Por Lucas Ferreira, diretor de agronegócio da Ninecon.
O Brasil é uma potência global no agronegócio, desempenhando um papel crucial na crescente demanda por alimentos em diversos países, incluindo as grandes economias mundiais. Números divulgados recentemente pelo Ministério da Agricultura e Pecuária informam que as exportações do agronegócio brasileiro atingiram o segundo maior valor da série histórica, somando US$ 164,4 bilhões em 2024. Esse montante correspondeu a 49% das exportações totais do país.
Para 2025, temos a projeção de mais uma boa supersafra de grãos e as expectativas de superarmos os números de 2024 crescem no mercado. Porém, o agronegócio é um mercado volátil, com muitas variáveis que podem afetar a rentabilidade dos produtores rurais e empresas do setor. Eventos climáticos extremos têm afetado produtores nos dois hemisférios do planeta. Tensões nas relações comerciais globais, como EUA e China, conflitos armados no oriente, são exemplos de situações que geram um temor e receio do mercado, podendo provocar mudanças no comportamento da produção rural de certos países com reflexo direto no preço e demanda das commodities agrícolas.
Em um setor que já enfrenta margens achatadas, esse contexto volátil coloca ainda mais pressão por uma eficiência produtiva sem precedentes. Isso justifica os investimentos em tecnologia no setor e a contínua transformação digital das empresas, buscando melhores processos de gestão, mais produtividade no campo e mais competitividade no mercado interno e externo.
Neste cenário, a inovação tecnológica no setor precisa ser reimaginada, tanto no contexto “porteira para dentro”, com foco em aumentar a produção sustentável das lavouras e rebanhos, quanto no contexto “porteira para fora” ou Business AI, visando a utilização de ferramentas de inteligência artificial para aperfeiçoar processos de negócio, impulsionar a produtividade dos funcionários e criar modelos e insights mais precisos, acelerando a tomada de decisão. Os sistemas ERP passam a desempenhar um papel fundamental na integração destes dois contextos, convergindo dados dispersos em informações e planos de ação.
Gestão precisa e com menos desperdícios
O agronegócio é um setor que lida com grandes volumes de dados, como informações climáticas, saúde do solo, do rebanho, produtividade das culturas, doenças, pragas e logística de escoamento. Os ERPs conseguem centralizar essas informações, enquanto a IA analisa esses dados em tempo real para identificar padrões, prever problemas e otimizar decisões.
O uso de sensores de Internet das Coisas (IoT) no campo vem crescendo no Brasil à medida em que o acesso à essa tecnologia se torna mais acessível aos produtores. Sensores acoplados aos equipamentos e implementos agrícolas, estações de coleta distribuídas no campo, imagens capturadas por drones e satélites fornecem informações constantes sobre o desempenho das culturas e dos rebanhos.
O uso de ferramentas de IA permite a interpretação desses dados em tempo real, identificando potenciais riscos à produção. Os exemplos são vários, mas com modelos de machine learning, é possível identificar áreas afetadas por doenças e pragas, áreas com crescimento abaixo do esperado, indivíduos de rebanhos que apresentam doenças ou ganho de massa reduzido e assim por diante.
A análise de dados permite otimizar o uso de recursos como água, fertilizantes e defensivos agrícolas, reduzindo custos e impactos ambientais ao tratar porções da área plantada e criações de forma individual, evitando a aplicação de insumos de forma desnecessária.
Ao integrar essas informações ao ERP, é possível alimentar os sistemas de planejamento de suprimentos e demandas, criando previsões cada vez mais assertivas, reduzindo a necessidade de estoque e otimizando o volume de compras. Isso não só garante mais assertividade nos planos de plantio, mas também automatiza processos, permitindo o início dos processos de compras de forma automática pelos sistemas.
Outro setor muito beneficiado é a logística de distribuição da produção, através da inteligência artificial, é possível prever uma demanda de transportes mais uniforme e ainda realizar o cruzamento de dados de transporte e demanda obtendo rotas mais rápidas e econômicas. Ela consegue monitorar condições de armazenamento e transporte para minimizar desperdícios. Isso resulta em redução de custos com a logística e permite que os recursos sejam direcionados às áreas da sua cadeia produtiva com mais necessidade de atenção.
Não só na cadeia produtiva os agentes de IA podem otimizar os sistemas de gestão. Algoritmos inteligentes também são capazes de coletar dados de fontes externas, mapear tendências de mercado e flutuações de preços de commodities e câmbio, podendo sugerir posições com maior ou menor risco.
Esses dados, monitorados em tempo real, se tornam uma ferramenta de projeção muito poderosa. Soluções de planejamento financeiro, podem ser alimentadas por estes modelos preditivos, criando cenários de forecast completos, baseado em simulações dessas variáveis.
É possível projetar o resultado da companhia com base nas flutuações de variáveis macroeconômicas e tomar decisões de exposição aos riscos de mercado de forma consciente, permitindo às empresas terem contingências reais para os cenários mais pessimistas ou, até mesmo, direcionando todo planejamento estratégico.
A vantagem de utilizar essas duas soluções em conjunto é que a combinação de ERP com IA não só otimiza processos, como também apoia uma abordagem mais inteligente e estratégica. Simulações baseadas em IA ajudam os gestores a entender os impactos de diferentes decisões, como a troca de culturas ou a expansão de áreas plantadas. Processos repetitivos, como compras de insumos ou planejamento de manutenção, podem ser automatizados.
O uso inteligente de sistemas integrados de ERP com Inteligência Artificial unifica os dados “dentro e fora da porteira” e prepara o setor para os desafios futuros, aumentando sua contribuição para a economia nacional e até mesmo para a segurança alimentar global. Por isso, é importante contar com parceiros com expertise para identificar a real necessidade de cada negócio e sugerir a melhor solução.
