Como a IA Generativa impulsiona o agro
Entre os principais usos da IA Generativa no campo, Orrigo destaca seis aplicações
![A IA Generativa também pode apoiar a previsão de demanda e mercado](https://www.agrolink.com.br/upload/imagens-resizes/bbcbbc3a0d8d41f9a51cc953be59a41e_858x483.jpg)
Segundo Fabrício Orrigo, diretor de produtos Agro da TOTVS, desde o lançamento do ChatGPT, muito tem se discutido os impactos da Inteligência Artificial Generativa (IA) nos negócios, especialmente no agronegócio. A IA Generativa utiliza algoritmos de aprendizado para processar grandes volumes de dados e é capaz de identificar padrões complexos, especialmente no processamento da linguagem natural. No caso do agronegócio, essa tecnologia pode atuar como um acelerador nas decisões tomadas por gestores e produtores, aumentando a eficiência em várias etapas do processo produtivo.
Entre os principais usos da IA Generativa no campo, Orrigo destaca seis aplicações. A primeira delas é a assistência técnica: chatbots podem oferecer suporte aos agricultores, respondendo a questões sobre fertilizantes, pesticidas e técnicas de plantio. Além disso, a IA pode melhorar a comunicação com clientes, fornecendo informações sobre produtos e coletando feedbacks para aprimorar processos. Outro ponto é a análise de dados, onde a IA processa informações como previsões climáticas e dados de colheita para auxiliar na tomada de decisões.
A IA Generativa também pode apoiar a previsão de demanda e mercado, analisando dados históricos e em tempo real para oferecer insights sobre tendências, e no monitoramento e controle de pragas, processando imagens e informações para diagnosticar doenças e sugerir medidas de controle. Por fim, a otimização do uso de recursos é outro destaque, com a IA ajudando a melhorar o uso de água e fertilizantes com base em dados ambientais e históricos.
“Como em qualquer nova tecnologia, é importante considerar algumas ressalvas antes de incorporar estas aplicações à gestão do agronegócio. O desempenho da IA Generativa depende diretamente da qualidade e da representatividade dos dados com os quais ela é alimentada. Por isso investir na atualização e na escolha dos dados mais relevantes para o negócio é vital para obter respostas corretas. Outro ponto de atenção está relacionado à segurança e privacidade de dados. É essencial garantir o uso responsável dos dados agrícolas para manter a integridade das aplicações e do serviço”, conclui.