La tecnologia sta rimodellando il mondo e il settore agricolo non fa eccezione. L'intelligenza artificiale (IA) e l'analisi predittiva sono all'avanguardia di questa trasformazione, fornendoapprofondimentipreziosi che favoriscono una gestione più efficiente e sostenibile. Anche l'e-commerce sta diventando un componente sempre più importante dell'agro brasiliano. Egli abilita un canale in più di vendita e di relazione tra i partecipanti della filiera. Contemporaneamente, il commercio elettronico facilita la raccolta e l'analisi dei dati, il che può migliorare la precisione delle previsioni di domanda.
Il Brasile è all'avanguardia nella ricerca e nello sviluppo di tecnologie. Stiamo attraversando la transizione dall'Agricoltura 4.0, che si concentra su macchine e soluzioni tecnologiche, all'Agricoltura 5.0. Questa nuova fase incorpora robotica,apprendimento automaticoe IA ai sistemi di produzione agricola, con focus sulla produttività e sostenibilità.
Analisi predittiva
L'IA, con la sua capacità di elaborare e analizzare grandi volumi di dati, viene utilizzata per identificare schemi e relazioni che prima erano difficili da rilevare. Questo è particolarmente utile nel settore agricolo, dove fattori come clima, suolo e pratiche colturali possono avere un impatto significativo sulla produzione. Come sottocampo dell'IA, l'analisi predittiva utilizza dati storici e algoritmi di apprendimento automatico, rendendo possibile prevedere la domanda futura e ottimizzare la produzione e la distribuzione.
Tecnologie agricole
Secondo l'Embrapa (Azienda Brasiliana di Ricerca Agropecuaria), più di 2.000 agtech brasiliane (startup dedicate all'agroindustria) stanno trainando il settore con strumenti di IoT (Internet delle Cose) e IA. Inoltre, il valore degli investimenti in IA nel mercato globale dell'agricoltura, secondo Statista, dovrebbe crescere fino a circa 4,7 miliardi di dollari entro il 2028. È una trasformazione promettente per il settore.
Sfide
L'implementazione riuscita delle tecnologie nell'agroalimentare affronta alcune sfide legate alla raccolta e all'analisi di grandi volumi di dati, oltre alle esigenze di sviluppare algoritmi di apprendimento automatico adeguati e garantire la sicurezza dei dati.
Tuttavia, esse devono modellare l'evoluzione dell'agroindustria, aiutando le aziende non solo con la previsione della domanda, ma anche con l'ottimizzazione della catena di approvvigionamento e il miglioramento dell'efficienza operativa. Inoltre, possono contribuire a promuovere la sostenibilità, riducendo gli sprechi e migliorando la sicurezza e la qualità degli alimenti.
