Análise de dados, imagens e informações em tempo real já ajuda profissionais e produtores a acompanhar lavouras, rebanhos e operações com mais precisão

Da lavoura à tomada de decisão

Uma das aplicações está no acompanhamento das lavouras. Imagens obtidas por drones e satélites podem ser analisadas para identificar diferenças no desenvolvimento das plantas, falhas ou alterações em determinados pontos da área.

Com isso, é possível localizar locais que merecem uma avaliação mais detalhada, permitindo que o profissional verifique as condições encontradas e, de acordo com sua formação e atribuições, defina as medidas de manejo adequadas.

A inteligência artificial também pode contribuir para a agricultura de precisão. Ao integrar dados da propriedade aos sistemas das máquinas, determinadas operações podem ser realizadas de maneira diferenciada conforme as características de cada área. Em algumas situações, por exemplo, a aplicação de insumos pode ser direcionada aos pontos que apresentam maior necessidade.

Outro campo de aplicação é o planejamento climático. Ao reunir dados meteorológicos atuais e históricos, sistemas computacionais podem produzir estimativas que auxiliem na programação de atividades como plantio, irrigação e colheita.

Essas informações, porém, precisam ser analisadas em conjunto com as condições reais da propriedade. Uma previsão gerada por um sistema não substitui a avaliação feita no local.

Produção e pecuária também entram nessa transformação

Dados de safras anteriores podem ser utilizados para elaborar estimativas relacionadas à produtividade e criar diferentes cenários para a produção. Informações sobre área cultivada, histórico de produtividade e condições climáticas, por exemplo, podem contribuir para o planejamento das etapas seguintes.

Na pecuária, a tecnologia também amplia as possibilidades de acompanhamento. Câmeras, sensores, drones e sistemas de gestão podem auxiliar no monitoramento da movimentação dos animais, na contagem do rebanho, na identificação de alterações de comportamento e no registro de informações individuais.

Esses recursos ajudam a chamar a atenção para situações que precisam ser avaliadas. A partir dos dados disponíveis, cabe ao profissional analisar as condições encontradas e adotar as medidas que estejam dentro de suas atribuições.

O resultado depende da qualidade dos dados

Por mais avançada que seja uma ferramenta de inteligência artificial, seus resultados dependem das informações utilizadas.

Dados incorretos, incompletos ou desatualizados podem comprometer uma análise. Por isso, informações coletadas por sensores, estações meteorológicas, máquinas, imagens e sistemas de gestão precisam ser organizadas e, quando necessário, conferidas.

Esse cuidado é ainda mais importante no campo, onde as condições podem variar entre propriedades e até dentro de uma mesma área.

Conectividade e capacitação também são desafios

Nem toda propriedade conta com uma conexão de internet estável. Como algumas soluções dependem do envio e recebimento de dados, a infraestrutura disponível é um fator que precisa ser considerado antes da adoção de uma nova tecnologia.

A capacitação também acompanha essa transformação. Mais do que aprender a utilizar um aplicativo ou sistema, o profissional precisa compreender o que a ferramenta pode fazer, reconhecer suas limitações e saber interpretar os resultados apresentados.

Não é necessário começar pelas soluções mais complexas. Conhecer ferramentas que atendam às necessidades da rotina profissional e incorporá-las gradualmente pode ser um caminho para aproveitar melhor os recursos disponíveis.

Tecnologia como aliada do profissional

A inteligência artificial já começa a transformar diferentes atividades do agronegócio e tende a ampliar sua presença no campo. Seu potencial está na capacidade de organizar grandes volumes de informações e oferecer subsídios para o planejamento e o acompanhamento da produção.

Mas tecnologia e conhecimento técnico não são concorrentes. O uso responsável da inteligência artificial depende justamente da capacidade profissional de interpretar os dados, avaliar as condições encontradas e decidir quando e como utilizar as informações geradas pelo sistema.

Para o técnico agrícola, acompanhar essa evolução significa conhecer as novas ferramentas e identificar onde elas podem contribuir para tornar o trabalho mais preciso, organizado e eficiente.