Essa transformação é impulsionada por demandas crescentes por rastreabilidade, sustentabilidade e resultados econômicos mais consistentes. Ao permitir uma gestão detalhada, a pecuária de precisão fortalece a capacidade do produtor de agir com agilidade, reduzir custos e antecipar problemas no rebanho.

Nos próximos tópicos, vamos entender como esse conceito funciona na prática, quais tecnologias estão envolvidas, e por que ele se torna cada vez mais essencial em sistemas modernos de pecuária de corte.

O que é pecuária de precisão e como ela funciona

A pecuária de precisão é uma abordagem baseada na aplicação de tecnologias para monitorar, medir e gerenciar variáveis zootécnicas e ambientais de forma contínua e integrada. Inspirada nos princípios da agricultura de precisão, ela se apoia na coleta sistemática de dados para permitir que as decisões sejam tomadas com mais exatidão e previsibilidade.

Na prática, o conceito envolve três pilares principais:

1. Coleta automatizada de dados: através de sensores, balanças eletrônicas, câmeras e dispositivos móveis, é possível obter dados sobre comportamento, peso, consumo alimentar, temperatura corporal, localização e muito mais.
2. Análise e integração das informações: os dados coletados são organizados em plataformas de gestão e sistemas de análise, que permitem gerar relatórios, gráficos e alertas, facilitando a leitura técnica e a tomada de decisões.
3. Ação orientada por dados: com base nas análises, o gestor pode ajustar dietas, identificar precocemente doenças, redistribuir lotes, melhorar o manejo reprodutivo ou adaptar práticas de bem-estar animal, tudo com base em indicadores confiáveis e em tempo real, otimizando o desempenho em todas as etapas da cadeia produtiva.

Diferente do manejo tradicional, que muitas vezes trabalha com médias e estimativas, a pecuária de precisão foca na gestão por unidade animal. Isso permite identificar variações de desempenho dentro do rebanho que antes passavam despercebidas.

A adoção dessa abordagem representa uma mudança de paradigma: sair do modelo reativo para um modelo proativo e preditivo, no qual decisões são fundamentadas em evidências concretas, e não apenas na experiência ou observação empírica.

Desafios que a pecuária de precisão se propõe a enfrentar

A pecuária de precisão surge como uma resposta a problemas crônicos que impactam diretamente a rentabilidade e a sustentabilidade dos sistemas de produção de carne bovina.

Ao permitir maior controle e previsibilidade, ela atua sobre gargalos operacionais que, muitas vezes, passam despercebidos no manejo tradicional.

Baixa eficiência alimentar e reprodutiva

Em muitos sistemas, há desperdício significativo de insumos, especialmente ração e suplementos, devido à falta de acompanhamento individualizado do consumo.

A ausência de dados concretos sobre a resposta de cada animal dificulta ajustes precisos, comprometendo o retorno sobre o investimento nutricional e os índices reprodutivos.

Variação de desempenho dentro do rebanho

Animais criados no mesmo ambiente, com o mesmo manejo, podem apresentar desempenho muito diferente. Sem dados individualizados, essa variação tende a ser mascarada pelas médias do lote, atrasando a identificação de problemas e dificultando decisões como descarte, suplementação ou ajuste de manejo.

Falta de dados na tomada de decisão

Grande parte das decisões no campo ainda é tomada com base em observação visual e experiência, o que reduz a precisão das ações. A pecuária de precisão oferece métricas confiáveis e em tempo real, tornando possível agir com base em evidências, não em suposições.

Perdas por falhas sanitárias e ambientais

Problemas de saúde animal, como doenças subclínicas ou estresse térmico, muitas vezes só são percebidos quando já causaram perdas econômicas. Com sensores e sistemas de alerta, é possível detectar alterações fisiológicas precocemente, atuando de forma preventiva e reduzindo impactos sobre o desempenho zootécnico.

Tecnologias aplicadas na pecuária de precisão

A base da pecuária de precisão está no uso de tecnologias que permitem coletar, processar e interpretar dados zootécnicos com rapidez e confiabilidade. Essas ferramentas vêm ganhando espaço nas propriedades brasileiras e se tornaram acessíveis a projetos de diferentes escalas.

Sensores e coleiras inteligentes

Dispositivos acoplados ao animal, como coleiras ou brincos eletrônicos, monitoram variáveis fisiológicas e comportamentais. Esses dados ajudam a identificar precocemente distúrbios nutricionais, estresse térmico ou sinais de doenças, mesmo antes de sintomas visuais aparecerem.

Balanças eletrônicas e currais automatizados

Sistemas de pesagem eletrônica permitem o acompanhamento do ganho de peso em tempo real, sem necessidade de contenção manual. Alguns currais inteligentes já permitem identificar o animal, pesá-lo e registrar os dados automaticamente em plataformas digitais, reduzindo erros humanos e otimizando o controle de desempenho individual.

Drones, câmeras térmicas e monitoramento aéreo

Drones equipados com câmeras térmicas e multiespectrais permitem o monitoramento de grandes áreas e a observação do comportamento do rebanho a distância. Também são usados para identificar áreas de sombra, pontos de acúmulo de calor ou falhas em cercas e estruturas de contenção.

Softwares de gestão e plataformas integradas

Os dados coletados em campo são processados por plataformas de gestão que integram diferentes fontes de informação: peso, consumo, saúde, ambiente e reprodução.

Esses sistemas geram dashboards, alertas automáticos e relatórios analíticos, que auxiliam o gestor na priorização de ações, acompanhamento de metas e correção de desvios.

