A funcionalidade da utilização da Inteligência Artificial (IA) tem se dilatado no eixo do agronegócio.

Segundo a plataforma internacional de dados e inteligência de negócios, a Statista, a IA no agronegócio propõe projeção de alcançar US$ 4,7 bilhões anuais até 2028.

E no Brasil, empresários do agronegócio planejam investir na cooptação de IA com plataformas tecnológicas nos próximos 12 meses.

Ao passo que este índice, o qual contabiliza 69% de viabilidades de negócios, se tornando superior à média nacional de outros setores na conjuntura.  

Para Henrique Galvani, CEO da Arara Seed, empresa de acesso a capital para startups do agronegócio, ele avalia que os dados evidenciam que o segmento está antenado às mudanças tecnológicas.

O empresário destaca que o panorama se notabiliza por cenário marcado pelas mudanças climáticas e pela necessidade de adaptação constante.

“A IA oferece soluções que permitem aos produtores fazer frente aos desafios impostos por esses extremos climáticos e, ao mesmo tempo, aumentar a resiliência e a sustentabilidade da produção”, frisa.

A aplicação da IA na prática do agronegócio

Henrique Galvani aponta os pilares que o dispositivo pode atuar no setor:

• Redução de insumos químicos;
• Economia de água;
• Minimização de perdas na colheita;
• Melhorias significativas na logística e armazenagem.
• Galvani reforça que atualmente existem diversas soluções disponíveis e acessíveis.

Ele cita o monitoramento por drones com análise preditiva, a recomendação automatizada de fertilizantes focado na análise de solo, e a previsão ideal de colheita com base em dados climáticos e fenológicos.

“Com IA, é possível desenvolver uma gestão muito mais precisa dos recursos naturais, com controle em tempo real do clima, da irrigação e do crescimento das plantas”, complementa.

Contudo, segundo apontamentos da Arara Seed, a nova ferramenta tecnológica tem sido cada vez mais aplicada em práticas técnicas.  

Por exemplo, em plataformas de modelos que ajudam produtores e cooperativas a anteciparem riscos climáticos e tomarem decisões atribuídas por dados.

O levantamento também aponta que a IA generativa para modelar cenários de produção e precificação de commodities.

Além disso, apoiar o planejamento logístico e acelerar o desenvolvimento de novas sementes e bioinsumos.

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