sua capacidade. A pergunta certa ao se estudar a possibilidade de adotá-la é: qual o objetivo?
De acordo com a pesquisa Gartner CIO and Technology Executive Survey 2022, da consultoria global Gartner, 48% dos executivos já implantaram ou planejam implantar mecanismos de IA e aprendizado de máquina nos próximos 12 meses. Porém, só os players que tiverem um objetivo traçado para seu uso, investindo em fornecedores qualificados e na capacitação de suas equipes, é que irão se manter à frente do mercado, aproveitando efetivamente o potencial dessa inovação.