Limitações, barreiras e custo de adoção

Embora a pecuária de precisão ofereça ganhos claros em eficiência e controle, sua implementação ainda enfrenta obstáculos técnicos, financeiros e culturais. Conhecer essas barreiras é fundamental para avaliar o momento certo e as condições necessárias para adotar esse modelo de gestão.

Acesso à conectividade no campo

Grande parte das propriedades rurais brasileiras ainda apresenta limitações de infraestrutura digital. A ausência de internet estável em toda a área da fazenda impede o uso de sensores conectados, plataformas em nuvem e sistemas de monitoramento em tempo real, o que compromete a eficácia de algumas tecnologias mais avançadas.

Custo de aquisição e manutenção

Embora os custos tenham diminuído nos últimos anos, muitos equipamentos utilizados na pecuária de precisão ainda representam um investimento inicial considerável, especialmente para produtores médios que operam com margens apertadas.

Além da aquisição, é necessário considerar:

• Custos com manutenção e calibração dos equipamentos;
• Substituição periódica de componentes (baterias, sensores, etc.);
• Assinaturas de softwares de gestão e plataformas digitais.
• Custo com pessoal capacitado.

Curva de aprendizagem e capacitação técnica

A eficácia da pecuária de precisão depende da capacidade de interpretar e utilizar os dados gerados. Em muitos casos, a barreira não está na tecnologia, mas na dificuldade em transformá-la em ação. Isso exige investimento em treinamento e uma mudança cultural no modo de gerir a fazenda.

Resistência à mudança

Em sistemas mais tradicionais, há resistência à adoção de novas ferramentas, sobretudo quando os resultados não são percebidos de imediato. A quebra desse padrão exige não apenas evidência técnica, mas também visão estratégica e confiança na tecnologia como parte do processo produtivo.

Tendências futuras e o papel da pecuária de precisão no Brasil

O avanço da pecuária de precisão está diretamente ligado à evolução das tecnologias digitais no campo, à demanda por rastreabilidade e à busca por sistemas produtivos mais sustentáveis e eficientes. Nesse cenário, o Brasil, um dos maiores produtores e exportadores de carne bovina do mundo, tem papel estratégico tanto como usuário quanto como desenvolvedor de soluções.

Integração com inteligência artificial e IoT

Uma das principais tendências é a conexão entre sensores, softwares de gestão e inteligência artificial, formando sistemas capazes de aprender com os dados gerados.

Isso permite prever comportamentos, identificar padrões e sugerir ações com base em históricos, clima, lotes e desempenho individual. O conceito de Internet das Coisas (IoT) na pecuária está deixando de ser tendência e se tornando prática em grandes operações.

Rastreabilidade e certificações digitais

A exigência por transparência e rastreabilidade da cadeia produtiva está pressionando o setor a adotar ferramentas digitais que documentem o histórico dos animais.

Plataformas de blockchain, QR codes e certificações digitais estão ganhando espaço, e a pecuária de precisão será uma base técnica essencial para viabilizar essas iniciativas com segurança e credibilidade.

Adaptação para diferentes escalas de produção

Empresas de tecnologia vêm desenvolvendo soluções modulares, com menor custo de entrada, adaptadas a produtores médios ou em fase de transição tecnológica.

Isso inclui kits de monitoramento simplificados, aplicativos com funcionalidades básicas e plataformas com planos escaláveis. A tendência é que a pecuária de precisão se torne mais acessível e viável também para propriedades familiares e integradas.

O Brasil como protagonista em inovação pecuária

Com sua combinação de escala, diversidade produtiva e capacidade técnica instalada, o Brasil tem tudo para se consolidar como um dos líderes globais no uso e desenvolvimento de soluções voltadas à pecuária de precisão.

Parcerias entre startups, universidades e grandes grupos do agro vêm criando um ecossistema de inovação que já começa a gerar frutos dentro e fora do país.

Conclusão

A pecuária de precisão não é apenas uma tendência, é uma ferramenta estratégica para quem busca eficiência, previsibilidade e competitividade em sistemas de produção de carne bovina. Seu diferencial está na capacidade de transformar dados em decisões, reduzindo incertezas e maximizando o retorno sobre cada hectare, cada insumo e cada animal.

Ao permitir o monitoramento individualizado, o controle preciso de variáveis produtivas e a gestão integrada das operações, essa abordagem rompe com o modelo baseado em médias e abre espaço para uma pecuária mais inteligente, sustentável e tecnicamente fundamentada.

Apesar das barreiras, os benefícios de sua adoção já são evidentes em propriedades de diferentes perfis. À medida que o acesso à tecnologia se amplia, a pecuária de precisão tende a se consolidar como padrão de gestão para sistemas profissionais, e não mais como diferencial.

A nova pecuária é guiada por dados, não por achismos

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Mas como, na prática, as inovações tecnológicas ajudam a ganhar eficiência, reduzir custos e aumentar a produtividade?

Se você trabalha no agro e quer entender como usar a tecnologia para melhorar os resultados do seu negócio, este artigo apresenta as principais soluções que estão revolucionando a produção agrícola e pecuária.

Por que a tecnologia é essencial para o agro?

Nos últimos anos, o agronegócio passou por uma verdadeira transformação. Antes, expandir áreas de cultivo e aumentar rebanhos era a principal estratégia para crescer. Hoje, o foco está em produzir mais utilizando menos recursos.

Com o avanço da tecnologia, gestores rurais contam com ferramentas que permitem aumentar a produtividade sem elevar os custos, tomando decisões mais precisas e estratégicas.

Como a tecnologia no agro faz a diferença?

• Reduz desperdícios de insumos, como fertilizantes e defensivos;
• Aprimora o manejo do solo e das lavouras;
• Melhora a nutrição e a sanidade animal;
• Monitora a produção em tempo real;
• Otimiza a logística e evita perdas.

