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O agronegócio está pronto para a próxima etapa de evolução por meio de analytics

Um dos setores líderes em inovação, o agronegócio está pronto para a próxima etapa de evolução por meio de analytics

Por Raphael Domingues*

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, que confirma o fato 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 setor 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, em que 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, e a redução de custo e aumento de eficiência com o uso de analytics é extremamente promissora em casos como este.

Em implementações como esta, também é possível usar a detecção e interpretação de imagens por drones, 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 setor está maduro o suficiente para uma nova fase de reinvenção tecnológica para responder às novas demandas, e com uma abordagem focada em dados, 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.

*Raphael Domingues, diretor de desenvolvimento de negócios do SAS

Fonte: RPMA Comunicação

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