Estruturar Dados: O Primeiro Passo para o Sucesso da IA no Agronegócio
A estruturação de dados é a chave para o sucesso da Inteligência Artificial (IA) no agronegócio. Apesar da crença popular de que a simples aquisição de uma solução de IA resolve todos os problemas, essa visão é enganosa e pode levar a frustrações. Para que a IA realmente faça a diferença, é essencial que os dados sejam organizados de maneira adequada, pois a tecnologia não realiza milagres; ela opera com base na qualidade das informações disponíveis.
Os produtores rurais sempre foram excelentes tomadores de decisões, utilizando um misto de experiência e conhecimento empírico. No entanto, o cenário atual no agronegócio é marcado por um aumento exponencial na quantidade de dados disponíveis. Com a introdução de sensores, máquinas conectadas, ERPs, aplicativos de campo e dados climáticos, os desafios de gestão de informações tornaram-se ainda mais complexos.
A realidade que se observa em muitas propriedades rurais, cooperativas e agroindústrias é preocupante. Dados muitas vezes estão desorganizados em planilhas paralelas, os sistemas utilizados não se comunicam entre si e não há padronização nas informações lançadas. Isso resulta em históricos inconsistentes ou inexistentes, levando à pergunta: “Por que a IA não está funcionando como deveria?”. A resposta é simples: porque a base de dados está comprometida.
A Importância da Estruturação de Dados
Uma analogia que ilustra bem a situação é comparar dados ao solo agrícola. Ter a melhor semente genética não adianta se o solo está mal preparado. A IA é como uma semente de alta tecnologia; sem os dados estruturados e cuidados adequados, a colheita digital não será possível.
Mas o que implica, na prática, estruturar dados no agronegócio? Isso vai além de simplesmente digitalizar informações. Envolve organizar a lógica do negócio em dados confiáveis, o que pode ser sustentado em sete pilares fundamentais:
- Padronização: É necessário que a mesma informação siga um formato e regras consistentes. Por exemplo, área deve sempre ser registrada em hectares e cada cultura deve ter um código único.
- Governança de Dados: Definir quem é responsável pela inserção, validação e correção dos dados é crucial. A falta de responsabilidade transforma dados em ruído.
- Qualidade: Dados incompletos, duplicados ou incoerentes podem arruinar modelos de IA. Um algoritmo mal alimentado aprende informações erradas e entrega resultados enganosos.
- Histórico Contínuo: A IA aprende com o passado. Propriedades sem um histórico estruturado estão condenadas a repetir os mesmos erros.
- Integração: É vital que informações sobre máquinas, clima, solo, insumos e logística se conectem. A IA requer uma visão sistêmica.
- Contexto Agronômico: Dados agrícolas devem ser contextualizados. Não basta saber a quantidade aplicada, é preciso entender o porquê, quando e onde foram feitos os investimentos.
- Atualização e Disciplina Operacional: Os dados são dinâmicos. Sem uma rotina de atualização e treinamento, a estrutura de dados pode deteriorar-se rapidamente.
A Nova Era do Agronegócio Orientado por Dados
Com a crescente adoção da IA, o papel dos profissionais do agronegócio está mudando. O produtor passa de executor para estrategista, enquanto o agrônomo se torna um curador de dados em vez de um simples técnico de campo. O gestor se transforma em arquiteto do sistema decisório, o que enfatiza a importância de dominar os dados para garantir a produtividade e a sustentabilidade dos negócios.
Portanto, o futuro da IA no agronegócio começa com uma estruturação adequada dos dados, disciplina nos processos e uma compreensão clara das necessidades do setor. Aqueles que conseguirem organizar suas informações colherão os frutos por muitos anos. Por outro lado, desafiar a ordem e a gestão levará apenas à compra de tecnologias que decoram o caos já existente. E no agronegócio, o improviso pode ser fatal.
Sidney Regi Júnior, um especialista em tecnologias digitais aplicadas ao agronegócio, ressalta a importância de uma abordagem estruturada e consciente. Para ele, o sucesso na implementação da IA não reside apenas na tecnologia, mas na fundação sólida que os dados oferecem.
