Teknologien omformer verden, og landbrukssektoren er intet unntak. Kunstig intelligens (KI) og prediktiv analyse er i fronten av denne transformasjonen, og tilbyrinnsiktverdifulle som fremmer en mer effektiv og bærekraftig ledelse. Nettbutikken blir stadig viktigere i den brasilianske landbruken. Det åpner en ekstra salgskanal og relasjonsmulighet mellom deltakerne i kjeden. Samtidig gjør netthandel det lettere å samle inn og analysere data, noe som kan forbedre nøyaktigheten av etterspørselsprognosen.
Brasil er i forkant av forskning og utvikling av teknologier. Vi er i ferd med å gå over til Landbruk 5.0, fra Landbruk 4.0 som fokuserer på maskiner og teknologiske løsninger. Denne nye fasen inkluderer robotikk,maskinlæringog IA til landbrukssystemer, med fokus på produktivitet og bærekraft.
Prediktiv analyse
AI, med sin evne til å behandle og analysere store mengder data, brukes til å identifisere mønstre og sammenhenger som tidligere var vanskelige å oppdage. Dette er spesielt nyttig innen landbruk, hvor faktorer som klima, jord og dyrkingsmetoder kan ha en betydelig innvirkning på produksjonen. Som et underfelt av AI bruker prediktiv analyse historiske data og maskinlæringsalgoritmer, noe som gjør det mulig å forutsi fremtidig etterspørsel og optimalisere produksjon og distribusjon.
Agroteknologi
Ifølge Embrapa (Brasilianske Landbruks- og Matforskningsinstitutt) driver mer enn 2 000 brasilianske agtechs (oppstartselskaper dedikert til landbruk) sektoren fremover med verktøy for IoT (Tingenes Internett) og AI. I tillegg forventes investeringene i AI i det globale landbruksmarkedet, ifølge Statista, å vokse til omtrent 4,7 milliarder dollar innen 2028. Det er en lovende transformasjon for sektoren.
Utfordringer
Den vellykkede implementeringen av teknologier i landbruket står overfor noen utfordringer knyttet til innsamling og analyse av store datamengder, samt behovet for å utvikle passende maskinlæringsalgoritmer og sikre dataintegriteten.
Likevel må de forme utviklingen av landbruket, ved å hjelpe bedrifter ikke bare med etterspørselsprognoser, men også med optimalisering av forsyningskjeden og forbedring av operasjonell effektivitet. I tillegg kan de bidra til å fremme bærekraft, redusere avfall og forbedre matsikkerheten og kvaliteten.
