Inteligência Artificial revoluciona o agro em Goiás e ajuda produtores a reduzir custos e antecipar riscos

Tecnologia já é utilizada no campo para monitorar lavouras e animais, prever falhas em máquinas, identificar incêndios e aumentar a precisão na aplicação de insumos

A inteligência artificial (IA) está deixando de ser uma tecnologia restrita aos grandes centros urbanos e começa a transformar também a rotina do agronegócio em Goiás. Em propriedades rurais, ferramentas digitais já são utilizadas para interpretar imagens, organizar informações, monitorar animais, acompanhar máquinas e auxiliar produtores na tomada de decisões.

O movimento ainda está em fase de adaptação e experimentação, mas já alcança diferentes perfis de propriedades. Enquanto grandes produtores investem em drones, sensores, agricultura de precisão e sistemas de visão computacional, pequenos e médios produtores começam a ter contato com a IA por meio de ferramentas mais simples, como aplicativos de mensagens, sistemas de voz, fotografias e plataformas capazes de interpretar perguntas em linguagem natural.

De acordo com Uaitã Pires, diretor-geral do Hub Cerrado, o agro goiano vive um período de descoberta em relação à tecnologia. Segundo ele, embora a inteligência artificial já esteja presente em algumas atividades, a adoção ainda não ocorre de maneira uniforme entre os produtores.

Tecnologia pode movimentar bilhões no setor

O potencial econômico da inteligência artificial também chama atenção. Um estudo do Reglab estima que a tecnologia poderá acrescentar até R$ 986,7 bilhões ao Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro até 2030. Na agropecuária, o impacto potencial calculado chega a R$ 48,2 bilhões em valor presente.

A maior parte desse impacto no setor está relacionada ao chamado efeito-capital, que envolve o aumento da eficiência de máquinas, equipamentos e estruturas utilizadas na produção. O levantamento aponta que 92% do impacto estimado da IA na agropecuária estaria associado a esse fator.

Na prática, a transformação pode ocorrer de maneira silenciosa. Uma máquina pode receber manutenção antes de apresentar uma falha, um drone pode encontrar uma área problemática da lavoura e câmeras podem estimar o peso de animais sem a necessidade de levá-los até uma balança.

IA chega ao produtor pelo celular

A popularização da inteligência artificial generativa também reduziu algumas barreiras de acesso à tecnologia. Atualmente, o produtor pode utilizar ferramentas por meio de textos, fotografias e mensagens de voz, sem necessariamente precisar dominar sistemas complexos.

Pedro Camilo, da área de tecnologia e transformação digital do Senar Goiás, destaca a importância do celular nesse processo. Segundo ele, 98% dos produtores rurais utilizam o WhatsApp como principal ferramenta no aparelho.

A possibilidade de integrar inteligência artificial a aplicativos já conhecidos pode facilitar a adoção, principalmente entre pequenos produtores. No entanto, a capacitação continua sendo necessária para que a tecnologia seja utilizada de maneira eficiente.

Outro ponto considerado fundamental é a organização dos dados. Antes que uma IA consiga interpretar informações e apresentar respostas, a propriedade precisa registrar dados confiáveis sobre suas atividades, como gastos, produtividade, alimentação dos animais, manutenção de máquinas, aplicação de insumos, chuvas e temperatura.

Da caderneta para o algoritmo

A transformação digital começa, em muitos casos, pela substituição dos registros manuais por sistemas organizados. A partir dessas informações, ferramentas tecnológicas conseguem transformar números em análises que ajudam o produtor a tomar decisões.

Um dos exemplos citados envolve a apicultura. Sensores e balanças instalados em colmeias podem acompanhar a variação de peso e indicar o momento mais adequado para a retirada do mel.

Na pecuária de corte, câmeras associadas à inteligência artificial também já permitem estimar o peso dos animais por meio de imagens. A tecnologia pode reduzir a necessidade de conduzir o gado até balanças e, consequentemente, diminuir o estresse provocado pelo manejo. Em determinadas aplicações, a precisão relatada chega a mais de 90%.

Na pecuária leiteira, sensores e câmeras também podem acompanhar comportamento, movimentação e temperatura dos animais, permitindo identificar sinais que indiquem possíveis problemas.

Máquinas podem avisar antes de quebrar

Outro setor beneficiado pela inteligência artificial é a manutenção de máquinas agrícolas. Sensores conseguem acompanhar o funcionamento dos equipamentos e identificar padrões que possam indicar uma falha.

Esse processo, conhecido como manutenção preditiva, permite que o produtor programe uma intervenção antes que o equipamento pare de funcionar durante uma operação importante.

Além de evitar prejuízos provocados por paradas inesperadas, a tecnologia pode contribuir para reduzir gastos com manutenção, energia e insumos.

Drones ganham novas funções no campo

Os drones também passaram a ocupar um papel mais estratégico no agronegócio. Além de produzir imagens aéreas, os equipamentos são utilizados para coletar dados que posteriormente podem ser analisados por sistemas de inteligência artificial.

Segundo Marcelo Coutinho, CEO da IT Solutions Goiânia, a agricultura de precisão já vinha preparando o setor para esse avanço. Com técnicas de aerofotogrametria e equipamentos com tecnologia RTK, os drones podem produzir levantamentos com precisão centimétrica em determinadas aplicações.

Essas informações ajudam a identificar características do terreno, como declividades e áreas de concentração de água, além de auxiliar no planejamento de drenagem e na operação de máquinas.

