Na aldeia de Adjarpura, em Gujarat, Gayatriben notou um problema quando uma de suas búfalas começou a bater a cabeça em uma árvore. Em outra localidade, Ishnav (Palaj), Charmiben tentava entender a causa do crescimento incorreto de uma vaca, apesar do desparasitamento. Para os fazendeiros, tais questões frequentemente exigem respostas rápidas, e agora ambas as mulheres podem recorrer ao sistema de inteligência artificial e fazer perguntas em seu idioma local.
Em toda a Índia, a IA está encontrando novas maneiras de apoiar os agricultores, fornecendo conselhos sobre plantio e clima, além de ajudar no cuidado com o gado e no acesso a serviços agrícolas. Um estudo realizado pelo The Better India, baseado no relatório Gates Foundation 2026 Goalkeepers Report, incluiu entrevistas com fazendeiros e líderes tecnológicos, bem como a análise de iniciativas como MahaVISTAAR de Maharashtra e Sarlaben da Amul, para entender como a IA se adapta às necessidades diárias dos fazendeiros e como isso pode melhorar a acessibilidade de informações úteis e personalizadas localmente.
Dipali Kalbhor, uma pequena fazendeira e empreendedora de Maharashtra, percorreu um longo caminho repleto de fracassos e novas oportunidades. Após falhar na avicultura, ela recuperou sua renda dedicando-se à apicultura, aumentando o número de colmeias de 30 para mais de 1000.
Kalbhor comenta ao The Better India que uma das principais lições para os fazendeiros é a necessidade de ter uma equipe forte e acesso à informação correta. Ela conheceu o MahaVISTAAR durante um treinamento agrícola e agora o usa para obter dados sobre preços de colheitas, previsões do tempo, controle de pragas e programas governamentais. O calculador de fertilizantes foi particularmente útil, ajudando-a a reduzir o uso de fertilizantes em cerca de 15%. Além disso, a plataforma permite verificar preços locais de produtos e entrar em contato com funcionários agrícolas, o que ela chama de uma ferramenta que usa 'pelo menos duas ou três vezes por dia'.
Ela também usou a plataforma para obter recomendações sobre o cultivo de 10.000 mudas de hibisco em viveiro, informações sobre o esquema de vermicompostagem e contatos com funcionários públicos.
Em Gujarat, a Amul implementou o Sarlaben, um assistente baseado em IA que fornece aos fazendeiros leiteiros recomendações sobre saúde do gado, alimentação, reprodução, vacinação e programas governamentais em Gujarati. Gayatriben compartilha sua experiência: 'Uma de nossas búfalas não parava de bater a cabeça em uma árvore. Antes, eu tinha que procurar a cooperativa, pagar 150 rúpias pela visita do veterinário e depois esperar pela solução do problema. Agora, eu simplesmente ligo para o Sarlaben.'
O Sarlaben sugeriu que a causa poderia ser coceira ao redor dos chifres do animal e recomendou limpar essa área com óleo e depois aplicar cúrcuma e óleo. Gayatriben confirmou: 'E funcionou!'
Minnaben enfrentou uma situação mais séria, quando a vaca estava prestes a dar à luz, mas o bezerro não aparecia. 'Pensamos que a perderíamos. Ela estava prestes a parir, mas o bezerro não saía. Entramos em pânico e ligamos para o Sarlaben.' O sistema os ajudou a perceber a gravidade da situação e a entrar em contato com um especialista. Embora o bezerro não tenha sobrevivido, a vaca permaneceu viva. O SarlabenAI ajudou o fazendeiro a entender quando era necessária a intervenção de um especialista.
Para Charmiben, o problema é simples: os animais não conseguem comunicar dor. 'Minhas vacas são minha família', diz ela. 'Mas em casa meus filhos podem dizer: 'Mãe, estou com dor de barriga'. Minhas vacas não podem me dizer quando algo está errado, certo?' Portanto, quando ela tem dúvidas, ela diz: 'Agora eu simplesmente pergunto ao Sarlaben.'
