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Conforme estimativas da Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO), há uma necessidade de aumentar a produção de alimentos em 60% até 2050, tornando urgente a adoção de novas tecnologias para alimentar uma população crescente.
A agricultura está passando por uma revolução digital impulsionada pela tecnologia e, (é claro), pela inteligência artificial (IA). Empresas do agronegócio estão utilizando essas ferramentas inovadoras para enfrentar desafios críticos, aumentar a produtividade e garantir a sustentabilidade de suas operações.  
A inteligência artificial está transformando a produção agrícola em todas as etapas, desde o plantio até a colheita. Para otimizar a produção e colher ainda mais frutos, empresas de agronegócio têm abraçado e investido em inovações tecnológicas, como a IA. 
Benefícios econômicos da IA no agronegócio
Utilizando dados gerados pelos processos já utilizados de agricultura de precisão, a IA pode ajudar a aumentar a produtividade, redução de custos, e os algoritmos otimizam a aplicação de insumos agrícolas, reduzindo desperdícios. 
“A IA ajuda a prever a demanda do mercado, por evitar o volume inadequado de aplicação de defensivos e outros insumos, e automatiza processos de seleção e classificação de produtos. Além disso, a análise de dados históricos permite prever eventos climáticos e oscilações de preço, ajudando produtores a proteger sua rentabilidade. Com este  crescimento, o agronegócio brasileiro se torna mais eficiente e atrativo para investidores”, declara o especialista em dados e inovação e professor de MBA da Fundação Getúlio Vargas (FGV), Kenneth Corrêa.
Desafios do setor agrícola e as soluções de IA
O setor agrícola enfrenta desafios significativos, como a necessidade de aumentar a produtividade das lavouras, lidar com a imprevisibilidade das condições climáticas, a escassez de mão de obra e a volatilidade dos preços.
Segundo o especialista, ferramentas como a Agrotools utilizam IA e big data para monitorar lavouras e fornecer recomendações automatizadas, otimizando o uso de recursos como água e defensivos agrícolas.
5 exemplos de soluções de IA aplicadas ao agronegócio
Startups Strider: aplica a IA para avaliar o status da lavoura com base em imagens de satélite, eliminando a necessidade de amostragens manuais.
Grão Direto: ferramenta que acompanha em tempo real as variações do mercado de soja e milho, identificando tendências de demanda e precificação. Assim, o produtor consegue tomar melhores decisões de comercialização da safra.
Climatempo: usa a IA para gerar previsões meteorológicas locais e precisas para os agricultores.
Solinftec: proprietária do sistema que monitora o desempenho das máquinas em tempo real e um assistente virtual que processa dados de diversas fontes e envia recomendações para o celular do produtor.
Benson Hill: utiliza IA em seu processo de Pesquisa & Desenvolviento (P&D) para desenvolver novas variedades de sementes.
Esses exemplos mostram como a IA transforma dados em insights acionáveis para os produtores, facilitando a tomada de decisões e otimizando processos agrícolas. Ao transformar imagens de satélite em avaliações precisas da lavoura, acompanhar as variações do mercado em tempo real, prever condições climáticas com alta precisão, monitorar máquinas agrícolas e desenvolver novas sementes, a IA revoluciona o agronegócio. 
Mas não são apenas as soluções individuais que estão mudando o cenário. As empresas e startups de tecnologia estão desempenhando um papel crucial nesse processo, criando um ecossistema inovador que impulsiona o setor agropecuário para um novo patamar.
Como as empresas e startups de tecnologia estão ajudando nesse cenário?
As empresas e startups de tecnologia estão ajudando a impulsionar a transformação digital dos processos do agronegócio ao integrar inteligência artificial (IA) em diversas operações agrícolas. 
Um exemplo notável é um grande grupo multinacional sucroenergético, uma das maiores produtoras de açúcar e etanol do país. A empresa implementou o Centro de Operações Agroindustriais (COA), uma iniciativa interna desenvolvida com o suporte da Keyrus, multinacional líder em consultoria de inteligência de dados e transformação de negócios, para unificar suas áreas agrícola e industrial, prevendo uma economia de R$ 25 milhões por ano. 
“A implementação de uma plataforma de dados robusta permitiu que o centro de operações tivesse acesso a informações em tempo real, facilitando a tomada de decisão e aumentando a produtividade e reduzindo custos operacionais”, afirma o Diretor da Keyrus, Rodrigo Cruz.

Cruz também afirma que a demanda por esses serviços dentro da multinacional tem se destacado. “A inteligência artificial pode ser aplicada, desde processos mais simples, como uma gestão de documentos ou uma assistente virtual, até projetos mais sofisticados onde a gente faz a leitura de imagens em tempo real para identificação de pragas”, pontua. 
Para Kenneth, essa parceria exemplifica como a combinação de expertise tecnológica e conhecimento industrial pode resultar em ganhos significativos de eficiência e economia para o setor agrícola.
Segurança da informação na implementação da IA
Apesar dos benefícios, a efetivação da IA na agricultura levanta questões de segurança da informação. A privacidade e a segurança dos dados coletados e fornecidos aos modelos de inteligência artificial são preocupações críticas, assim como a propriedade e o controle sobre essas informações.
“Grandes empresas de tecnologia estão se tornando as ‘donas’ das plataformas de dados, levantando preocupações sobre a autonomia dos produtores. É necessário garantir que os dados dos produtores sejam protegidos contra uso indevido. Além disso, os modelos estão se tornando muito mais baratos de serem implementados, permitindo que pequenos e médios produtores tenham acesso às tecnologias”, acrescenta Corrêa.
De acordo com Kenneth, o futuro do agronegócio inclui o uso crescente de robôs e maquinários autônomos, integração com IoT e blockchain, e IA acessível para agricultores. No entanto, “produtores devem investir em educação e capacitação digital, coletar e organizar dados da fazenda, cultivar parcerias com startups e instituições de pesquisa, sem esquecer da importância da segurança dos dados. A colaboração e a inovação são chave para aproveitar ao máximo as vantagens da IA no agronegócio.” conclui.


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