Um dos exemplos apresentados é o uso da tecnologia para contagem de animais. Em uma aplicação, foram contabilizadas mais de 8,7 mil cabeças de gado em menos de 24 horas, com precisão de aproximadamente 95%.

Tecnologia também ajuda no combate a incêndios

Em períodos de estiagem, drones equipados com sistemas de análise de imagens podem ser utilizados para identificar fumaça e focos de incêndio de forma automatizada.

A possibilidade de detectar rapidamente um princípio de incêndio pode ser especialmente importante em um Estado com extensa área rural e períodos recorrentes de seca.

A inteligência artificial também pode ajudar a reduzir o desperdício de defensivos agrícolas. Sistemas de visão computacional conseguem identificar plantas específicas e direcionar a aplicação apenas para os locais necessários.

Segundo Uaitã Pires, determinadas aplicações já apresentaram redução de até 90% no custo e no uso de defensivos utilizados no combate a ervas daninhas.

Produtor de Aurilândia utiliza IA em propriedade com 300 mil seringueiras

No município de Aurilândia, o produtor rural Alexandre Costa já utiliza inteligência artificial em diferentes atividades da propriedade. Com formação anterior em eletrônica e programação, ele desenvolveu um software próprio e também utiliza ferramentas de IA com os funcionários.

A propriedade possui aproximadamente 300 mil árvores de seringueira, cultura em que pequenas diferenças de produtividade podem representar perdas significativas.

Segundo o produtor, a inteligência artificial trouxe principalmente ganho de velocidade para tarefas que anteriormente levavam horas. Ao mesmo tempo, ele ressalta que a tecnologia não substitui o conhecimento dos profissionais que acompanham a propriedade.

Alexandre também pretende utilizar imagens de satélite para comparar diferentes períodos da produção e identificar áreas com desempenho inferior. Dessa forma, a tecnologia poderá ajudar a direcionar a coleta de amostras de solo e concentrar esforços nos pontos que apresentam maior necessidade de investigação.

Qualidade dos dados é fundamental

Apesar dos avanços, especialistas alertam que a inteligência artificial depende diretamente da qualidade das informações disponíveis.

Quanto mais organizados e confiáveis forem os dados de uma propriedade, maior será a possibilidade de a tecnologia oferecer respostas úteis. Por isso, a digitalização da gestão aparece como uma das primeiras etapas para quem pretende utilizar IA no campo.

O Senar Goiás também atua na capacitação de produtores. Segundo Pedro Camilo, a instituição oferece curso gratuito e a distância sobre inteligência artificial, com conteúdos relacionados à tecnologia e às aplicações na agricultura e na pecuária. A entidade também mantém iniciativas de formação profissional e parcerias com instituições de ensino.

Internet, custo e capacitação ainda são desafios

Apesar do potencial, a expansão da inteligência artificial no meio rural enfrenta obstáculos. Entre os principais estão conectividade, custo dos equipamentos e capacitação dos produtores.

A realidade do campo exige equipamentos resistentes à exposição ao sol, poeira e chuva. Além disso, sensores, câmeras e sistemas de monitoramento dependem, em muitos casos, de uma conexão de internet capaz de transmitir os dados.

Para pequenos produtores, o custo de instalação e manutenção da infraestrutura pode ser ainda mais pesado. Não basta adquirir um equipamento: também é necessário considerar treinamento, manutenção, atualização dos sistemas e integração das informações.

Goiás pode se tornar referência em IA no agro

Mesmo diante dos desafios, especialistas enxergam Goiás como um Estado com potencial para avançar na utilização da inteligência artificial no agronegócio.

A combinação entre uma forte atividade agropecuária, assistência técnica, produtores, startups, universidades e formação profissional pode ajudar a criar um ecossistema de inovação voltado ao campo.

Segundo Pedro Camilo, Goiás reúne condições para se tornar referência no uso de inteligência artificial no agronegócio, inclusive em âmbito latino-americano. A avaliação, entretanto, representa uma perspectiva de crescimento, e não significa que o Estado já tenha alcançado essa posição.

Uma transformação que começa pelos detalhes

A inteligência artificial ainda não domina as propriedades rurais de Goiás, mas já deixou de ser apenas uma promessa distante. A tecnologia começa a aparecer em tarefas específicas: no drone que identifica problemas na lavoura, na câmera que estima o peso de um boi, no sensor que alerta sobre a manutenção de uma máquina, na análise de imagens de satélite e no monitoramento de incêndios.

A tendência é que a adoção aconteça gradualmente. Primeiro, o produtor precisa gerar e organizar dados. Depois, incorporar sistemas e ferramentas capazes de analisar essas informações. O passo seguinte é transformar os resultados em decisões.

Mais do que substituir trabalhadores, a inteligência artificial tende a funcionar como uma ferramenta de apoio. O conhecimento do produtor, do técnico e do consultor continua sendo necessário para interpretar resultados e decidir quais medidas devem ser tomadas.

Para os especialistas, o futuro do agro inteligente dependerá menos da aquisição do equipamento mais moderno e mais da capacidade de combinar tecnologia, infraestrutura, dados e conhecimento.

Em Goiás, essa transformação já começou. E, à medida que as ferramentas se tornam mais simples, acessíveis e capazes de funcionar por meio de voz, imagens e aplicativos conhecidos, a expectativa é que a inteligência artificial deixe de ser uma novidade e passe a fazer parte da rotina das propriedades rurais.

A grande mudança, portanto, pode não estar em retirar o produtor do campo, mas em permitir que ele tome decisões mais rápidas, reduza desperdícios, antecipe problemas e produza com maior precisão.