Entenda como o Machine Learning pode alavancar os resultados da sua empresa Atualmente ouvimos muito sobre Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning, NLP (Natural Language Processing), Visão Computacional e Generative AI. Nesse mar de sopa de letrinhas, a realidade é que muitas empresas de diversos segmentos ainda têm dúvidas sobre a possibilidade de utilizarem essas tecnologias em seu negócio. Outro questionamento comum é se o investimento trará um bom retorno financeiro (e em quanto tempo) e não apenas custos. Pensando em esclarecer esses e outros pontos, resolvi escrever sobre a aplicação dessas tecnologias em alguns segmentos de negócios. O conteúdo será abordado em diferentes postagens e, para hoje, o foco é o AGRONEGÓCIO. Machine Learning no Agronegócio Já não é de hoje que o agronegócio é um dos setores que impulsiona a economia nacional, representando  25% do Produto Interno Bruto.  A tecnologia é um dos fatores capazes de manter o Brasil como um dos maiores exportadores mundiais de alimentos e fibras. Entretanto, a velocidade das inovações em seus processos não acompanhava a necessidade das empresas, fato que mudou com a popularização das soluções mencionadas acima.  Muitos profissionais da área podem se perguntar: Como posso aplicar uma dessas tecnologias em minha empresa cujo foco é o agronegócio?  Como o meu retorno financeiro aumentará?  Dentre as tecnologias citadas, quais podem gerar um impacto positivo? O que preciso para começar? Bem, vamos lá… No agronegócio existem diversas vertentes como: Pecuária; Apicultura; Horticultura etc. Em todas é possível aplicar AI/ML (gosto de utilizar esse termo para resumir todas as tecnologias mencionadas e, seguirei utilizando dessa maneira ao longo dos meus posts). As siglas significam: Artificial Intelligence/Machine Learning e o único requisito para utilizá-las é ter ou coletar novos dados. Suponhamos que você tenha uma plantação de milhos em 1 hectare e normalmente utiliza um inseticida para combater larvas e mosquitos em toda a extensão do cultivo. Com AI/ML é possível focar somente em áreas onde a incidência desses insetos seja maior e exista um risco real ao plantio. As tecnologias possuem a capacidade de prever quais serão os pontos mais afetados por meio de um monitoramento rápido realizado com um drone. O equipamento dispõe de visão computacional e identifica os insetos, aplicando assim o inseticida. Usando como baseline um inseticida que consiga cobrir 100m², seria necessária a compra de 100 galões desse inseticida e, caso ele custasse aproximadamente R$ 231,00, o custo total seria de R$ 23.100,00. Agora, considerando uma área de foco coberta por AI/ML, dois galões cobrindo 200m² poderiam resolver todo o problema com um custo de R$ 462,00. Ou seja, economia de R$22.638,00. Esse foi apenas um dos clássicos exemplos de uso em uma plantação.  Mas, temos muitas outras áreas que podemos aplicar:  Manutenção preditiva dos equipamentos de plantação e colheita;  Previsões climáticas;  Previsões financeiras;  Previsões de demanda; Previsões de atraso na entrega do produto; Detecção de fraudes no processo; Simulações na criação de animais e desenvolvimento de plantas, etc.  Tudo isso apenas inserindo alguns dados de inputs para um modelo de AI/ML treinado. Conclusão A conclusão que deixo a você é que, dentro do segmento do agronegócio é possível aplicar AI/ML em qualquer área e departamento, tomando as melhores decisões baseadas em dados que muito provavelmente você já tenha e que estão apenas esperando para serem utilizados.  Em um mundo em constante evolução tecnológica, a pergunta de se toda empresa pode usar Machine Learning não deve mais ser “se”, mas sim”como”. No caso específico do agronegócio, fica claro que as aplicações de AI/ML são vastas e promissoras. Desde otimizar o uso de recursos como inseticidas, prever condições climáticas, demanda do mercado e até mesmo detectar fraudes nos processos, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina têm o potencial de revolucionar a maneira como o setor opera. A implementação bem-sucedida de AI/ML não exige necessariamente um grande investimento inicial, mas sim a coleta e utilização eficaz de dados que muitas empresas já possuem. O exemplo da economia substancial com o uso direcionado de inseticidas ilustra como a tecnologia pode otimizar os processos e melhorar os resultados financeiros de maneira significativa. Portanto, a conclusão é que no agronegócio, assim como em muitos outros setores, a adoção de Machine Learning é uma oportunidade tangível para tomar decisões mais assertivas, aumentar a eficiência e, em última análise, impulsionar o sucesso financeiro. O momento de explorar essas tecnologias é agora, e as empresas que se adaptarem mais rapidamente colherão os benefícios dessa revolução tecnológica. Este é o futuro do agronegócio, e a pergunta não é se você deve adotá-lo, mas sim como você pode fazer isso com sucesso. Wilian Cesar Uhlmann Data Scientist | Machine Learning Engineer wilian.uhlmann@darede.com.br Formado em Ciência da Computação e com MBA em Data Science. Atua na resolução de problemas de negócios na área de tecnologia há mais de 11 anos, tendo ministrado um curso de end-to-end de Data Science utilizando a plataforma da AWS. Certificado em ITIL, AWS Cloud Pratictioner e AWS Machine Learning Specialty.