Agora, vamos explorar as tecnologias que estão transformando o campo.

5 tecnologias que estão revolucionando o agronegócio

1. Agricultura de precisão

A agricultura de precisão utiliza sensores, softwares e equipamentos inteligentes para otimizar o uso de recursos. Com ela, os produtores aplicam fertilizantes, defensivos e água na medida exata, evitando desperdícios e reduzindo custos.

Principais ferramentas:

• GPS agrícola: permite um plantio e uma colheita mais eficientes;
• Sensores de solo: indicam a quantidade exata de água e nutrientes;
• Drones: auxiliam no monitoramento das lavouras e na aplicação de insumos.

Exemplo real: Um produtor de soja que utiliza sensores de umidade no solo pode reduzir o consumo de água em até 30%, melhorando a produtividade sem desperdícios.

2. Automação e máquinas inteligentes

O uso de máquinas autônomas e sistemas automatizados torna a produção agropecuária mais eficiente. Tratores e colheitadeiras equipados com inteligência artificial ajudam a reduzir custos operacionais e otimizar o tempo de trabalho no campo.

Principais inovações:

• Tratores autônomos que operam com GPS;
• Sistemas de irrigação automatizados que ajustam o uso da água conforme a necessidade das plantas;
• Ordenhadeiras automáticas que aumentam a eficiência na pecuária leiteira.

Exemplo real: fazendas que utilizam sistemas automatizados de irrigação reduzem o uso de água em até 50%, garantindo maior produtividade sem desperdício.

3. Inteligência artificial e big data no agro

A inteligência artificial (IA) está transformando a análise de dados no agronegócio. Softwares especializados ajudam os produtores a:

• Prever mudanças climáticas e antecipar estratégias;
• Identificar pragas e doenças antes que causem prejuízos;
• Determinar o melhor momento para plantio e colheita.

Já o Big Data permite cruzar informações sobre mercado, produtividade, custos e demanda, facilitando a tomada de decisões estratégicas.

Exemplo real: um pecuarista que usa IA para monitorar a saúde do rebanho consegue reduzir perdas e aumentar a produção de leite ou carne com menor custo.

4. Biotecnologia e melhoramento genético

A biotecnologia tem impulsionado o desenvolvimento de sementes e animais mais produtivos e resistentes, reduzindo perdas e aumentando a eficiência no campo.

Principais avanços:

• Sementes geneticamente modificadas, mais resistentes a pragas e doenças;
• Nutrição animal aprimorada, que melhora o desempenho do gado;
• Técnicas de clonagem e inseminação artificial, garantindo rebanhos mais produtivos.

Exemplo real: graças à biotecnologia, algumas cultivares de milho foram desenvolvidas para resistir à seca, garantindo produção estável mesmo em anos de pouca chuva.

5. Softwares de gestão e monitoramento

A gestão eficiente do agronegócio depende cada vez mais da tecnologia. Atualmente, há softwares que ajudam no controle financeiro, planejamento de safra, rastreabilidade da produção e gestão da cadeia de suprimentos.

Principais soluções:

• ERP para agro: centraliza todas as informações do negócio;
• Plataformas de monitoramento remoto: permitem acompanhar a produção em tempo real;
• Aplicativos agrícolas: oferecem dados sobre clima, pragas e logística.

Exemplo real: um agricultor que usa um software de gestão financeira consegue reduzir desperdícios, controlar custos e aumentar a lucratividade da fazenda.

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Texto produzido pela Equipe Gestão Rehagro.

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Um setor que tem ganhado destaque, mas ainda é muitas vezes subestimado, é o da tecnologia de aplicação de produtos sólidos, como corretivos e fertilizantes. Uma aplicação precisa e equilibrada desses insumos é fundamental para garantir a nutrição adequada do solo e o crescimento saudável das plantas, resultando em aumento de produtividade.

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Utilização da ciência de dados na agricultura

A aplicação da ciência de dados na agricultura apresenta-se de forma incipiente. Entretanto, existem várias formas de beneficiar a cadeia de produção agropecuária, desde grandes empresas até agricultores familiares. Abaixo são apresentados alguns benefícios da ciência de dados na agricultura:

1. A ciência de dados vem ajudando a melhorar o rendimento das safras, fornecendo melhor compreensão sobre as condições ideais de cultivo para culturas específicas;
2. Redução do desperdício em toda a cadeia de abastecimento, do campo à mesa;
3. Desenvolvimento de novas variedades de plantas e animais mais resistentes a doenças e pragas;
4. Auxilia o agricultor a compreender e a responder às mudanças climáticas;
5. Auxilia no desenvolvimento de novas práticas agrícolas sustentáveis que visam proteger e melhorar o meio ambiente.

A agricultura de precisão e a pecuária de precisão são dois exemplos das inúmeras aplicações da ciência de dados no agronegócio. Alguns exemplos como a ciência de dados são utilizados na agricultura.

Mapeamento digital de solos e culturas

Solo e culturas podem ser mapeados usando ciência de dados. Os agrônomos podem utilizar esta informação para compreender melhor as necessidades das culturas, enquanto os agricultores podem utilizá-la para fazer uma utilização mais eficaz das suas terras.

A ciência de dados também pode ser usada para prever o rendimento das colheitas e as tendências climáticas.

Previsão do tempo

Os agricultores usam a ciência de dados para prever com precisão a produção agrícola e as tendências climáticas. Os agricultores costumavam basear suas escolhas em seus conhecimentos prévios e palpites sobre o clima.

No entanto, este método é frequentemente incorreto, resultando em baixos rendimentos agrícolas e perdas econômicas. Graças à ciência de dados, os agricultores podem agora utilizar dados históricos para encontrar padrões climáticos.

