Brasil bate recorde na safra de grãos com ganho de produtividade gerado pela tecnologia

Alexandre Rangel, sócio-líder de consultoria para o setor de agronegócios da EY para América Latina. (Foto: Divulgação)

Na medida em que há mais dados capturados por recursos como a inteligência artificial sobre as inúmeras variáveis que atingem as plantações, os agricultores podem tomar decisões mais embasadas que tendem a levar a melhores resultados, avalia sócio-líder de consultoria para o setor de agronegócios da EY.

O Brasil bateu novo recorde na safra de grãos, no ciclo 2022/2023, com produção estimada em 322,8 milhões de toneladas, de acordo com levantamento da Conab (Companhia Nacional de Abastecimento) divulgado no começo de setembro. O crescimento registrado em relação à temporada anterior foi de 18,4%, o que corresponde a 50,1 milhões de toneladas colhidas a mais.

Considerando apenas a soja e o milho, a produção também foi recorde, com respectivamente estimativa de 154,6 milhões de toneladas – crescimento de 23,2% – e de 131,9 milhões de toneladas – crescimento de 14,1%. Para isso, a exemplo do que vem ocorrendo historicamente, houve avanço na produtividade média registrada, saindo de 3.656 kg/ha (quilogramas por hectare) na safra anterior para 4.111 kg/ha na atual.

Isso significa que, na mesma terra já utilizada para plantação ou cultivo, foi possível colher mais, estando em consonância, portanto, com as práticas de sustentabilidade recomendadas para o melhor uso possível do solo. Entre os anos de 1975 e 2017, por exemplo, a produção de grãos cresceu mais de seis vezes no Brasil, enquanto a área plantada apenas dobrou, ainda segundo a Conab.

A automatização da agricultura tem contribuído para esse cenário por meio da adoção de recursos de tecnologia de ponta, como softwares de gestão; sistemas autônomos para tratores e colheitadeiras, por exemplo; inteligência artificial nas diferentes etapas de cultivo e comercialização; Big Data; e sensoriamento. O uso de dispositivos digitais, como smartphones e drones, permite monitorar e analisar informações sobre o solo, o clima e as plantações. Esses dados trazem precisão e eficiência para a tomada de decisão. Mais de nove em cada dez (94%) agricultores têm smartphone, com 74% usando a internet para se atualizar, de acordo com pesquisa sobre hábitos do produtor rural realizada pela ABMRA (Associação Brasileira de Marketing Rural e Agro).

“A produção agropecuária está sujeita a uma série de variáveis que não podem ser controladas pelos produtores rurais, como chuva, sol, umidade e temperatura. Elas tornam o processo complexo e de alto risco. Na medida em que há mais informações disponibilizadas pela tecnologia, com destaque para a inteligência artificial, sobre essas e outras variáveis, os agricultores e pecuaristas podem tomar decisões mais embasadas que tendem a levar a melhores resultados”, diz Alexandre Rangel, sócio-líder de consultoria para o setor de agronegócios da EY para América Latina, que palestrou no Fórum Regional LIDE ESG Mato Grosso 2023. “Esses dados não se resumem aos disponíveis nas fazendas, mas também aos provenientes de todo ecossistema de captura de informações, como satélites; meteorologia, incluindo fenômenos como El Niño; e modelos matemáticos para previsão de safra e preços”.

Confira abaixo a entrevista completa.

Como reformular a cadeia de suprimentos para impulsionar operações resilientes e sustentáveis no agronegócio?

O mundo tem se mostrado complexo, com riscos geopolíticos de interrupção da cadeia de suprimentos e de comercialização cada vez mais relevantes, não só pelas questões de guerras, mas por causa de barreiras comerciais e de medidas sanitárias que continuam impactando o agronegócio. Temos visto a tecnologia ajudando a monitorar e entender a cadeia de suprimentos, funcionando, ainda, como elemento certificador das questões ambientais e da qualidade de produto, contribuindo assim para a adequação do agro brasileiro a padrões internacionais de sustentabilidade.

Há ferramentas sofisticadas de inteligência artificial para planejamento e análise da produção e da demanda, bem como para projeção de safras e de preços, a fim de tornar as cadeias de suprimentos e de comercialização cada vez mais resilientes. O desafio é obter informação de qualidade para entender o que está acontecendo no curto, médio e longo prazos. É preciso olhar não apenas para dentro da produção, dentro da fazenda, como também para todos os aspectos externos, como os de escoamento da produção.

Como o agronegócio pode aproveitar o potencial brasileiro de capital natural?

O capital natural é parte integrante do agro brasileiro há gerações. Isso porque o Brasil foi pioneiro em determinadas operações agrícolas integradas com o meio ambiente, como plantio direto, integração lavoura-pecuária e, mais recentemente, lavoura-pecuária-floresta, usando todos esses ativos do nosso bioma a favor da produção agrícola sustentável.

O país conta com uma legislação protetora do meio ambiente e bastante elogiada internacionalmente. O fato de o território ter enorme percentual de vegetação nativa traz capital natural para usar esses ativos do ecossistema combinados com a agricultura em escala voltada para a sustentabilidade, seja por meio da integração lavoura-pecuária-floresta, seja por meio da integração desses biomas aos processos produtivos, com o objetivo de preservar a fauna local. É bem provável que o Brasil se torne um dos líderes mundiais no uso do capital natural integrado ao processo agropecuário. A recuperação de pastagens degradadas é outro potencial a ser explorado, por meio do financiamento desses projetos por grandes empresas.

Como a IA pode impulsionar a produtividade na agropecuária?

A produção agropecuária está sujeita a uma série de variáveis que não podem ser controladas pelos produtores rurais, como chuva, sol, umidade e temperatura. Elas tornam o processo complexo e de alto risco. Na medida em que há mais informações disponibilizadas pela tecnologia, com destaque para a inteligência artificial, sobre essas e outras variáveis, os agricultores e pecuaristas podem tomar decisões mais embasadas que tendem a levar a melhores resultados. Esses dados não se resumem aos disponíveis nas fazendas, mas também aos provenientes de todo ecossistema de captura de informações, como satélites; meteorologia, incluindo fenômenos como El Niño; e modelos matemáticos para previsão de safra e de preços.

A IA não vai substituir a análise do produtor, mas o ajudará a interpretar esses dados para fornecer insights de cenários prováveis em relação à produtividade, ao clima, aos preços e aos riscos logísticos, por exemplo. Com essas informações, o produtor pode tomar melhores decisões com base na sua experiência. Como o Brasil tem diversidade de solo, clima, cultura, além de inúmeras questões locais, quanto mais a IA apoiar nesse processo decisório, maior a probabilidade de o negócio ser bem-sucedido.