Enquanto o debate sobre inteligência artificial no campo gira em torno de robôs e tratores autônomos, uma outra revolução já está em andamento nos escritórios das fazendas. Hoje, há mais de 620 soluções de inteligência generativa voltadas especificamente ao agronegócio e à produção de alimentos disponíveis no mercado.

O levantamento foi apresentado pelo especialista Dan Kurdys, responsável pelo Grupo 9 North e conselheiro estratégico da KissanAI, aos produtores rurais paranaenses que fazem parte da delegação do Sistema FAEP nos Estados Unidos. Localizado em Saint Louis, o 39 North é um ambiente de incubação de startups e empresas de base tecnológica focadas no setor do agronegócio.

Fase atual foca na gestão da fazenda

Segundo a curva de evolução apresentada por Kurdys, o uso da inteligência artificial na agricultura começou na década de 1990, com o uso de sensores, GPS e dados de máquina, base da agricultura de precisão que muitos produtores já utilizam. A fase atual, como detalhou o especialista, envolve a inteligência artificial para ajudar a rodar o escritório da fazenda, com conhecimento, planejamento e administração do negócio. Atividades como revisão de contratos, negociação com fornecedores e análise de dados internos permitem maior retorno sobre investimento e implantação mais rápida da inteligência generativa.

“É nessa fase que mora a oportunidade mais imediata e de menor risco para o produtor”, comenta Kurdys.

Produtor de Ortigueira já aplica a tecnologia

Um exemplo prático de como essa combinação de dados e inteligência artificial generativa já funciona está na propriedade de Marcos Eidam, produtor rural e presidente do Sindicato Rural de Ortigueira, que integra o grupo da viagem técnica aos Estados Unidos. Eidam já utilizava, pela cooperativa, a plataforma Agriwin para controle financeiro, fiscal e indicadores de desempenho da fazenda. Além disso, de modo manual, mantinha uma planilha própria com os dados das atividades. Ele uniu essas duas fontes com o apoio de uma ferramenta de inteligência artificial, o NotebookLM, do Google.

“Eu tenho informações em um software e informações em uma planilha. Com esses dois arquivos, de fontes diferentes, eu passo para a IA, que consegue dar os resultados”, explica o produtor. “Fiz a análise de viabilidade de um caminhão usado no transporte da produção. Eu gero um PDF e carrego nesse aplicativo, que faz uma apresentação: quanto essa caminhonete rodou, quanto consumiu, o custo por quilômetro”, conta.

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Cálculos também para máquinas agrícolas

O mesmo raciocínio se aplica a máquinas agrícolas. Segundo Eidam, é possível calcular, por exemplo, quanto um trator custou ao longo do último ano, horas trabalhadas e custo por hora de operação, cruzando dados de abastecimento, peças, manutenções e serviços mecânicos.

A ferramenta também passou a ser usada pelo dirigente na gestão do sindicato. Ao receber o balanço patrimonial ou a demonstração de resultado, Eidam carrega os arquivos no aplicativo e obtém apresentações sobre a saúde financeira da entidade. “Traz algo que eu posso apresentar para os associados, didático”, afirma o produtor, que faz questão de reforçar, no entanto, que a tecnologia não substitui a disciplina do registro.