Hoje já podemos começar a imaginar uma realidade na agropecuária onde cada metro quadrado das plantações, cada animal produzido esteja monitorado em tempo real através de sensores e aplicações. Na verdade, muitas soluções já estão ficando disponíveis para o setor produtivo e começam a gerar um efeito positivo na produtividade de granjas e fazendas.
Não há dúvida que essa infinidade de sensores e aplicativos vão gerar um volume de dados gigantesco, um detalhamento sobre cada faceta da produção nunca antes possível de ser feito. Isso criará uma infinidade de novas correlações entre variáveis que permitirão novas propostas de manejos, ajustes em fórmulas de rações, novos protocolos de vacinação, entre outras novidades que continuarão a incrementar produtividade e/ou reduzir custo na produção animal.
Isso nos leva a certeza que técnicas de Data Science irão realmente apoiar cada vez mais a produção animal em tempo real, já que o poder de processamento está crescendo junto com esse volume de dados. Isso torna viável o trabalho de rápida detecção de padrões e o fortalecimento do aprendizado de máquina (Machine Learging), que, em linhas gerais, são programas de computador e algoritmos que podem se adaptar ao longo do tempo para reconhecer o que é normal em um conjunto de dados, como por exemplo padrões que identificam surtos de doenças específicas ou problemas de manejo que precisam ser alterados para uma outra técnica.
Tudo isso é maravilhoso de se pensar, não é mesmo? Parece que teremos um futuro muito mais facilitado na produção animal do que temos hoje. E isso está 100% correto. Porém o setor precisa colocar novamente os pés no chão e avaliar sem euforia quais passos precisam ser dados antes desse futuro ser realmente viável. Precisamos nesse momento nos questionarmos sobre quais são os investimentos que precisarão ser feitos agora para viabilizar essas tecnologias amanhã. Pois uma outra certeza que temos no agro é que não tem almoço de graça!
Qual a qualidade dos dados que estamos gerando? O que realmente poderemos correlacionar?
Apesar dos benefícios óbvios dessa nova fase da pecuária, há uma série de dificuldades físicas e técnicas que precisaremos superar dentro da produção animal antes que tenhamos a qualidade e o volume de dados necessários para colocar a inteligência computacional a nosso serviço no dia a dia. Por exemplo:
- Robustez: Os sensores eletrônicos usados devem ser robustos o suficiente para suportar a vida dentro das granjas, além de realmente entregar um dado real e de qualidade para análise. Experiências realizadas pela Agriness EDGE, unidade da Agriness especializada em IOT para produção animal, mostram que determinados sensores podem até começar sua vida útil gerando bons dados, mas em pouco tempo passam a não entregar a informação fidedigna, o que pode comprometer todo o restante das análises.
- Custo: Atualmente alguns dos sensores fundamentais para essas correlações não possuem um custo de implantação e manutenção compatíveis com as margens atuais da produção de proteína animal. Certamente a tecnologia, como sempre, irá tratar de barateá-los a longo prazo, mas isso só acontecerá se tivermos no setor os earlier adopters, empresas que apostam nas tecnologias mesmo que ainda a custos não muito adequados.
- Estrutural: muitas estruturas de granjas e fazendas foram construídas há muito tempo e não possuem uma estrutura mínima adequada para a adoção de certas tecnologias que já estão no mercado, sejam elas de sensoriamento, de automação ou de conectividade. Nessa situação temos duas frentes de investimentos: mudar as estruturas, o que é muito caro para o setor; ou investir na adequação das tecnologias para as estruturas existentes. Em qualquer uma delas precisamos investir hoje para colher mais tarde.
Qual a possibilidade de termos as informações a tempo de tomar decisões com elas?
Os produtores precisarão de conectividade adequada para envio de dados aos sistemas de computadores capazes de processar grandes volumes de dados, assim como boa conectividade para poder consumir as respostas que essas soluções na cloud (termo que define uma estrutura de super servidores acessíveis pela internet) podem fornecer. Mas o que realmente vemos hoje no campo são granjas e fazendas sem conectividade ou soluções de internet fracas e intermitentes.
A questão aqui é que para aumentar a oferta de boa conectividade no meio rural há a necessidade de o próprio setor consumir exigir e apostar nessa maior conectividade como ferramenta para ganho de produtividade. Fazendo um paralelo, boa internet é hoje como as novas rodovias de escoamento da produção, só que aqui produção de dados, informações e decisões.
Como conectar todas essas informações?
Para que os programadores desenvolvam os algoritmos necessários para transformar grandes volumes de dados em resultados úteis para a produção animal, as máquinas devem primeiro ser “treinadas” usando grandes volumes de dados com qualidade auditada por cientistas de dados, seja em termos de sua relevância biológica para a saúde e o bem-estar dos animais, seja em termos de relevância para os algoritmos que tomarão decisões de forma automática.
O acesso a esse grande volume de dados, que chamamos de big data, requer a colaboração e compartilhamento digital de dados por todos os players do setor. Porém, como fazer isso e ainda garantir segurança competitiva aos donos dos dados, garantindo a separação do que é realmente público e o que é privado? Como conseguir conectar centenas, milhares de diferentes padrões e fontes de dados de forma a transformá-los nesse desejado pote de ouro digital?
Uma resposta a esses questionamentos é a criação de uma plataforma tecnológica específica para a produção animal intensiva que consiga ser um repositório de armazenamento de dados privados com políticas claras e seguras de utilização estatística dos mesmos, ajudando assim a diminuir as preocupações dos grandes players do mercado, geralmente empresas que possuem políticas mais rígidas de segurança e privacidade de dados.
Além de armazenamento seguro, essa plataforma precisa também facilitar a integração de dados e sistemas, permitindo assim que esse grande volume de dados seja viável. Aqui a dificuldade está em conseguir conversar com soluções antigas ou mesmo planilhas de dados, algo muito normal nas empresas do agro, assim como fazer interface com tecnologias modernas que vêm surgindo diariamente no mundo, como é o caso recente de soluções de IOT, blockchain, linguagem natural, para citar algumas.
Uma questão importante é que essa plataforma não pode ser feita por qualquer empresa. Essa empresa precisa ter credibilidade no setor, pois o crescimento dos dados passará pela crença dos players na privacidade e segurança dos seus dados em troca de uso da inteligência computacional. Além disso, a empresa precisa ter conhecimento da produção animal e alto nível de capacidade tecnológica, pois a plataforma precisará reunir tecnologia de ponta e conhecimento de como funciona a produção animal para conseguir endereçar todas as oportunidades da pecuária de precisão.
A conclusão, então, é que essa revolução digital nos trará muitas oportunidades em eficiência e inteligência na produção, logicamente revertidas em maiores margens nas operações. Mas isso não vai vir sem o setor de produção animal fazer investimentos. Tanto o produtor precisará entender que ele terá que modificar sua visão sobre a adoção e investimentos em tecnologia, quanto as grandes empresas precisarão investir nas tecnologias disruptivas, mesmo não tendo todas as garantias de sucesso. Pois, se não o fizerem, o movimento será muito lento e talvez não chegue a tempo de gerar o desejado valor.
Fonte: Artigo de Eduardo Hoff, Líder da Agriness Innovation Factory, em seu LinkedIn. Publicado em maio de 2019.