Recomendação de fertilizantes

O estudo da coleta de conhecimento de enormes bancos de dados é conhecido como ciência de dados. Por meio dessa técnica os agricultores estão usando a ciência de dados para otimizar tudo, desde o uso de fertilizantes até a irrigação.

Controle de pragas e detecção de doenças

O manejo de pragas e a detecção de doenças estão entre as aplicações mais importantes. Os cientistas de dados podem criar modelos que podem prever quando e onde as doenças provavelmente aparecerão, examinando dados sobre o crescimento das culturas, o clima e as condições do solo.

Mudanças no clima

Em muitos aspectos, a ciência de dados está a ajudar os agricultores nos seus esforços de adaptação às alterações climáticas.

O benefício mais significativo da ciência de dados para os agricultores pode ser uma maior compreensão de como as plantas reagem às variações de temperatura e dos padrões de precipitação. Com isso os agricultores podem modificar as suas técnicas de cultivo visando como as plantas reagem às condições atuais.

Utilização da ciência de dados na pecuária

Coleta contínua ou em tempo real de dados de sensores

Dados em tempo real, como temperatura, movimento e emissões respiratórias de animais são coletados por meio de sensores. Os dados coletados podem ser internos (dentro da fazenda) ou externos (de fora da fazenda).

É desejável o uso de tecnologia de sensores precisos e de baixo custo, ou seja, bateria de longa duração, facilidade de uso, número reduzido, menor impacto ambiental e não invasivo para os animais.

Integração e armazenamento de dados

Os dados coletados são integrados, armazenados e, posteriormente, utilizados nas etapas seguintes. A integração é fundamental porque os dados provêm de fontes heterogêneas com diferentes formatos e modalidades.

Análise de dados, aprendizado de máquina, simulação e modelagem

Os dados obtidos são utilizados para análises posteriores que visam fornecer insights sobre a situação atual da fazenda.

A simulação de uma exploração pecuária em laboratório é o primeiro passo para a construção de um modelo real para o problema. No entanto, a simulação por si só não é suficiente, uma vez que as explorações pecuárias reais são demasiado complexas para serem simuladas.

Detecção e sinalização de eventos

As ocorrências de eventos relevantes são detectadas e divulgadas às partes interessadas. Várias abordagens estatísticas e de aprendizado de máquina são geralmente adotadas para detecção de eventos.

Sendo assim uma das ferramentas que visam otimizar os dados que são gerados na propriedade e transformados em informações se dá pela experimentação na fazenda.

A experimentação na fazenda segue um processo interativo no qual são geradas informações práticas que os agricultores podem compreender facilmente, avaliar e converter prontamente para práticas agrícolas.

A experimentação na fazenda envolve avaliar uma variável de gestão, observando e depois discutindo o resultado, com o objetivo principal de estimular a aprendizagem baseada em evidências e decisões. Os experimentos são incorporados na gestão dos agricultores e, portanto, são geralmente conduzidos em escala de campo.

Figura 1. Processo da experimentação na fazenda (Lacoste, 2021).

A experimentação na fazenda gira em torno de dados, produzidos nas áreas dos agricultores cuja análise necessita o envolvimento de um especialista (etapas 2 a 6).

Na outra via mecanismos de coaprendizagem e compartilhamento entre as partes são fundamentais para tomar decisões a partir desses dados, ou seja, construir a análise para criar valor na forma de percepções de gestão que são úteis (etapas 5 a 8).

Considerações finais

O setor agrícola pode transformar-se graças à ciência de dados. Embora os agricultores tem o hábito de armazenar informações sobre as suas culturas e produção animal durante séculos, recentemente obtiveram os meios para interpretá-las.

Os agricultores podem compreender melhor as suas culturas e produção animal e decidir como cuidar delas, utilizando o poder da ciência de dados com a assistência de cientistas de dados agrícolas.

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Você será capaz de tomar decisões estratégicas fundamentadas, aumentar a produtividade das operações agrícolas e alcançar o sucesso almejado na área do agronegócio.

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Sendo assim, precisamos entender que o agronegócio no Brasil possui algumas características e peculiaridades que o diferenciam dos demais setores que movimentam a economia do país. 

As principais delas são:

• Grande potencial: cerca de 10% de todo o território brasileiro é utilizado para cultivo, o que indica um grande potencial de crescimento desse mercado. Além disso, o agronegócio, segundo o CEPEA/CNA, representa mais de 24% do PIB brasileiro;
• Natureza favorável: as terras brasileiras possuem água em abundância, com vários rios, solo fértil e propício para o cultivo, bem como uma boa luminosidade e ricos em recursos;
• Produção/criação diversificada: por conta da natureza favorável, as produções podem ser diversificadas, abrangendo frutas, café, cacau, soja, pecuária e granjas, por exemplo;
• Negócio familiar: a maioria dos agronegócios é passado de pai para filho, mantendo-se a tradição familiar;
• Ampla exportação: o mercado agropecuário brasileiro é visto com ótimos olhos no mercado externo, sendo um dos principais países exportadores de alimentos do mundo.

Como superar os desafios na gestão do agronegócio?

A gestão do agronegócio no Brasil é uma tarefa desafiadora. Embora seja uma atividade de alta rentabilidade, há uma série de desafios nos quais os gestores da área precisam enfrentar para garantir o sucesso de seus empreendimentos.

Um dos primeiros passos é entender quais são os desafios do negócio. O outro é acompanhar como bons gestores estão superando esses obstáculos na área. E por fim, mas não menos importante, é fundamental acompanhar as tendências de mercado para garantir que seu negócio utilize os recursos mais inovadores para auxiliar a gestão da sua empresa.

