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Inteligência Artificial

Agro digital: Inteligência Artificial e a evolução do agronegócio

A previsão é que o investimento para uso da tecnologia no setor seja de aproximadamente 4,7 bilhões de dólares até 2028, segundo estudo

Agro digital: Inteligência Artificial e a evolução do agronegócio

No agronegócio, a integração da tecnologia está impulsionando a otimização de processos, aumento da eficiência e redução de custos.

Em 2023, os investimentos em Inteligência Artificial (IA) atingiram US$ 1,7 bilhão. Estudos da Statista indicam uma previsão de crescimento para cerca de US$ 4,7 bilhões até 2028, evidenciando o papel crescente da tecnologia no setor.

Este cenário foi debatido durante o painel “Construindo o Amanhã: Inovações Tecnológicas que Moldarão o Mercado”, promovido pela consultoria de tecnologia keeggo, em comemoração aos seus 30 anos de atuação.

Alexandre Stephan, Partner da SP Ventures, destacou que agricultores estão investindo em conectividade para adotar sistemas de gestão, permitindo tomadas de decisão mais precisas, como o uso pontual de agroquímicos para controlar pragas, reduzindo custos e impactos ambientais.

Pesquisas, como a realizada pela Universidade de Brasília (UnB), mostram que a região Centro-Oeste é líder na adoção da agricultura digital, com 80% dos produtores utilizando softwares ou aplicativos. Recursos como planejamento anual, controle financeiro, telemetria e drones são amplamente empregados.

Para Rogério Athayde, CTO da keeggo, a IA não só otimiza operações, mas também fornece soluções ágeis para os produtores, desempenhando um papel crucial na segurança alimentar global.

No geral, a IA está revolucionando o agronegócio, tornando-o mais eficiente, sustentável e resiliente, e desempenhando um papel fundamental na segurança alimentar global.

As aplicações da IA no agronegócio são diversas, incluindo:

  1. Agricultura de precisão: análise de dados de sensores, imagens de satélite e drones para monitorar o crescimento das colheitas, identificar áreas problemáticas e otimizar o uso de recursos.
  2. Previsão de safras: algoritmos que fornecem dados climáticos, de solo e cultivo para prever a produção agrícola, auxiliando os produtores no planejamento das safras.
  3. Detecção de pragas e doenças: curadoria das plantas para identificar sinais de infestação, permitindo uma resposta rápida para mitigar os danos.
  4. Mercado e precificação: análise de dados de mercado para ajudar os agricultores a tomarem decisões sobre os preços dos produtos cultivados.

Com o uso inteligente e estratégico da tecnologia, é possível enfrentar os desafios globais de segurança alimentar e sustentabilidade, garantindo um futuro próspero para o setor agrícola.