Investimentos em IA nas empresas do agronegócio devem atingir mais de US$ 4,7 bilhões até 2028; descubra como a tecnologia está moldando o setor
O Brasil tornou-se protagonista no cenário internacional do agronegócio, impulsionando uma parcela substancial de sua atividade econômica. Com a agricultura e a criação de animais representando, respectivamente, 18% e 7% do Produto Interno Bruto nacional, o setor agropecuário do Brasil desempenha um papel crucial no desenvolvimento econômico do país.
No último ano, o setor alcançou um saldo positivo de US$ 148,6 bilhões, fortalecendo uma balança comercial sólida e mantendo uma posição de liderança nas exportações globais.
Para otimizar sua produção e colher ainda mais frutos e ganhos significativos, empresas de agronegócio têm abraçado e investido em inovações tecnológicas, como a Inteligência Artificial (IA), que atinge US$ 1,7 bilhão ao ano e espera-se que esse número cresça para mais de US$ 4,7 bilhões até 2028, segundo dados da Statista. Esse fluxo de recursos está impulsionando uma revolução digital no campo, transformando radicalmente a maneira como o setor opera.
Para o Diretor de Business Development da Keyrus, Rodrigo Cruz, a Inteligência Artificial desempenha um papel importante para impulsionar a eficiência em toda a cadeia produtiva.
“A cadeia do agronegócio é dividida em três fases: antes da porteira, dentro da porteira e depois da porteira e a IA pode ser aplicada em todas elas. Por exemplo, a IA apoia na produtividade em todos os elos dessa cadeia, seja na detecção de pragas utilizando as imagens de drones e satélites, que beneficiam a aplicação de insumos correta, gerando maior eficiência ao produtor, ou dando maior poder para os times comerciais da cadeia de distribuição de insumos, que com seus assistentes pessoais, agilizam e melhoram a qualidade do processo de vendas. E claro, para as empresas que estão depois da porteira, por exemplo, ganhando eficiência no processo de originação”, declara.
Para Rodrigo, os grandes ganhos estão na eficiência operacional e na experiência dos stakeholders, incluindo o próprio produtor rural. Nesse contexto, a IA entra, vinculando-se ao desafio da produtividade: produzir mais dentro do mesmo espaço, da mesma propriedade, considerando as questões ambientais e mantendo a qualidade da produção.
Um dos principais benefícios da aplicação da IA na agricultura é a capacidade de otimizar processos, aumentando a produtividade e a qualidade da produção. Com o uso de algoritmos avançados é possível analisar grandes volumes de dados e fornecer insights valiosos para a tomada de decisão em tempo real.
Agronegócio de sucesso! – Um grande grupo multinacional sucroenergético, uma das maiores produtoras de açúcar e etanol do país, por exemplo, integrou o Centro de Operações Agroindustriais (COA) para unificar as áreas agrícola e industrial do grupo, prevendo uma economia de R$25 milhões/ano.
O projeto, que foi uma iniciativa da própria empresa, contou com o suporte da Keyrus, multinacional líder em consultoria de inteligência de dados e transformação de negócios, que criou toda a suíte de dados para melhorar a tomada de decisão da operação.
Mediante um programa conectado com o centro de operações, o grupo sucroenergético conseguiu melhorar significativamente a eficiência em suas operações. “A implementação de uma plataforma de dados robusta permitiu que o centro de operações tivesse acesso a informações em tempo real, facilitando a tomada de decisão e aumentando a produtividade e reduzindo custos operacionais”, afirma o Diretor da Keyrus.
Cruz afirma que a demanda por esses serviços dentro da multinacional tem se destacado. “A inteligência artificial pode ser aplicada, desde processos mais simples, como uma gestão de documentos ou uma assistente virtual, até projetos mais sofisticados onde a gente faz a leitura de imagens em tempo real para identificação de pragas”, finaliza.
Diante desse cenário, fica evidente que a Inteligência Artificial tem o potencial de transformar profundamente o agronegócio, impulsionando a eficiência, a produtividade e a qualidade da produção.
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