Tecnologia no Campo: AgTech Day revela as tendências para 2025

1. O Papel da Inteligência Artificial no Agro

A inteligência artificial (IA) está liderando uma transformação significativa no agronegócio, especialmente na gestão de grandes volumes de dados e na necessidade de decisões rápidas e precisas. Mais do que ferramentas generativas, como o ChatGPT, a IA no agro se destaca pelo uso de modelos preditivos e discriminativos, projetados para resolver problemas específicos do setor. No entanto, sua eficácia depende de três pilares essenciais: dados de qualidade, aplicação correta de algoritmos e entendimento claro dos desafios a serem enfrentados.

Um dos destaques de uso de IA apresentados durante o AgTech Day 2024 foi o monitoramento de saúde animal desenvolvido pela Calmed, que utiliza coleiras inteligentes para rastrear sinais vitais do gado, identificando problemas como cio ou falta de alimentação e enviando notificações personalizadas aos produtores.

Atualmente, na pecuária, soluções baseadas em reconhecimento de imagens também estão ganhando espaço. Câmeras avançadas identificam vacas individualmente, cruzando dados de saúde e produtividade em tempo real para melhorar a qualidade do leite e o bem-estar dos animais.

Outro exemplo inovador é o uso de sensores em aviários. Essas tecnologias monitoram fatores como temperatura, níveis de ração e concentração de gases, garantindo condições ideais para a criação de aves. Esse tipo de automação não apenas reduz erros humanos, mas também eleva a qualidade final dos produtos.

Um ponto crucial para a ampla adoção dessas tecnologias no campo é a acessibilidade. Aplicativos que oferecem comandos de voz e interfaces intuitivas têm se mostrado ferramentas decisivas para facilitar o uso dessas inovações. Combinando aplicações reais e avanços teóricos, a IA está consolidando seu papel como uma aliada indispensável no aumento da produtividade e sustentabilidade do agronegócio.

2. A Cultura de Dados no Agro

Apesar dos avanços tecnológicos que vêm transformando o agronegócio, a ausência de uma cultura consolidada de dados entre os produtores rurais ainda é uma barreira significativa. Muitos agricultores desconhecem o impacto direto que a análise de dados pode ter na eficiência e na lucratividade de suas operações. Desde a previsão climática até a identificação de tendências de mercado, os dados desempenham um papel crucial na tomada de decisões mais informadas e estratégicas. 

No entanto, sem um entendimento dos benefícios e sem a capacitação adequada para interpretar essas informações, muitos produtores deixam de aproveitar as vantagens oferecidas pelas tecnologias disponíveis. Nesse contexto, a alfabetização digital se torna essencial. Esta ação vai acelerar a inovação no campo, permitindo que os agricultores não apenas coletem dados, mas também os utilizem de forma eficaz para impulsionar seus negócios.

3. Oportunidades na Pecuária

Embora grande parte das discussões sobre tecnologia no agronegócio esteja centrada na agricultura, a pecuária é um setor que ainda possui um enorme potencial a ser explorado. Tecnologias como sensores para detecção precoce de doenças e IA aplicada à nutrição animal estão começando a demonstrar resultados promissores, abrindo novas possibilidades para aumentar a eficiência e o bem-estar animal.

Por exemplo, ferramentas que analisam a dieta do gado com base em algoritmos podem otimizar o consumo de nutrientes, reduzir desperdícios e, consequentemente, melhorar a produtividade. Ainda assim, a adoção dessas inovações depende de um olhar mais abrangente sobre toda a cadeia do agronegócio.

Portanto, é necessário considerar as particularidades da pecuária e investir em soluções que atendam às suas necessidades específicas, maximizando os benefícios tecnológicos e ampliando seu impacto no setor como um todo.

4. Letramento digital e integração de tecnologias no campo

Os conceitos por trás da inteligência artificial, muitas vezes vistos como complexos ou inacessíveis, foram explicados de maneira clara e prática durante o evento. Ferramentas como visão computacional, modelos preditivos e análise de dados avançada foram destacadas como exemplos de como a IA pode ser aplicada no agronegócio. 

Todas essas tecnologias têm como base modelos matemáticos robustos e dados bem estruturados. Dessa forma, elas mostram que a essência da inovação está na qualidade e na organização das informações disponíveis. Para ampliar a adoção dessas soluções no campo, é fundamental democratizar seu uso, tornando-as intuitivas, acessíveis e capazes de atender às necessidades de produtores de diferentes perfis e níveis de conhecimento. 

Ou seja, ao simplificar o acesso e oferecer interfaces amigáveis, a IA pode se tornar uma ferramenta indispensável no cotidiano do agronegócio. E este movimento pode contribuir para uma transformação ainda mais ampla e inclusiva no setor.