Planejar bem a safra é essencial para garantir bons resultados no campo. E a Inteligência Artificial (IA) tem se mostrado uma grande aliada nesse processo.
O uso da IA está crescendo no agronegócio, e um estudo da Forbes prevê que esse mercado deve movimentar US$ 4,7 bilhões até 2028.
Com IA, o produtor rural ganha agilidade e precisão para tomar decisões, deixando para trás métodos manuais e aproveitando dados em tempo real para prever cenários e tendências. Como o ciclo da safra exige decisões rápidas e certeiras, a IA ajuda a evitar erros que podem gerar prejuízos.
Mais do que uma ferramenta de coleta de dados, a IA é uma parceira estratégica no campo. Neste texto, você vai entender:
O planejamento de safra é um processo estratégico de organizar e maximizar todas as etapas da produção agrícola, desde o plantio até a comercialização dos produtos.
Ele é crucial para elevar a produtividade e a rentabilidade do campo, ao mesmo tempo, em que minimiza os riscos e otimiza o uso de recursos, tornando a produção mais eficiente e sustentável.
Seu objetivo é contribuir com uma melhor gestão da safra, se baseando em dados obtidos em tempo real que orientem as tomadas de decisão, de forma que atinjam os objetivos esperados.
Normalmente, o planejamento de safra pode ser distribuído em três etapas:
Diante de tantos avanços tecnológicos que estamos presenciando, muitos benefícios são sentidos ao investir na IA no planejamento de safra, como forma de garantir ainda mais eficiência e precisão no máximo proveito da cadeia produtiva.
Essa tecnologia, especificamente, oferece ao produtor rural uma nova forma de tomar decisões, com mais agilidade e assertividade, colhendo benefícios que vão muito além do que, apenas, otimizar essas etapas produtivas.
Entenda melhor essas vantagens abaixo:
A IA é capaz de analisar dados do solo e do clima para determinar a quantidade exata de fertilizantes e defensivos agrícolas que uma lavoura precisa, evitando desperdício e diminuindo os custos de produção.
Seus algoritmos também verificam informações de equipamentos para prever falhas antes que elas aconteçam, possibilitando manutenções preventivas que reduzam o tempo de inatividade e os gastos com reparos emergenciais.
Ao processar esses dados constantemente a respeito de tudo que acontece no campo, a IA no planejamento de safra consegue prever o rendimento de uma cultura com muito mais precisão. Ela pode recomendar as variedades de sementes mais adequadas para as condições específicas de uma propriedade, otimizando o potencial de produtividade e as chances de boas colheitas.
Ainda, com o uso de drones e satélites captando imagens em tempo real, como exemplo, é possível identificar pragas e doenças em estágios iniciais, permitindo um tratamento rápido e localizado, melhorando a produtividade e rentabilidade da safra.
A tecnologia também utiliza modelos avançados para fornecer previsões do tempo mais precisas e de longo prazo, permitindo que o produtor se prepare para eventos extremos, como secas ou chuvas intensas.
Com isso, conseguem simular os impactos de diferentes cenários e influências em suas safras, de forma que desenvolvam um plano de contenção que mitigue danos graves à colheita, além de contribuir para que estabeleçam decisões mais estratégicas que protejam seu campo.
Por mais que o uso da IA no planejamento de safra traga inúmeros benefícios capazes de revolucionar a eficiência e produtividade no campo, ainda assim, existe uma série de desafios enfrentados pelos produtores quanto à adoção eficaz dessa tecnologia.
Veja alguns dos mais frequentes abaixo:
O cenário de conectividade no Brasil ainda enfrenta muitos problemas, com muitas áreas rurais que carecem de acesso à internet de alta velocidade e de uma infraestrutura tecnológica robusta que permita que a inteligência artificial colete e processe dados em tempo real.
Além de prejudicar a precisão na IA no planejamento de safra, uma vez que precisa de um fluxo constante de informações para gerar insights relevantes, um estudo da Esalq/USP identificou que, financeiramente, a ausência de conectividade digital no agro pode gerar perdas de, aproximadamente, R$ 100 bilhões.