Embora tenha esse cenário promissor e sendo o setor correspondente a cerca de um quarto das riquezas geradas na nação, os agricultores brasileiros enfrentam muitos desafios diários para manter esses números e crescer ainda mais. Abaixo, você confere os principais deles.

1. Treinar e desenvolver profissionais

Ter na equipe profissionais sem preparo e sem treinamento pode sair mais caro do que investir em capacitação. Mas o gestor rural ainda tem dificuldades para identificar em quais pontos ele precisa desenvolver a sua equipe. Com as novas tecnologias no campo, por exemplo, há uma necessidade de capacitar os profissionais para utilizarem essas inovações. Mesmo com a mecanização de muitos processos, o fator humano é indispensável no processo produtivo.

Entretanto, o treinamento de funcionários não deve ser apenas técnico. Hoje, um bom gestor rural deve investir nas pessoas, incentivando o desenvolvimento de habilidades e competências, estimulando seus colaboradores a buscarem bons resultados e a qualidade da produção.

2. Profissionalizar a gestão de pessoas no agronegócio

Principalmente nas propriedades rurais nas quais ainda não há tecnologia implementada, o modelo de gestão de pessoas ainda é informal, atendo-se apenas ao que era praticado pelas gerações anteriores. Muitos empresários ainda não investem em ferramentas de gestão de recursos humanos.

Mas o agronegócio que não se profissionalizar perderá espaço no mercado, já que uma gestão eficiente dos colaboradores pode trazer maior eficiência operacional, aumentar a rentabilidade da propriedade rural e fortalecer as equipes.

3. Armazenamento e estoque

O maior dos problemas nesse aspecto é que muitos agricultores, grandes e pequenos, têm dificuldade em organizar o estoque e armazenar os produtos que são colhidos e produzidos nos campos. Isso influencia, diretamente, as entregas, causa perda de recursos e ainda mais problemas na gestão do agronegócio.

A má gestão de estoque pode, ainda, gerar conflitos em entregas, compras e vendas de produtos, dificuldades no relacionamento com o cliente, prejuízos consideráveis e perda de novos negócios.

De forma ideal, a capacidade de armazenamento de produção agrícola de um país deve ser, no mínimo, 20% maior que sua capacidade produtiva. No Brasil, de acordo com a Companhia Nacional de Abastecimento, é cerca de 27% menor do que a produção.

Isso impede que os produtores possam armazenar seus produtos. Por consequência, devem vender no momento da colheita, quando a oferta é maior e o preço é menor.

4. Gestão do transporte

Infelizmente, o Brasil sofre com a falta de pavimentação e estradas em estado precário. Isso faz com que caminhões balancem demais e percam a carga pelo caminho. Além disso, fretes, combustível, pedágio e manutenção de frotas são pontos de atenção.

Outro desafio muito comum é transportar os produtos sem que eles sejam danificados. Se você não tomar esse cuidado, boa parte da sua produção vai acabar sendo perdida. Isso acontece porque os alimentos:

• Percorrem uma longa distância;
• Estão expostos a diferentes temperaturas;
• Não foram armazenados adequadamente.

Para evitar esse tipo de problema, devem ser tomadas providências para melhorar os processos logísticos e, se possível, entregar os produtos em locais próximos ao campo. A tecnologia pode ser uma aliada para aprimorar esses processos por meio de softwares de controle.

5. Excesso de burocracias nos processos

Um dos maiores desafios do agronegócio é o excesso de burocracias nos processos. Como exemplo, procure observar a dificuldade que existe para a exportação e a importação dos produtos.

É verdade que algumas dessas medidas servem para diminuir os riscos biológicos, evitando que pragas e doenças sejam passadas de um país para o outro. No entanto, boa parte dessas exigências apenas dificulta as atividades.

Logo, é muito importante se manter a par das novidades e medidas adotadas em cada país com que vai trabalhar. Isso evita que os produtos sejam impedidos de entrar em algum lugar por não cumprirem determinada exigência.

E não podemos deixar de citar a alta carga tributária, que influencia diretamente o preço dos alimentos e produz reflexos na população. Muitos empreendimentos são inviabilizados em razão do custo fiscal. Essa realidade penaliza o agronegócio e limita o seu potencial competitivo, pois é incapaz de competir com países onde esse fator é mais justo.

6. Tecnologia

Ao pensar em tecnologia, é possível solucionar, quase que na totalidade, os problemas anteriores. Aqui, mais especificamente, podemos citar o ERP (planejamento de recursos empresariais) como uma solução eficiente para a gestão. Além de ser muito comum em empresas do agronegócio, ajuda empresas desse segmento de diferentes maneiras, como na melhora da organização da produção, registro das colheitas, itens armazenados e estocados, parte financeira, contabilidade e demais setores.

O papel da tecnologia nesses desafios

O processo de superação dos desafios no agronegócio é marcado pelas tecnologias, que permitem automação, conectividade e geração de dados sobre a atividade agrícola, permitindo maior precisão e assertividade na tomada de decisões.

Os tempos em que os donos de lavouras identificavam gargalos e decidiam suas ações com base apenas na sua experiência e no seu feeling definitivamente ficaram para trás.

O campo vive um processo acelerado de digitalização em toda a cadeia produtiva, que usa mecanismos como robótica, big data, inteligência artificial, internet das coisas, mapas e imagens de satélites, entre outras ferramentas voltadas para ter maior eficiência, produtividade e redução de custos.

Dentro desse processo, os equipamentos ajudam com a utilização de dados para melhorar o gerenciamento das lavouras e aperfeiçoar os resultados do negócio. Máquinas automatizadas e teleguiadas, análise dos dados por imagem com recursos da NASA e domesticação microbiológica são bons exemplos da transformação digital.

