A Importância da Estruturação de Dados no Agronegócio
A estruturação de dados se revela como um passo essencial para garantir o sucesso no uso da Inteligência Artificial (IA) no agronegócio. Há uma noção enganosa, porém reconfortante, que se espalha entre os produtores: “Compre uma solução de IA e todos os seus problemas serão resolvidos.” Mas a realidade é bem diferente. A verdade é que, se os dados forem mantidos desorganizados e tratados como meros subprodutos da operação, os resultados da IA não corresponderão às expectativas.
A IA não realiza milagres; ela faz cálculos. E, para isso, precisa de dados que sejam confiáveis. Se os dados forem de baixa qualidade, a contagem não será precisa, comprometendo os resultados. Um erro comum é tentar implementar a inteligência sem antes estabelecer a disciplina necessária para uma gestão adequada dos dados.
Tradicionalmente, o produtor rural sempre foi um tomador de decisões assertivas, baseando-se em sua experiência e no conhecimento adquirido ao longo de anos. Contudo, com a evolução da tecnologia, o cenário se alterou. Hoje, contamos com sensores, máquinas conectadas, ERPs rurais, aplicativos, imagens de satélite e uma infinidade de dados climáticos e de produção. O volume de informações disponíveis aumentou exponencialmente, mas a maturidade na gestão desses dados ainda deixa a desejar.
É comum encontrar propriedades rurais, cooperativas e agroindústrias lidando com:
- Dados dispersos em diversas planilhas;
- Sistemas que não se comunicam entre si;
- Informações inseridas de maneira inconsistente por diferentes operadores;
- Falta de padronização mínima;
- Históricos de dados inconsistentes ou inexistentes.
Esses fatores levantam uma pergunta: “Por que a IA não está funcionando como deveria?” A resposta é simples: a base de dados está comprometida.
A Analogia do Solo Agrícola
Uma analogia útil é comparar a estruturação de dados com o manejo do solo agrícola. É possível ter a melhor semente do mercado, mas, se o solo estiver em condições inadequadas, a produtividade será afetada. Assim, a IA representa essa semente de alto valor tecnológico, enquanto a estruturação de dados é o solo que precisa ser preparado. Sem as devidas correções e cuidados, não há como esperar uma colheita digital satisfatória.
Mas o que realmente significa estruturar dados no agronegócio? Essa tarefa vai além da simples digitalização. Envolve organizar a lógica do negócio por meio de dados que sejam confiáveis e consistentes. Para isso, sete pilares são fundamentais:
- Padronização: A uniformidade das informações é crucial. É necessário adotar formatos e regras consistentes para cada dado, como área em hectares, datas e identificação de produtos.
- Governança de dados: É vital definir quem tem a responsabilidade sobre os dados e estabelecer processos claros para lançamento, validação e auditoria. Dados sem dono geram confusão.
- Qualidade: Dados incompletos ou inconsistentes prejudicam os modelos de IA. Um algoritmo pode aprender de forma equivocada e, consequentemente, fornecer respostas erradas.
- Histórico contínuo: A IA aprende com dados do passado. Sem um histórico estruturado, a propriedade rural corre o risco de repetir erros.
- Integração: A comunicação efetiva entre máquinas, clima, solo, insumos e pessoas é essencial. A IA opera melhor em um ambiente integrado.
- Contexto agronômico: Informações agrícolas precisam ser enriquecidas com contexto técnico para serem úteis. Não basta saber a quantidade aplicada; é necessário compreender o porquê e as circunstâncias que envolvem essa aplicação.
- Atualização e disciplina operacional: Dados precisam ser mantidos atualizados e requerem cultura de disciplina na gestão.
Vale destacar que quando as implementações de IA falham, raramente o problema reside no algoritmo. Normalmente, ele se origina na pressa, na falta de planejamento, e na comercialização de soluções antes que a base de dados correta seja estabelecida. A IA não substituirá a boa gestão; ao contrário, ela requer um nível elevado de gestão.
A Nova Era do Agronegócio Orientado por Dados
Estamos adentrando uma nova era no agronegócio, marcada pela orientação a dados. Essa transição altera as funções tradicionais: o produtor evolui de executor para estrategista; o agrônomo deixa de ser um mero técnico para se tornar um curador de dados; e o gestor assume o papel de arquiteto do sistema de decisão. Dominar o uso de dados se tornará um diferencial competitivo em termos de produtividade e sustentabilidade do negócio.
No entanto, o futuro não reside em robôs ou em tecnologias chamativas. Começa, na verdade, pela organização e disciplina na gestão dos dados. Aqueles que perceberem isso agora terão uma vantagem significativa, enquanto os que ignorarem essa necessidade continuarão a adquirir tecnologia sem que a verdadeira transformação ocorra. No agronegócio, improvisos não são perdoados.
Sidney Regi Júnior é Especialista Sênior em Tecnologias Digitais aplicadas ao Agronegócio e autor de diversas obras sobre o tema, trazendo suas experiências e insights valiosos para o setor.