A IA (inteligência artificial) tem ganhado espaço no cotidiano das pessoas e das organizações. Contudo, a nova fronteira do agro não seja adquirir novas ferramentas de IA, mas encontrar uma maneira mais eficiente de estruturar dados para que a tecnologia possa contribuir para a tomada de decisões.
Em painel no Rural Summit, participantes da Nvidia, John Deere e Mercado Livre apresentaram exemplos de aplicações já utilizadas em operações agrícolas, além de discutirem os desafios técnicos e organizacionais para ampliar o uso da tecnologia no setor.
Segundo Juliano Martins, do Mercado Livre, muitas empresas ainda tentam implementar IA sem uma estrutura prévia de organização das informações. Ele afirmou que modelos de inteligência artificial dependem de pipelines de dados, governança e integração de informações em tempo real para gerar resultados consistentes.
“A IA veio para ser construída em cima da camada de governança e informação”, afirmou.
Martins também destacou que modelos de IA tendem a reproduzir falhas quando operam sobre bases desorganizadas. Segundo ele, a discussão atual envolve não apenas modelos de linguagem, mas também mecanismos de contexto e comunicação entre agentes de IA.
Outro ponto abordado foi a necessidade de mudanças organizacionais para adoção da IA. Martins afirmou que estruturas tradicionais de tecnologia, baseadas apenas em fluxos operacionais e atendimento de demandas pontuais, podem não ser suficientes para ambientes considerados “AI first”.
Ele citou que, no Mercado Livre, o tráfego de informações passa por uma estrutura centralizada de governança, incluindo mecanismos internos para controle de entrada e saída de dados e desenvolvimento de modelos próprios.
Jomar Silva, Gerente de Relacionamento com Desenvolvedores da Nvidia, destacou aplicações de computação de borda no agronegócio. Segundo ele, equipamentos como tratores já utilizam plataformas capazes de executar inteligência artificial diretamente no dispositivo, sem necessidade permanente de conexão com a nuvem.
Ele afirmou que essa estrutura permite o funcionamento de aplicações em ambientes com baixa conectividade, cenário comum em operações agrícolas.
Jomar também citou o crescimento do uso de agentes de IA para consulta e interpretação de grandes volumes de dados corporativos. Segundo ele, empresas têm adotado sistemas conversacionais para acessar informações operacionais e gerar análises sem depender exclusivamente de dashboards ou relatórios tradicionais.
Vinicius Fonseca, gerente de agricultura de precisão da John Deere, afirmou que a companhia hoje atua como uma empresa de tecnologia associada à fabricação de máquinas agrícolas.
Entre os exemplos apresentados, Fonseca destacou sistemas embarcados em pulverizadores capazes de identificar, por meio de câmeras e inteligência artificial, a diferença entre plantas daninhas e culturas agrícolas durante a operação no campo. A tecnologia permite aplicação localizada de defensivos, com economia média de 56%, segundo a empresa.
Ele também mencionou que as máquinas da fabricante já saem de fábrica conectadas por modem e integradas a uma plataforma de monitoramento e gestão de operações agrícolas.