Pensar em grandes negócios pressupõe investimento em tecnologia. Na gestão do agronegócio, mais especificamente, permite utilizar de automações, dados mais precisos sobre a atividade no campo e, consequentemente, maior assertividade na tomada de decisões.

Organizar a linha de produção adequadamente

Uma das principais maneiras de enfrentar os desafios do agronegócio é organizar a linha produtiva da melhor forma possível, levando em consideração a sazonalidade do ano, a meta e as condições de produção para o período.

Na prática, são três os principais pontos que merecem melhor organização no setor: suprimentos (insumos, como fertilizantes ou sementes), apoio à produção (tecnologias que possam controlar melhor o plantio) e distribuição (que deve ser organizada com um planejamento de rotas de modo a minimizar os gastos e desperdícios do setor).

Automatizar processos na linha produtiva

A automação de processos é uma realidade em vários setores da economia brasileira, e não é diferente com o agronegócio. Já não é novidade, por exemplo, o uso de software de automação para controlar o sistema de irrigação.

Ainda existem vários outros processos que podem ser automatizados. Em alguns lugares do mundo, por exemplo, já até se pensa em caminhões autônomos para o transporte de carga.

Buscar soluções tecnológicas

A tecnologia é a principal aliada para o produtor rural que quer aumentar sua produtividade. Com um bom software de gestão, por exemplo, é possível organizar o plantio e a colheita de acordo com a melhor época do ano.

Além disso, sensores ajudam a controlar a qualidade dos produtos na terra, enquanto satélites avançados garantem uma previsão precisa do tempo.

Fazer uma boa gestão de logística no agronegócio é mais do que superar os desafios listados aqui. É garantir a qualidade dos produtos que chegam ao consumidor, reduzir o desperdício e manter a engrenagem dos processos produtivos bem alinhada, o que garante maior rentabilidade ao produtor rural.

Conclusão

O agronegócio é um vetor econômico de grande importância para o mercado brasileiro. Desta forma, conhecer suas principais características e desafios, bem como as tendências tecnológicas, é essencial para saber identificar as melhores formas de resolvê-los.

Seja por meio de equipamentos que atuem diretamente na lavoura ou na pecuária, seja por softwares jurídicos que ajudem nas questões legais, processuais e contratuais do agronegócio – é importante levar em conta, no cenário do setor, os benefícios que as novas tecnologias podem levar a esse mercado.

Assim, podem-se alcançar soluções que visem não somente à produtividade, agilidade e qualidade da produção, como também à desburocratização da indústria e à uma melhor manutenção do meio ambiente, com o mínimo de impactos possível.

Transforme dados em decisões: especialize-se em gestão rural

Controlar custos, liderar equipes e aumentar a lucratividade da fazenda exige mais do que experiência: exige método. A Pós-graduação em Gestão de Fazendas Lucrativas prepara você para gerir propriedades rurais com visão estratégica, domínio financeiro e foco em resultados.

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O agronegócio, um dos mais importantes setores da economia mundial, não ficou de fora dessa revolução tecnológica por meio da denominada agricultura 4.0, também conhecida como agricultura digital.

O que é agricultura 4.0?

A agricultura 4.0 é um conjunto de ferramentas tecnológicas no agronegócio. Nela, a Agricultura de Precisão, a Big Data e a Internet das Coisas, trabalham em conjunto para otimizar as demandas do campo, tornando as tarefas mais eficientes. 

Na cafeicultura 4.0, as novas tecnologias disponíveis podem aumentar a produção e otimizar as etapas do processo produtivo da semente à xícara. Além disso, podem auxiliar os cafeicultores a superar os desafios que aparecem ao longo do ciclo produtivo, tais como doenças e pragas, crise climática e escassez de mão de obra. 

Tudo isso por meio de um conjunto de tecnologias digitais integradas e conectadas através de softwares, sistemas e sensores, permitindo que os cafeicultores coloquem a agricultura de precisão em prática nas suas lavouras.

Veja a seguir, algumas ferramentas tecnológicas que podem auxiliar os cafeicultores no manejo de suas lavouras.

Utilização de softwares de gestão

Os softwares de gestão são uma excelente ferramenta tecnológica nas propriedades rurais, seja na administração do escritório ou de toda a produção cafeeira. 

Nele, o cafeicultor consegue planejar e monitorar todas as etapas das lavouras de café, desde o planejamento de plantio até o beneficiamento e comercialização, permitindo uma melhor alocação e gerenciamento dos recursos humanos, financeiros e materiais da propriedade.

SGAGRI Software de gestão Agrícola do grupo Rehagro

Uso de drones na lavoura

Os drones vêm sendo cada vez mais utilizados nas lavouras de café no Brasil, sendo uma ótima ferramenta para substituir as aplicações costais (principalmente nas áreas de cafeicultura de montanha). 

Os drones são capazes de realizar voos rasantes e em diferentes velocidades. Isso somado ao seu pequeno porte, possibilita a pulverização dos produtos químicos com maior precisão, aumentando a efetividade e reduzindo os custos operacionais. 

Em regiões montanhosas onde não é possível o uso de tratores, os drones podem se tornar uma ferramenta indispensável, devido à crescente escassez de mão de obra que vem se agravando nas últimas safras em diversas regiões cafeeiras do país.

Índices de vegetação NDVI

Por meio de imagens geradas por sensores acoplados em satélites e drones, é possível ter acesso ao índice de vegetação NDVI (Normalized Difference Vegetation Index).

O índice NDVI pode ser utilizado no monitoramento remoto das lavouras de café, possibilitando o produtor a monitorar uma série de problemas que afetam as lavouras, como a incidência de pragas, doenças nas lavouras, estado nutricional e estresse hídrico.

