O Alicerce da Inteligência Artificial no Agronegócio
A estruturação dos dados é um pré-requisito fundamental para o sucesso da Inteligência Artificial (IA) no agronegócio. No Brasil, circula uma ideia sedutora que promete soluções mágicas: “Basta adquirir uma ferramenta de IA e todos os problemas estarão resolvidos”. No entanto, essa visão é enganosa.
É crucial ressaltar que a IA não realiza milagres; ela opera com base nos dados que recebe. Se esses dados estão desorganizados, fragmentados e tratados como meros subprodutos das operações diárias, os resultados não serão satisfatórios.
O erro comum é buscar soluções inteligentes sem a devida organização. Historicamente, o produtor rural sempre teve um bom senso de decisão, utilizando sua experiência e o conhecimento adquirido ao longo de anos de prática. No entanto, o cenário atual é marcadamente diferente.
Com a introdução de sensores, máquinas conectadas, ERPs dedicados ao campo, aplicativos e imagens de satélite, a quantidade de dados disponíveis cresceu exponencialmente. Porém, a maturidade na gestão desses dados ainda não acompanhou esse crescimento.
Nas propriedades rurais, cooperativas e agroindústrias, os problemas são evidentes: dados dispersos em planilhas diversas, sistemas que não se comunicam, informações lançadas de maneira inconsistente, e a ausência de padronização mínima. Essa realidade gera a pergunta: “Por que a IA não funciona como deveria?” A resposta é simples: a base de dados está comprometida.
Dados como Solo: A Importância da Estruturação
Para compreender a importância da estruturação de dados, é útil fazer uma analogia com a agricultura. Dados são como solo. Você pode ter a melhor semente do mundo, mas se o solo estiver mal preparado, a produtividade não será satisfatória. Assim, a IA representa essa semente de alta tecnologia, enquanto a estruturação de dados é o solo necessário para que a colheita digital aconteça.
Então, o que significa, de fato, estruturar dados no agronegócio? Não se trata apenas de digitalizar informações; é preciso organizar a lógica do negócio em dados confiáveis. Isso envolve, no mínimo, sete pilares fundamentais:
- Padronização: A mesma informação deve ser apresentada no mesmo formato e seguir as mesmas regras. Por exemplo, a área deve sempre ser em hectares, e as culturas devem ter códigos únicos.
- Governança de Dados: Definir quem é responsável por lançar, validar, corrigir e auditar os dados é vital. Dados sem um responsável tornam-se ruído.
- Qualidade: Dados incompletos ou duplicados comprometem os modelos de IA. Um algoritmo aprende com o que recebe, e dados ruins produzem resultados ruins.
- Histórico Contínuo: A IA aprende com dados do passado. Propriedades sem um histórico estruturado podem cometer os mesmos erros, agora com tecnologia dispendiosa.
- Integração: É essencial que máquinas, clima, solo, insumos e logísticas se comuniquem. A IA não reconhece silos; ela necessita de uma visão integrada.
- Contexto Agronômico: Dados agrícolas sem contexto técnico tornam-se estatísticas vazias. É fundamental saber não apenas o que foi aplicado, mas também o porquê e como.
- Atualização e Disciplina Operacional: Dados são organismos vivos que necessitam de rotina e treinamento para se manterem relevantes.
Quando a IA não se estabelece como esperada, o problema raramente reside no algoritmo em si. Frequentemente, está na urgência, na falta de compromisso com os processos pré-estabelecidos ou em promessas que não se sustentam. A inteligência artificial não substitui a gestão; ela exige uma gestão robusta.
O Novo Papel no Agronegócio
A era da agropecuária orientada por dados está em curso, redefinindo papéis: o produtor passa de executor para estrategista; o agrônomo se transforma de mero técnico de campo para curador de dados; e o gestor se torna o arquiteto do sistema decisório. O domínio dos dados é a chave para aumentar a produtividade, sustentabilidade e a longevidade dos negócios.
O futuro da IA no agronegócio não se baseia em tecnologia de ponta ou ferramentas sofisticadas, mas na organização e na disciplina dos dados. Aqueles que investirem tempo e esforço na estruturação de suas informações colherão os frutos dessa preparação no futuro. Já os que ignorarem essa necessidade continuarão a enfrentar dificuldades, mesmo com a tecnologia mais avançada disponível.
Este é um chamado para a ação dentro do agronegócio: a hora de arrumar a casa e fundamentar a utilização da IA é agora. O sucesso futuro dependerá da organização e do manejo adequado das informações.