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Monitoramento de safra agrícola: por que é importante para as empresas?

Por Bruno Rezende *

Mesmo aqueles que não trabalham na área sabem que a produção agrícola é um importante termômetro para a economia nacional. O bom desempenho das safras impulsiona a balança comercial do país e promove uma reação em cadeia capaz de puxar os demais setores. O contrário também é válido: um mau desempenho pode prejudicar os resultados econômicos. Dessa forma, é uma área importante demais para não ser monitorada e acompanhada continuamente pelas organizações. Saber o desempenho do plantio e da colheita é um indicador importante para projetar o cenário macroeconômico futuro e, assim, garantir um investimento certeiro.

Até porque o cenário é extremamente propício para isso. O Levantamento Sistemático da Produção Agrícola (LSPA), divulgado pelo IBGE, prevê que a safra de grãos para 2021 deve ser 3,5% superior em relação ao ano anterior, que já havia atingido recorde histórico da série. A projeção indica que a colheita deve girar em torno de 263,1 milhões de toneladas entre cereais, leguminosas e oleaginosas. Não à toa, a projeção para o Produto Interno Bruto (PIB) referente ao agronegócio neste ano passou de 1,5% para 2,2%, segundo estudos do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea).

Diante dessa importância, é essencial acompanhar o setor além das preocupações normais em relação às condições climáticas. É preciso obter mais informações. Afinal, ter os melhores dados em mãos representa o diferencial estratégico necessário para qualquer negócio, inclusive sobre a produção agrícola. Saber como a safra está se desenvolvendo em diferentes regiões do país, visualizar a quantidade de área ocupada e comparar a capacidade de colheita são elementos importantes para consolidar qualquer planejamento futuro. Dessa forma, usar a tecnologia para acompanhar esse setor faz todo o sentido.

Mas qual tecnologia pode trazer essas informações de forma inteligente? O primeiro passo, claro, é o uso de imagens de satélites. Não se trata de novidade, uma vez que essas fotografias permitem comparar grandes áreas de terra e, assim, identificar a variação do plantio, da colheita, entre outros tópicos. A questão é que isso não é suficiente – afinal, não se trata da análise de duas ou três imagens para extrair as informações necessárias. Na verdade, trata-se de um grande volume de dados provenientes dos satélites que precisam ser processados, cruzados e tratados para entregarem a inteligência esperada.

É neste ponto que entram as soluções de inteligência artificial. Plataformas especializadas nesta tecnologia conseguem combinar seus algoritmos para decifrarem esses dados gerados pelas imagens de satélites. É possível acompanhar safras de todas as regiões do Brasil, com abertura por município ou mesmo por produtor, entregando informações condizentes com a realidade da produção agrícola e, evidentemente, traçando panoramas a partir do comparativo com anos anteriores. Com esses dados e projeções em mãos, as empresas conseguem, por exemplo, visualizar como a safra pode impactar suas operações.

No mercado agrícola, ter as imagens de satélites em mãos não é um diferencial estratégico. Hoje, as imagens estão à disposição de qualquer empresa. O mais importante é a capacidade de extrair inteligência a partir dessas imagens, tendo dados e projeções acuradas para a análise da safra e de produção agrícola por cultura e por microrregião. Trata-se de um setor estratégico demais e com impactos em todo o país para ser compreendido de forma superficial pelas organizações. Com os recursos certos e o apoio de plataformas especializadas, é possível quebrar esse obstáculo e inserir os indicadores agrícolas em suas estratégias de crescimento futuro.

* Bruno Rezende é CEO da 4intelligence, startup de soluções que apoiam a tomada de decisão por meio da análise de dados – e-mail:

Sobre a 4intelligence

A 4intelligence é uma startup que desenvolve soluções para dar suporte a tomadas de decisões baseadas em análise de dados, através de algoritmos e inteligência artificial. A tecnologia possibilita a estruturação e customização de processos decisórios em larga escala, visando a que as respostas mais acuradas sejam entregues no momento correto para as pessoas certas.


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