Para a obtenção de uma imagem de NDVI, os cálculos consideram a energia que é absorvida e refletida pelo cafeeiro de acordo com a energia solar que atinge a mesma.

O cálculo do NDVI é realizado com base nas bandas espectrais, captadas por sensores que consideram espectro infravermelho próximo (NIR) que está relacionado com a composição celular das plantas e o infravermelho visível (RED), região do espectro com maior absorção pela clorofila.

Assim, quando há alguma alteração no desenvolvimento da cultura, seja pela ocorrência de pragas, doenças, deficiências nutricionais ou escassez hídrica, a planta altera sua absorção e reflectância das luzes incidentes, o que interfere diretamente nos índices NDVI.

Interpretação dos valores de NDVI (Fonte: Ernani Zimmermann)

As imagens de NDVI, na maior parte das vezes, possuem escalas variando de -1 a 1. Os valores próximos a 1, são cafeeiros verdes e sadios, com alta concentração de clorofila. Já os valores próximos a 0 estão relacionados à presença de rochas e solo exposto. 

O gráfico abaixo mostra o monitoramento do NDVI de plantas de café, ao longo de um ano, submetidas a diferentes técnicas de manejo, envolvendo coberturas do solo e condicionadores de solo.

Evolução dos valores de NDVI em cafeeiros submetidos a diferentes técnicas de manejo (Fonte: Larissa Cocato, consultora técnica do Rehagro).

Automação de sistemas de irrigação

Essa ferramenta tecnológica é uma peça chave na busca da rentabilidade da atividade cafeeira, uma vez que ela reduz não só erros humanos de má operação, como também o consumo de insumos e energia elétrica, além de promover um uso mais racional dos recursos hídricos. 

Os sistemas de irrigação automatizados possuem um controlador eletrônico responsável por armazenar e processar as informações inseridas nele, fazendo com que o equipamento trabalhe de forma ordenada e com eficácia.

Lavoura de café irrigada (fonte: Gilson Pereira)

Os controladores permitem a programação prévia dos horários de partida de irrigação, o tempo de irrigação em minutos e horas, lâmina de água a ser aplicada em cada setor de irrigação, além de possibilitar um monitoramento constante e remoto dos parâmetros da irrigação, possibilitando uma intervenção rápida para solucionar possíveis problemas operacionais que afetem o sistema. 

Além disso, podem ainda ser acoplados a diversos tipos de sensores distribuídos ao longo da lavoura, que coletam informações como controle de umidade do solo e sensores de chuva para abastecer a inteligência artificial dos sistemas automatizados de irrigação para uma melhor tomada de decisão quanto ao manejo de irrigação.

Telemetria em máquinas agrícolas

O termo telemetria tem origem na palavra grega tele, que significa remoto, e metron que significa medida. Essa ferramenta tecnológica foi inicialmente desenvolvida para ser utilizada em competições automobilísticas, por exemplo, a Fórmula 1.

Nos últimos anos, porém, essa tecnologia vem sendo implantada nos mais diversos tipos de maquinários utilizados na cafeicultura, como as colhedoras, tratores e caminhões de transporte. 

A telemetria funciona por meio de sensores inseridos na máquina, que identificam parâmetros como: 

• Quantidade de combustível consumido 
• Distância percorrida durante o dia 
• Velocidade, rotação e temperatura do motor

Estas informações são enviadas para um banco de dados, possibilitando identificar irregularidades, por menores que sejam. Assim, o produtor poderá encaminhar a máquina para manutenção, antes que o problema se agrave e o aparelho fique parado por um longo tempo. Também é possível obter o apontamento detalhado do rendimento operacional de cada máquina. 

Una tecnologia e gestão para transformar sua produção de café

A cafeicultura 4.0 traz inovações que permitem maior precisão, eficiência e sustentabilidade no campo. No entanto, para que essas tecnologias realmente gerem impacto, é indispensável integrá-las a uma gestão bem estruturada, capaz de transformar dados em decisões assertivas e resultados concretos.

No Curso Gestão na Produção de Café Arábica do Rehagro, você aprende a aplicar ferramentas de gestão estratégica, reduzir custos, organizar melhor os processos da lavoura e conduzir a produção com foco em qualidade e rentabilidade.

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A indústria agrícola agora está experimentando um rápido crescimento e adotando tecnologias avançadas para aumentar o rendimento geral das safras. A acessibilidade de muitos equipamentos e tecnologias de ponta como sistema de monitoramento inteligente, drones, robôs, entre outros revolucionou totalmente este setor.

Em 2017, o mercado global de inteligência artificial na agricultura foi avaliado em cerca de US$ 545 milhões, em 2023 foi avaliado em US$ 1,91 bilhão e a projeção é de crescimento anual composto (CAGR) de 25,5% entre 2024 e 2030.

Aproveitando a inteligência artificial, as empresas agrícolas e os agricultores conseguirão aumentar a produção para atender às demandas de alimentos que mais precisam. Uma vez que os humanos trabalham duro e só podem funcionar por algumas horas, as máquinas não têm um horário fixo para trabalhar.

A mente de cada pessoa não tem fortes habilidades de tomada de decisão que podem levar a decisões inadequadas e indecorosas. Por outro lado, as máquinas com tecnologia de IA aprendem melhor as situações ou o ambiente e tomam decisões firmes.

Hoje, a inteligência artificial tem um grande impacto na agricultura, então, olhe para essas tendências de como isso revoluciona esse setor.

O que podemos fazer com a inteligência artificial no campo?

Primeiro, ela pode determinar a qualidade das safras de grãos.