Todo investimento tecnológico exige um custo e, no caso da Inteligência Artificial, essa quantia ainda pode ser uma dificuldade para pequenos e médios produtores que desejam crescer e obter melhores resultados.
Embora o retorno sobre o investimento (ROI) seja promissor, a barreira financeira inicial é real, principalmente, pois nem todo recurso é igualmente benéfico a todas as safras, que precisam de ferramentas mais acessíveis e adaptadas a sua realidade.
Para que extraíam todas as vantagens da IA no planejamento de safra, é necessário ter conhecimentos técnicos adequados e não somente do campo em si.
A falta de treinamento e de acesso a capacitação impede que os produtores e seus times tirem o máximo proveito da tecnologia, uma vez que precisam saber interpretar essas informações captadas e traduzi-las em decisões estratégicas para o seu negócio.
Apenas no primeiro semestre deste ano, o agro sofreu mais de 19 mil ataques cibernéticos, segundo um levantamento da ISH Tecnologia. Isso mostra o quanto a segurança e a privacidade dos dados ainda são motivo de preocupação dos produtores.
Por isso que, quando falamos sobre este recurso, é imprescindível garantir transparência sobre como os dados são coletados, armazenados e utilizados, algo que ainda enfrenta grandes barreiras de sucesso.
Colher todos os benefícios da IA no planejamento de safra envolve muitos cuidados que vão além da parte tecnológica em si, envolvendo um processo bem mais estratégico que abranja a adaptação da gestão, capacitação da equipe e a integração de novas ferramentas.
Confira abaixo um passo a passo ideal para isso:
Como o produtor saberá quais estratégias seguir com o apoio dessa tecnologia, sem compreender, antes de tudo, qual a realidade da sua safra e desafios que precisam ser resolvidos?
É crucial realizar um diagnóstico profundo a respeito do cenário atual, sabendo onde está e onde quer chegar. Avalie quais tecnologias já utiliza e qual o nível de conectividade da propriedade, a fim de determinar quais soluções de IA são viáveis e como a infraestrutura atual pode suportá-las.
Com esse diagnóstico em mãos, é hora de escolher as ferramentas mais adequadas para as necessidades de cada safra.
Ao invés de iniciar esse processo amplamente em toda a região, opte por uma estratégia faseada. Preze, neste momento, por tecnologias que coletem dados do campo, junto a softwares que os transformem em insights acionáveis capazes de prever, como exemplo, a produtividade, identificar pragas e doenças, recomendar a quantidade ideal de insumos necessários etc.
Ter tecnologias sofisticadas, sem o conhecimento para operá-las, não gera resultados. O sucesso da IA no planejamento de safra está diretamente relacionado às pessoas que a utilizarão.
É importante que todos saibam como coletar dados, interpretar as análises da Inteligência Artificial, além de como testá-las e colocá-las em prática. Por isso, não há como deixar de investir em treinamentos e cursos que capacitem os times nesse sentido.
Isso os ajudará a desenvolver um pensamento mais analítico e estratégico.
O verdadeiro sucesso da IA no planejamento de safra é enxergá-la como algo que deve fazer parte do processo de tomada de decisões do produtor, ao invés de uma medida isolada.
Todos os insights obtidos através da ferramenta devem orientar estratégias a curto e longo prazo em toda a cadeia de produção. Até porque os resultados de uma safra alimentam a IA para o planejamento da próxima, permitindo um aprendizado contínuo e a melhoria constante dos resultados.
Considerando tantos cuidados que precisam ser levados em consideração neste processo, contar com o apoio de uma consultoria especializada é um diferencial estratégico para o produtor rural.
Afinal, o time atuará como uma ponte entre a tecnologia e a safra, trazendo sua expertise na área e garantindo que o investimento na IA seja eficiente e traga resultados reais.
Ela criará um plano de ação personalizado para cada realidade, ajudando não apenas na conformidade tecnológica, mas, acima de tudo, na segurança dos dados internos, mantendo uma operação protegida.
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