Segundo Ajay Seth, chefe de TI da Amul, o Sarlaben utiliza informações que a Amul já possui sobre os fazendeiros e seu gado. Ele explica: 'O Sarlaben identifica os fazendeiros pelo número de telefone móvel deles. O sistema conecta suas perguntas aos dados que a Amul já possui sobre seus animais.' Ele enfatiza: 'Dessa forma, nunca será um conselho genérico; em vez disso, pode ser 'específico para sua vaca, apoiado por anos de pesquisa da Amul em pecuária leiteira''.
A língua também molda essa experiência. Gayatriben lembra: 'Quando conversei com o Sarlaben pela primeira vez, pensei que era uma pessoa real. Seu gujarati era melhor que o meu. Eu não podia acreditar que estava falando com uma IA!' Minnaben acrescenta: 'Antes, quando a vaca entrava no cio, tínhamos que ligar para a cooperativa. Agora, o Sarlaben rastreia o ciclo de cio, mostra os técnicos para mim e ajuda a reservar especialistas instantaneamente.'
Quando uma das vacas de Charmiben cresceu de forma incorreta, apesar do desparasitamento, ela indicou seu nome e número de identificação e recebeu recomendações sobre o que alimentar. 'E funcionou!'', diz ela.
No relatório Gates Foundation 2026 Goalkeepers Report, Make This Matter: AI, Equity, and the Choice We Can’t Delay, as características linguísticas, o contexto local e o acesso foram definidos como problemas centrais para garantir a equidade da IA. O relatório indica que mais de 90% dos dados usados para treinar os primeiros grandes modelos de linguagem vieram de fontes em inglês. Na Índia, existem 22 línguas aprovadas, além de centenas de outras línguas e dialetos.
Na agricultura, um mal-entendido pode afetar o que o fazendeiro pulveriza, alimenta, planta ou colhe. O relatório afirma que as ferramentas de IA devem funcionar nos idiomas falados pelas pessoas e ser desenvolvidas em colaboração com aqueles em quem dependem. Professor Ganesh Ramakrishnan, um dos Campeões Goalkeepers 2026, professor do IIT Bombay e pesquisador principal e membro do conselho da BharatGen, uma iniciativa indiana multilingue de IA, acredita que a IA não pode ser simplesmente criada em outro lugar e depois traduzida. Ele se pergunta: 'O modelo pensa como um indiano, ou mais precisamente, como um assâmese, ou alguém em uma parte remota do Sul da Índia?' Ele descreve uma mulher na cozinha em Tamil Nadu tentando obter informações enquanto o arroz cozinhava chiava, demonstrando que a tecnologia deve funcionar dentro da vida real.
Ele insiste: 'Para nós, é muito importante implementar inovações junto com as pessoas, e não apenas para as pessoas.' Ele chama o usuário final de 'co-inventor'.
Debjani Ghosh, Campeã Goalkeepers 2026, reconhecida por seu trabalho em IA centrada no ser humano, imagina um cenário em que os fazendeiros acordam e recebem informações sobre o clima, o que isso significa para suas colheitas e se alguma ação é necessária. Ghosh defende os 490 milhões de trabalhadores informais da Índia — desde vendedores ambulantes até fazendeiros —, que muitas vezes passam despercebidos nos debates globais sobre IA e correm o risco de serem deixados para trás.
'Você abre seu telefone e tem todas as informações sobre o clima, chuva, falta de chuva, o que isso significa para sua colheita, se você deve tomar alguma medida', ela diz. 'Será uma mensagem de voz; você nem precisa ler, você pode ouvir e entender.'
Para Ghosh, isso significa que a tecnologia se torna 'invisível'. 'Devemos facilitar a vida das pessoas', afirma ela. 'Devemos facilitar o sustento das pessoas. Devemos facilitar a vida das pessoas de uma forma melhor.'
Para os fazendeiros, essa promessa dependerá da capacidade da IA de entender suas perguntas, reconhecer seu contexto local e responder no idioma que eles realmente falam. Como destaca o relatório Gates Foundation Goalkeepers Report, ações oportunas para criar uma IA inclusiva e acessível podem ajudar a garantir que essa tecnologia se torne uma força para maior igualdade, e que aqueles que mais se beneficiarão não fiquem para trás.