Tradicionalmente, os agricultores teriam que avaliar manualmente os grãos, verificando se há doenças, pragas e a qualidade geral da safra. No entanto, esse processo é caro, demorado e suscetível a erro humano. Além disso, a inspeção humana pode levar a rendimentos mais baixos, pois as colheitas são danificadas durante a inspeção.

A IA não só oferece a possibilidade de reduzir o custo e o tempo gasto para realizar a inspeção, mas também permite que muito mais seja feito com os dados coletados.

A tecnologia pode determinar rapidamente:

• Doenças ou pragas;
• Recomendar um curso de ação e
• A escala necessária para resolver o problema.

Com essas informações, as soluções podem ser encontradas rapidamente e o problema corrigido com um custo ambiental mínimo. Este monitoramento também é muito menos intrusivo se comparado aos demais e, portanto, reduz o desperdício da colheita.

Outro benefício da IA é sua capacidade de prever o rendimento das safras. Ele pode fazer isso monitorando a germinação e a saúde das sementes, ao mesmo tempo que leva em consideração os recursos e insumos das fazendas usando redes neurais artificiais (RNAs).

O inverso também é verdadeiro, as RNAs podem indicar quais entradas são necessárias para atingir o rendimento desejado.

Por ter uma compreensão mais clara dos insumos necessários, torna a agricultura mais eficiente e minimiza o desperdício.

A inteligência artificial tem muito a oferecer ao setor agrícola e pode monitorar variáveis ​​em um nível de detalhe com o qual os humanos não podem competir. Ela pode fornecer informações em tempo real sobre a saúde da planta, a qualidade do solo e as condições climáticas, permitindo que ajustes automatizados ocorram.

Isso aumentará o rendimento e, ao mesmo tempo, minimizará o gasto de energia, uma vantagem para os agricultores e para o planeta. Particularmente importante para a irrigação, que é responsável por 80% da energia de entrada da agricultura.

A IA possibilita a criação de bancos de dados públicos, que podem informar a gestão da fazenda e incentivar a adoção de práticas sustentáveis.

Cada fazenda terá uma estratégia de manejo diferente, portanto, ao compartilhar essas informações, pode expor os agricultores a métodos que podem adotar para aumentar sua eficácia. Por sua vez, melhorando a eficiência do setor como um todo. 

Isso garante que o setor agrícola está defendendo as melhores práticas e terá padrões em constante evolução, à medida que as fazendas continuam a inovar e compartilhar.

Hoje, a IA tem um grande impacto no espaço agrícola, então, olhe para essas tendências de como isso revoluciona esse setor.

Quais aplicações da Inteligência artificial na agricultura?

Monitorando a saúde da colheita

Tecnologias avançadas, como sensoriamento remoto acompanhado de digitalização a laser 3D, são úteis e podem fornecer métricas de safra em milhares de hectares de terras agrícolas.

Além disso, podem trazer mudanças revolucionárias do ponto de vista do tempo e os esforços são monitorados pelos agricultores.

Com a ajuda de soluções emergentes, os agricultores e empresas agrícolas podem tomar melhores decisões durante o cultivo, bem como podem avaliar uma variedade de coisas como condições climáticas, temperatura, uso de água ou condições do solo em tempo real.

Fornecendo insights baseados em imagens

Com a ajuda de tecnologia de visão computacional e dados coletados por drones, os agricultores podem tomar ações imediatas em tempo real para gerar o alerta para acelerar a agricultura de precisão.

Esta é uma das áreas significativas na agricultura de hoje. As tecnologias de visão por computador podem ser implantadas em áreas, incluindo detecção de doenças, preparação e identificação de safras, gerenciamento de campo e levantamento e mapeamento do solo.

Gerenciando desafios ambientais

Desafios ambientais, como mudanças climáticas e outros, são as maiores ameaças à produtividade agrícola, mas as técnicas acionadas por IA e a agricultura baseada em dados podem ajudar a tornar mais fácil para os agricultores navegar por turnos de acordo com as condições ambientais.

A inteligência artificial ajuda a lidar com a mudança climática, possibilitando um gerenciamento de recursos mais inteligente.

Agricultura de precisão

Neste processo, os agricultores podem detectar pragas, doenças nas plantas e má nutrição das plantas com a ajuda da IA.

Além disso, os sensores de IA podem identificar e direcionar as ervas daninhas e, em seguida, decidir quais herbicidas ou herbicidas aplicar na zona certa. Esses sensores ajudam a impedir a aplicação excessiva de herbicidas e toxinas excessivas que aparecem na alimentação diária de hoje.

Aproveitando a IA, os agricultores também estão criando modelos de previsão sazonal para aprimorar a precisão e a produtividade agrícolas.

Fatores desafiadores e crescentes da IA ​​na agricultura

Apesar do grande número de oportunidades para aplicações na agricultura, ainda há falta de familiaridade com as tecnologias mais recentes na maior parte do mundo.

Além disso, o alto custo inicial associado à implantação de IA na agricultura pode ser um fator de restrição para a digitalização do setor agrícola.

Os crescentes investimentos e adoção de IA e robótica estão acelerando principalmente o crescimento da IA ​​global no mercado agrícola.

As aplicações da inteligência artificial na agricultura compreendem:

1. Robôs agrícolas;
2. Tratores autônomos;
3. Drones agrícolas;
4. Monitoramento da saúde da colheita;
5. Reconhecimento facial;
6. Sistemas de irrigação automatizados.

Considerações finais

Conforme você conferiu neste artigo, a inteligência artificial auxilia o produtor desde a detecção de necessidades do solo, doenças, pragas e até na qualidade da safra, mas por ser algo novo, muitos ficam inseguros em implementar e quantificar o que sua fazenda precisa.

Os benefícios são muitos, mas é preciso um plano de negócio assertivo para empregar esse investimento em seu negócio.

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