Entenda o uso de inteligência artificial na indústria e na agropecuária 4.0

Um desafio cada vez maior dentro das empresas tem sido aliar contenção de gastos ao planejamento interno e à expansão dos negócios. E, com isso, o uso de inteligência artificial em várias etapas do processo produtivo virou decisão estratégica em setores mais tradicionais, como a indústria e a agropecuária. Do escritório ao produto final, da planilha à colheita da safra, a implementação de IA passou a ser importante para se destacar no mercado.

O #PraEntender, série do Estado de Minas que explica temas relevantes do dia a dia de uma maneira didática, conversou com empresários e pesquisadores sobre como a inteligência artificial tem ampliado a capacidade de planejamento e execução de fábricas e produtores rurais, e, ao mesmo tempo, consolidado o que ficou caracterizado como a Quarta Revolução Industrial, quando indústrias da Europa, Estados Unidos, China, Japão, Taiwan e Coreia do Sul passaram, em meados de 2010, a automatizar por completo a linha de produção.

“Em um futuro próximo, veremos a IA deixar de ser uma ferramenta para se tornar parte ativa da forma como as empresas operam”, diz De’Lon Dixon, fundador e CEO da Think BR, empresa internacional especializada em inteligência artificial aplicada ao mundo dos negócios. Segundo ele, uma das principais tendências nessa área são os agentes de IA.

“São sistemas que não apenas fornecem respostas, mas também tomam medidas, como gerenciar fluxos de trabalho, agendar tarefas ou executar processos em diferentes ferramentas”, explica Dixon, que destaca “a combinação da IA com os dados internos da empresa” como uma mudança decisiva dentro das empresas. “É aí que reside a verdadeira vantagem competitiva”, afirma.

Agricultura 4.0

Na agricultura, a aplicação da inteligência artificial tem avançado, principalmente, na análise de grande volumes de dados para planejar o processo produtivo, o uso dos solos, a aplicação de fertilizantes e prever rendimentos das culturas, por exemplo. Uma modernização da atividade que o setor passou a chamar de agricultura de precisão.

Para o professor e pesquisador da Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais (Epamig) Thiago Furtado, a Agropecuária 4.0 ainda está em processo de transição. “A gente está saindo daquela agricultura convencional para uma agricultura digital, com precisão e tomadas de decisões de forma mais ágil, baseadas em dados. Métodos de supervisão, fertilização e seleção de sementes desempenham um papel importante na determinação da produtividade das colheitas e na sua capacidade de lidar com as mudanças climáticas”, afirma.

 

Apesar de alguns agricultores ainda serem relutantes sobre o uso de IA no dia a dia no campo, os resultados e as tendências mostram que mudanças devem ocorrer com o barateamento de sistemas e softwares. O mercado de Inteligência Artificial na agricultura tem previsão de crescimento global até 2028 de US 4,7 bilhões, segundo a Organização Mundial da Propriedade Intelectual (OMPI).
Esse aumento é impulsionado pelo uso intensivo de tecnologias, como sensores, dados e imagens aéreas, que ajudam a melhorar a produtividade das culturas por meio de técnicas de aprendizado de máquina.

“Atualmente, a maior tendência que observamos com IA na agricultura e na indústria é a transição da automação para a inteligência. Na agricultura, a IA está impulsionando a agricultura de precisão. Os agricultores estão usando dados de sensores, drones e satélites para decidir exatamente quando irrigar, fertilizar ou tratar as plantações, o que aumenta a produtividade com menos recursos”, detalha Lilah Kole, estrategista de IA e Dados da Think BR.

De acordo com a Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE), a produção global de alimentos de 2023 a 2032 tende a crescer cerca de 1,1%. Enquanto isso, estima-se que 41% de todos os cereais serão consumidos diretamente pelos seres humanos, 37% usados para ração animal e biocombustíveis, sendo o restante por outros processos industriais.

Indústria 4.0

Na indústria, as tecnologias digitais também têm ganhado espaço em processos e gerenciamentos. De acordo com o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), 89% das empresas industriais brasileiras utilizaram tecnologias digitais avançadas em suas atividades em 2024. Ainda de acordo com essa pesquisa, 41,9% das empresas industriais brasileiras adotaram inteligência artificial. O salto foi de 25 pontos percentuais em relação a 2022.

Para a Coordenadora do Centro 4.0 da Fiemg, Ingrith Machado, o volume de dados é essencial para a boa implementação de uma ferramenta de inteligência artificial. “Quando falamos de uma IA para uma manutenção preditiva, por exemplo, é preciso ter um volume de dados grandes para que haja uma melhor acurácia da implementação”, explica.

Shaun Zhang, diretor de Soluções de IA da Think BR, diz que essa precisão na análise de um grande volume de dados nas empresas ajuda a entender a importância da inteligência artificial no setor industrial. “A IA é uma das poucas tecnologias que permite reduzir custos e aumentar a produtividade, simultaneamente”, afirma.

Em termos de custos, Zhang explica que o uso de IA automatiza em tarefas repetitivas, como suporte ao cliente, geração de relatórios ou entrada de dados, reduz despesa com mão de obra e libera as equipes para se concentrarem em trabalhos de maior valor agregado. “Também reduz erros, o que significa menos retrabalho e menos problemas operacionais”, detalha. “Em termos de produtividade, a IA ajuda as empresas a se moverem mais rapidamente. Ela pode analisar grandes quantidades de dados instantaneamente, fornecendo às equipes insights em tempo real e uma melhor tomada de decisão”, diz Zhang.

Onde está a IA no Brasil?

De acordo com o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), no Brasil, as áreas que mais aplicaram IA foram administração (87,9%), comercialização (75,2%) e desenvolvimento de projetos de produtos, processos e serviços (73,1%). A computação em nuvem continua líder, com 77,2% das empresas fazendo uso da tecnologia, seguida por internet das coisas (50,3%), robótica (30,5%), análise de big data (27,8%) e manufatura aditiva (20,3%).

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*Conteúdo oferecido pela Think BR