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O agronegócio está pronto para a evolução por meio de analytics

por Raphael Domingues Quinta-feira, 11 de novembro de 2021   Tempo de leitura: 3 minutos

Quinto maior país do mundo e base de 22% do solo fértil do planeta, o Brasil é uma potência exportadora global no agronegócio e desempenha um papel crucial em ditar as tendências do setor. E você sabia que a penetração de ferramentas digitais entre fazendeiros daqui já é maior do que nos Estados Unidos? Essa é uma informação da consultoria McKinsey, com pesquisa realizada em 2020 — portanto, confirma o fato de que o setor está cada vez mais aberto a abordagens inovadoras.

Isso não significa que o agronegócio não enfrente desafios em diversos aspectos, como encontrar o equilíbrio ideal entre produtividade e sustentabilidade. A trajetória de consolidação no comércio agropecuário mundial que vem sendo estabelecida pelo Brasil também implica na continuidade da modernização do setor, que passa pela evolução de abordagens digitais, incluindo a sofisticação no uso de análise avançada de dados.

A agricultura digital converge com todas as sete megatendências para o futuro do agronegócio no Brasil, apontadas no Radar Agtech — realizado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) em parceria com a SP Ventures e a Homo Ludens. Entre as tendências, estão a intensificação de sistemas de produção e a agregação de valor nas cadeias produtivas agrícolas, que podem ser amplamente impulsionadas com o uso de analytics.

Oportunidades de adoção ou ampliação do uso de ferramentas de análise avançada de dados podem ser encontradas em áreas como a nutrição de bovinos. Neste caso, modelos preditivos e de machine learning podem ajudar produtores a identificar padrões e descobrir situações em que o gado pode, por exemplo, estar recebendo uma alimentação excessiva ou deficitária, e sugerir um cenário adequado de nutrição.

As previsões e insights que determinam a construção destes cenários são construídas de acordo com a característica de cada alimento e tipo de animal (para que o resultado de produção seja atingido com o menor custo possível). A nutrição adequada e a previsão de demanda nesse espaço podem parecer elementares, mas muitos produtores têm dificuldades. Portanto, a redução de custo e o aumento de eficiência com o uso de analytics são extremamente promissores em casos como este.

Em implementações como esta, também é possível usar a detecção e interpretação de imagens por drones. É recomendado, por exemplo, para monitorar o crescimento do gado de acordo com a previsão traçada pelo produtor. E esse tipo de solução também pode ser usada em outras áreas da agricultura digital, como na detecção de pragas através de técnicas que empregam a interpretação de dados coletados por imagens e podem informar a tomada de decisão em tempo real.

A sofisticação do desenvolvimento tecnológico e uso eficiente de dados mostra-se essencial para o avanço cada vez mais expressivo da cadeia agroalimentar. Em particular, o uso de dados promete aumentar a produção e a eficiência de custos, bem como a geração de lucro. O agronegócio está maduro o suficiente para uma nova fase de reinvenção tecnológica para responder às novas demandas. Com uma abordagem focada em dados, portanto, players dentro e fora da porteira podem obter um retorno significativo de seus investimentos no âmbito digital. O escopo de oportunidades é vasto, assim como o potencial de resultados.

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