La tecnología está remodelando el mundo y el sector agropecuario no es una excepción. La inteligencia artificial (IA) y el análisis predictivo están a la vanguardia de esta transformación, proporcionandoperspectivasvaliosos que propician una gestión más eficiente y sostenible. El comercio electrónico se está convirtiendo en un componente cada vez más importante del agro brasileño. É habilita un canal adicional de venta y relación entre los participantes de la cadena. Al mismo tiempo, el comercio electrónico facilita la recopilación y el análisis de datos, lo que puede mejorar la precisión de la previsión de la demanda.
Brasil está na vanguarda da pesquisa e desenvolvimento de tecnologias. Estamos atravesando la transición de la Agricultura 4.0, que se centra en máquinas y soluciones tecnológicas, a la Agricultura 5.0. Esta nueva fase incorpora robótica,aprendizaje automáticoe IA a los sistemas de producción agrícola, con enfoque en la productividad y sostenibilidad.
Análisis predictivo
La IA, con su capacidad de procesar y analizar grandes volúmenes de datos, está siendo utilizada para identificar patrones y relaciones que antes eran difíciles de detectar. Esto es especialmente útil en el agro, donde factores como el clima, el suelo y las prácticas de cultivo pueden tener un impacto significativo en la producción. Como subcampo de la IA, el análisis predictivo utiliza datos históricos y algoritmos de aprendizaje automático, siendo posible anticipar la demanda futura y optimizar la producción y la distribución.
Tecnologías agrícolas
Según la Embrapa (Empresa Brasileña de Investigación Agropecuaria), más de 2.000 agtechs brasileñas (startups dedicadas al agronegocio) están impulsando el sector con herramientas de IoT (Internet de las Cosas) e IA. Además, el valor de inversión en IA en el mercado global de agricultura, según Statista, se espera que crezca hasta aproximadamente 4,7 mil millones de dólares para 2028. Es una transformación prometedora para el sector.
Desafíos
La implementación exitosa de las tecnologías en el agronegocio enfrenta algunos desafíos relacionados con la recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos, además de las necesidades de desarrollar algoritmos de aprendizaje automático adecuados y garantizar la seguridad de los datos.
Aún así, ellas deben moldear la evolución del agronegocio, ayudando a las empresas no solo con la previsión de demanda, sino con la optimización de la cadena de suministro y la mejora de la eficiencia operativa. Además, pueden ayudar a promover la sostenibilidad, reduciendo el desperdicio y mejorando la seguridad y la calidad de los alimentos.
