IA, análise preditiva, e-commerce: revoluções no agronegócio

A tecnologia está remodelando o mundo e o setor agro não é exceção. A inteligência artificial (IA) e a análise preditiva estão na vanguarda dessa transformação, fornecendo insights valiosos que propiciam uma gestão mais eficiente e sustentável. Já o e-commerce está se tornando um componente cada vez mais importante do agro brasileiro. Ele habilita um canal a mais de venda e de relacionamento entre os participantes da cadeia. Ao mesmo tempo, o comércio eletrônico facilita a coleta e análise de dados, o que pode melhorar a precisão da previsão de demanda. 

O Brasil está na vanguarda da pesquisa e desenvolvimento de tecnologias. Estamos atravessando a transição da Agricultura 4.0, que se concentra em máquinas e soluções tecnológicas, para a Agricultura 5.0. Essa nova fase incorpora robótica, machine learning e IA aos sistemas de produção agrícola, com foco na produtividade e sustentabilidade. 

Análise preditiva 

A IA, com sua capacidade de processar e analisar grandes volumes de dados, está sendo utilizada para identificar padrões e relações que antes eram difíceis de detectar. Isso é especialmente útil no agro, onde fatores como clima, solo e práticas de cultivo podem ter um impacto significativo na produção. Como subcampo da IA, a análise preditiva utiliza dados históricos e algoritmos de aprendizado de máquina, sendo possível antecipar a demanda futura e otimizar a produção e a distribuição. 

Agtechs 

Segundo a Embrapa (Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária), mais de 2.000 agtechs brasileiras (startups dedicadas ao agronegócio) estão impulsionando o setor com ferramentas de IoT (Internet das Coisas) e IA. Além disso, o valor de investimento em IA no mercado global de agricultura, segundo a Statista, deve crescer para aproximadamente US$ 4,7 bilhões até 2028. É uma transformação promissora para o setor. 

Desafios  

A implementação bem-sucedida das tecnologias no agronegócio enfrenta alguns desafios relacionados à coleta e análise de grandes volumes de dados, além das necessidades de desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina adequados e garantir a segurança dos dados. 

Ainda assim, elas devem moldar a evolução do agronegócio, ajudando as empresas não só com a previsão de demanda, mas com a otimização da cadeia de suprimentos e melhoria da eficiência operacional. Além disso, eles podem ajudar a promover a sustentabilidade, reduzindo o desperdício e melhorando a segurança e a qualidade dos alimentos.