Uma empresa média de processamento de alimentos enfrentou um desafio: faltava-lhe uma maneira confiável de verificar as matérias-primas recebidas de uma rede de agricultores. As informações sobre variedades de culturas, uso de recursos e datas de colheita eram armazenadas em cadernos manuscritos ou simplesmente inexistentes. O objetivo da empresa era digitalizar os dados das fazendas e aumentar a transparência das compras, para saber o que estava adquirindo antes mesmo de chegar à fábrica.
Resultados da digitalização
A empresa implementou com sucesso o projeto de digitalização. No entanto, durante o processo, surgiu um efeito inesperado. Quando os dados começaram a chegar do nível da fazenda — informações sobre a condição do solo, práticas agronômicas, registros de pulverização e observações dos campos — revelou-se um panorama que nenhum gerente de compras havia visto antes. Fazendas que pareciam iguais no papel começaram a demonstrar diferenças significativas na gestão. Essas diferenças se mostraram preditivas: fazendas com padrões específicos de uso de recursos e indicadores de saúde das culturas forneciam consistentemente matéria-prima de maior qualidade, enquanto outras moviam-se discretamente para uma redução de qualidade muito antes da colheita. Assim, o projeto de digitalização transformou-se em um sistema de alerta precoce.
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O problema dos dados na agricultura indiana
Este caso não é um exemplo isolado; ele reflete tendências no agronegócio indiano. De acordo com um estudo em larga escala da NABARD Consultancy Services (NABCONS, 2022), a Índia perde anualmente produtos agrícolas no valor de mais de 1,5 lakh crore de rúpias (Rs 1,5 lakh crore). Frutas e vegetais perdem de 6% a 15% da produção, e bens perecíveis permanecem vulneráveis devido a lacunas na cadeia de suprimentos. Essas perdas não podem ser eliminadas apenas aumentando a produção; é necessária uma melhoria na gestão, e para isso, é preciso obter mais informações e mais cedo.
Prevê-se que o setor de processamento de alimentos da Índia atinja US$ 535 bilhões até 2025-26 (IBEF). Apenas o segmento de IA em agrotecnologia está crescendo a uma taxa anual composta (CAGR) de 44%, aumentando de US$ 900 milhões em 2025 para US$ 5,6 bilhões até 2030, de acordo com o relatório StarAgri Indian Agritech Market Landscape Report. Embora a infraestrutura para a agricultura digital esteja sendo construída e a intenção política seja clara, pouco se discute quem exatamente recebe as informações valiosas geradas por essa infraestrutura. A resposta, na maioria das vezes, é ninguém, pelo menos por enquanto.
Quem se beneficia da IA na agricultura
Existe uma suposição comum nos debates sobre tecnologia agrícola de que o principal beneficiário deve ser o agricultor. E de fato, os agricultores se beneficiam de um melhor gerenciamento de lavouras, consultoria oportuna, acesso a recursos e mercados. No entanto, a organização que possui o maior potencial não utilizado para uso sistemático e geração de dados sobre fazendas é o agronegócio. Uma empresa de processamento que compra produtos de 500 agricultores pode distribuir os custos do sistema digital por toda a cadeia de suprimentos. Uma empresa de fornecimento de recursos que aconselha 2000 clientes agrícolas já tem agrônomos no local. Existe infraestrutura para coleta de dados, mas falta o nível que transforma esses dados em soluções.
É isso que a IA proporciona. Quando o agronegócio começa a tomar decisões mais informadas — comprando produtos dos agricultores certos na hora certa, intervindo antes que a condição da colheita piore, planejando compras meses, e não semanas de antecedência — o agricultor também ganha. Cadeias de suprimentos gerenciadas de forma mais eficiente garantem melhores preços, e a redução da porcentagem de rejeitos diminui as disputas na fronteira da fazenda. Consultas antecipadas baseadas em dados de campo chegam ao agricultor no momento em que ele ainda pode influenciar. Assim, o empoderamento ocorre em ambas as direções, mas deve começar com o agronegócio tendo as ferramentas para ter uma visão clara da situação.
De registros à análise inteligente
O verdadeiro poder da IA neste contexto não reside em uma única função, mas no efeito cumulativo de dados interconectados. Os registros da fazenda fornecem rastreabilidade. A rastreabilidade permite prever a qualidade. A previsão de qualidade possibilita um planejamento de compras mais inteligente. O planejamento de compras influencia as decisões da cadeia de suprimentos e de estoque. Cada nível subsequente se apoia no anterior.
A empresa de processamento, que inicialmente visava a digitalização, acabou conseguindo prever flutuações de qualidade antes da colheita, otimizar compromissos de compra antecipada e criar um sistema de avaliação de fornecedores que reflete a realidade agronômica, e não apenas o volume de fornecimento. Nada disso era o objetivo inicial; tudo se tornou possível assim que os dados começaram a fluir. Este padrão é observado amplamente entre os agronegócios que passam da simples digitalização para a obtenção de análise inteligente. O cenário inicial de uso é estreito, mas o valor revelado é vasto.
O futuro do agronegócio indiano
A missão da agricultura digital da Índia alocou 2.817 crore de rúpias para a criação de um ecossistema agrícola digital confiável (Ministério de Agricultura e Bem-Estar dos Agricultores, 2024-25). As intenções governamentais são claras, mas os investimentos estatais em infraestrutura não levam automaticamente ao nível de inteligência corporativa. A transformação desse potencial exige plataformas projetadas para a complexidade com que operam os agronegócios médios e grandes: multiculturalismo, operação em diferentes regiões geográficas e cadeias de suprimentos que se estendem do campo do agricultor ao galpão de produção e ao contêiner de exportação.
As oportunidades são enormes, assim como a lacuna entre o estado atual da maioria dos agronegócios e o que é realmente alcançável. A maioria das empresas ainda está na fase de manutenção de registros. Um pequeno número começa a usar dados para decisões operacionais. Muito poucos avançaram para a análise preditiva. Os próximos três a cinco anos determinarão quais agronegócios conseguirão criar essa capacidade por conta própria e quais descobrirão que seus concorrentes já a possuem. Na Khetibuddy, trabalhando com agronegócios em uma área de mais de 250.000 acres e com mais de 35 clientes corporativos, essa mudança foi notada. As empresas que agem primeiro não são necessariamente as maiores; são aquelas dispostas a considerar os dados das fazendas como um ativo estratégico, e não como um requisito de conformidade. É essa mudança de mentalidade, e não alguma tecnologia isolada, que o setor de agronegócio indiano precisa no futuro próximo.
