Por Fabrício Orrigo*
Desde o lançamento do ChatGPT, interface conversacional com base em Inteligência Artificial Generativa, muito tem se discutido os impactos do uso da inteligência artificial nos negócios, em diferentes setores da economia. A IA Generativa usa algoritmos de aprendizado para processar grandes quantidades de informações e tem capacidade de aprender padrões complexos de comportamento a partir de uma base de dados. No caso desta tecnologia, o processamento é feito sobre a linguagem natural, em um modelo chamado Generative Pre-trained Transformer, origem da sigla GPT.
Por isso, quando falamos de aplicação de IA Generativa, seu foco principal está na conversação e geração de conteúdo. Vejo o uso dessas tecnologias como importantes coadjuvantes do trabalho humano, em especial, quando lidamos com um volume cada vez mais impressionante de dados gerados pelos sistemas autônomos. No caso do agronegócio, essa inovação pode funcionar como um acelerador das decisões tomadas por gestores e produtores.
IA Generativa para o agronegócio
Com base na minha experiência, levantei seis pontos em que a IA Generativa pode ser aplicada para apoiar as atividades no campo.
1. Assistência técnica
Um chatbot baseado no GPT pode responder a perguntas sobre produtos agrícolas, uso correto de fertilizantes ou pesticidas, técnicas de plantio, nutrição de plantas, entre várias outras questões relacionadas à agricultura, sendo uma espécie de assistente técnico para o produtor.
2. Comunicação com clientes
Chatbots podem fornecer informações sobre produtos para os clientes, como características nutricionais, origem e métodos de cultivo. A tecnologia pode funcionar também de forma reversa, captando avaliações e feedbacks dos consumidores para gerar insights de negócio e melhorias de processo aos produtores.
3. Análise de dados
Previsões climáticas, dados de colheita e informações de mercado podem ser processadas em grande escala pela IA Generativa. Os resultados podem ser utilizados pelos agricultores para acelerar a tomada de decisões sobre várias etapas do processo de plantio.
4. Previsão de demanda e mercado
A análise de dados históricos e em tempo real do agronegócio pode ser aplicada para prever a demanda futura por produtos agrícolas e oferecer insights sobre as tendências de mercado, apoiando o planejamento da produção.
5. Monitoramento e controle de pragas
Com a ajuda de imagens e informações fornecidas pelos agricultores, a IA Generativa pode processar uma enorme quantidade de dados para auxiliar no diagnóstico de doenças do cultivo e ainda sugerir medidas de controle fitossanitário.
6. Otimização do uso de recursos
A IA Generativa pode contribuir também com a otimização de água e fertilizantes, tendo como base dados ambientais e características do solo. Projeções e previsões de recursos e insumos podem ser feitas com base no histórico das atividades, apoiando assim práticas inclusive mais sustentáveis.
Como em qualquer nova tecnologia, é importante considerar algumas ressalvas antes de incorporar estas aplicações à gestão do agronegócio. O desempenho da IA Generativa depende diretamente da qualidade e da representatividade dos dados com os quais ela é alimentada. Por isso investir na atualização e na escolha dos dados mais relevantes para o negócio é vital para obter respostas corretas. Outro ponto de atenção está relacionado à segurança e privacidade de dados. É essencial garantir o uso responsável dos dados agrícolas para manter a integridade das aplicações e do serviço.
Considerados esses fatores, é inegável o potencial que tecnologias baseadas em IA têm para o agronegócio brasileiro. A combinação entre a tecnologia e a tomada de decisão humana é a melhor receita para aumentar a eficiência e garantir o diferencial competitivo do agronegócio.
