Imagine perguntar a uma IA qual semente plantar este mês, ou qual a melhor forma de lidar com uma praga no milharal e receber uma resposta clara, baseada em anos de dados e pesquisas. Parece ficção? Pois já é realidade em algumas lavouras ao redor do mundo.
Com a ajuda da inteligência artificial, grandes empresas do setor estão desenvolvendo ferramentas conversacionais, como se fossem assistentes virtuais para agricultores. O objetivo? Traduzir dados complexos em orientações simples e práticas, do tipo que cabe numa troca de mensagens no celular.
Mas se essa revolução tecnológica no agronegócio já começou, por que ela ainda está longe de se tornar o padrão? A resposta passa por um problema pouco visível e bastante técnico: o descompasso nos dados agrícolas.
O “assistente digital” que ajuda o agricultor a plantar, colher e decidir
Um exemplo concreto dessa inovação é o Cropwise, plataforma da Syngenta que usa modelos de linguagem (LLMs) — os mesmos que fazem IA mais famosa do mundo, o ChatGPT, funcionar. Dessa forma, produtores rurais conversam, em linguagem natural, com o sistema.
A tecnologia permite que agricultores tirem dúvidas como:
- qual variedade de semente é melhor para esta região?
- quando devo aplicar fertilizante com base no clima?
- qual é o risco de pragas neste período?
O sistema cruza essas perguntas com uma gigantesca base de dados e responde com recomendações personalizadas. Uma tecnologia para o agronegócio que fala a língua do campo.
O Cropwise já ajuda a monitorar mais de 100 milhões de hectares no mundo todo. A proposta é tornar o acesso à inteligência agronômica tão simples quanto uma troca de mensagens. E, mais do que isso, ajudar agricultores a tomarem decisões mais eficientes, sustentáveis e rentáveis.
Por que nem todo mundo tem um “WhatsApp da lavoura” ainda?
Apesar do impacto da inteligência artificial no agronegócio ser promissor, a adoção dessas soluções ainda é desigual. E o grande obstáculo tem nome: fragmentação dos dados.
O campo está cheio de sensores, máquinas e sistemas, mas eles raramente se conversam. Cada fabricante tem seu padrão, e falta integração entre as plataformas. Resultado: dados ficam presos em “silos”, dificultando qualquer uso mais avançado de IA.
Além disso, muitos agricultores têm resistência em compartilhar dados por não saberem exatamente como eles serão usados. Há pouca clareza sobre propriedade, privacidade e benefícios práticos. Em países como a Austrália, por exemplo, isso é um dos principais fatores que trava a digitalização no campo.
IA depende de dados, mas o agro ainda precisa arrumar a casa
Para a tecnologia no agronegócio evoluir, é preciso que os dados deixem de ser um problema e passem a ser o combustível da inovação. Algumas iniciativas estão tentando resolver isso:
- A Syngenta adotou uma “data mesh” (malha de dados), em vez de centralizar tudo num só banco. Isso permite que diferentes áreas compartilhem dados de forma segura e eficiente.
- Iniciativas como a Shoots by Syngenta conectam cientistas, startups e programadores para desenvolver soluções abertas.
- Organizações como a ISO e o consórcio AgGateway trabalham para criar padrões internacionais de interoperabilidade no agro.
Mas, como alertam especialistas, ainda falta uma estratégia clara para o uso da IA no setor. Muitas empresas nem sequer estruturaram um plano para isso. O risco é ficarem para trás.
A hora de agir é agora: quem se mover primeiro, colhe antes
A inteligência artificial no agronegócio já mostrou que pode transformar o jeito de produzir alimentos — com mais eficiência, menos impacto ambiental e melhor uso dos recursos. Mas para que isso aconteça em larga escala, o campo precisa se digitalizar de verdade.
Enquanto isso, ferramentas conversacionais como o “WhatsApp da lavoura” mostram que, com os dados certos e uma boa dose de inovação, a tecnologia já sabe o caminho até o campo. Só falta destravar os portões.