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De acordo com a empresa de americana de pesquisas B2B, Markets and Markets, a projeção é que o mercado global de análises agrícolas crescerá de US$ 585 milhões em 2018 para US$ 1.236 bilhão em 2023 – um aumento de mais de 110%.
Mas afinal, o que é que está alimentando essa demanda?
À medida que o mercado de agricultura de precisão amadurece, mais e mais agricultores deverão adotar soluções baseadas em dados como inteligência artificial e machine learning, por sua capacidade de agregar tendências, rastrear suprimentos, avaliar riscos e recompensas, gerar modelos preditivos e aumentar os rendimentos.
Veja aqui quatro maneiras pelas quais a análise de dados já está transformando a agricultura.
- Aumentando a produtividade e a inovação
Em 2050 seremos cerca de 10 bilhões de habitantes no planeta Terra, o que vai aumentar a demanda por alimentos em quase duas vezes. Enquanto isso, apenas 40% das terras estarão disponíveis para cultivo. Ou seja: os produtores terão de melhorar suas produtividades, produzir mais com menos, para alimentar a população.
A análise de dados e a crescente inovação em tecnologia agrícola terá papel fundamental nesse cenário. Hoje em dia, agricultores que utilizam agricultura de precisão e se munem de dados de sensores de solo, tratores equipados com GPS e fontes externas, como canais climáticos locais, estão obtendo uma visão minuciosa de suas operações. Isso permite que eles gerenciem melhor os principais recursos, incluindo sementes, fertilizantes e pesticidas, enquanto aumentam a produtividade. Além disso, quando produtores têm acesso a dados abundantes, eles têm as informações e insights que precisam saber sobre quando, onde e como plantar.
2) Gerenciando desafios ambientais
A mudança climática e outros desafios ambientais estão entre as maiores ameaças à produtividade agrícola, mas a agricultura orientada por dados pode ajudar os agricultores a lidar com mudanças nas condições ambientais, ajudando a combater as mudanças climáticas, permitindo um gerenciamento de recursos mais inteligente.
Com a agricultura de precisão, os agricultores podem monitorar continuamente a saúde das plantações e outros eventos naturais, e a análise preditiva pode até alertar os agricultores sobre possíveis problemas com pragas ou doenças. Utilizando dados sobre insumos agrícolas e manejo de recursos, os agricultores podem se adaptar de acordo para evitar eventos adversos e mitigar os danos à produtividade.
3) Reduzindo custos e criando oportunidades de negócios
Tanto a indústria agrícola quanto a economia global podem ganhar muito com a agricultura baseada em dados. De acordo com estudiosos da Universidade Tufts, práticas agrícolas mais inteligentes podem gerar USD 2,3 trilhões em redução de custos e oportunidades de negócios anualmente – e US $ 250 bilhões dessas economias anuais poderiam advir da Inteligência Artificial e da análise de dados.
Essas economias são extremamente significativas podem ajudar os agricultores a gerenciar melhor os riscos e, assim, terem uma maior proteção contra medidas governamentais desfavoráveis e a oscilação dos mercados doméstico e internacional.
4) Melhorando o gerenciamento da cadeia de suprimentos
A cadeia de fornecimento agrícola terá alguns dos impactos mais transformadores das tecnologias de agricultura de precisão, como a análise de dados.
Os agricultores terão mais facilidade em rastrear seus produtos em toda a cadeia de fornecimento. Do outro lado, estarão os varejistas e distribuidores, que poderão utilizar os dados disponíveis para adaptar suas ofertas de produtos e serviços de acordo com as necessidades do mercado agrícola. Tudo isso graças à crescente disponibilidade de dados ricos.
Portanto, pode-se dizer que a agricultura de precisão baseada em dados não apenas será extremamente útil para atender a crescente demanda global, como também será o ponto focal para tornar os produtores mais inteligentes, mais produtivos e mais eficientes. A agricultura de precisão está aí para reformular todo o agronegócio.
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*Esse texto é uma adaptação livre (e com alguns pitacos meus) do artigo “4 ways big data analytics are transforming agriculture”, de Ofir Schlam para o portal Future Farming. Leia o artigo original em inglês clicando aqui.
