A integração da inteligência artificial (IA) na agricultura é vista como um caminho inevitável e essencial. Contudo, antes de sua plena implementação, é crucial superar uma barreira fundamental: a qualidade dos dados coletados no campo. Este aspecto representa um desafio significativo, especialmente considerando a limitada adesão de produtores rurais a ferramentas básicas de gestão.
Alexandre Borges, CEO e cofundador da Grão Direto, destacou a importância da digitalização prévia dos processos. Durante o evento Harvesting Innovation, organizado anualmente pela SP Ventures em São Paulo, ele afirmou que é inviável discutir o impacto da IA se os dados permanecem analógicos, desconectados, offline e inacessíveis. Segundo Borges, sem a digitalização, não será possível extrair valor da tecnologia.
Para viabilizar essa transformação, a Grão Direto adota uma abordagem presencial com seus clientes, realizando um trabalho que Borges descreve como "anterior à IA", focado em estabelecer as bases necessárias para o sucesso da tecnologia.
Borges enfatizou que a mera digitalização de processos ineficientes resulta na amplificação de erros. Ele argumenta que a IA oferece a oportunidade de reavaliar e otimizar processos desde o início, permitindo uma escala de melhoria contínua. Comparou a situação a uma cooperativa de táxi que apenas adota um aplicativo, enquanto o objetivo é inovar como o Uber.
Rodrigo Gonçalves, CEO e fundador da GoFlux, plataforma de gestão digital de fretes e concessão de crédito por antecipação de recebíveis, reiterou a necessidade urgente de aprimorar a origem dos dados.
Gonçalves apontou a conexão de informações como o principal desafio, notando que muitas negociações de frete ainda ocorrem por telefone. Ele explicou que operações realizadas offline não possuem existência digital e, portanto, não podem ser utilizadas como base de dados para a aplicação de inteligência artificial.
Ele descreveu a abordagem da GoFlux como um "copiloto" para os clientes. A empresa busca um conhecimento aprofundado dos negócios e da logística de seus parceiros, o que facilita o teste de diversas aplicações práticas.
Gonçalves também fez um apelo pela urgência na conscientização e, sobretudo, na ação.
Ele alertou que, na GoFlux, a evolução dos modelos de IA é tão rápida que, em poucos dias, novas funcionalidades surgem. Para Gonçalves, adiar a preparação dos processos para a jornada da IA é procrastinar, pois a tecnologia se tornará onipresente, sendo utilizada "apesar de você".
Em um painel mediado por Guilherme de Assis Brasil, CTO da Starian, os participantes foram questionados sobre a adoção de ferramentas de código aberto (open source) versus o desenvolvimento de modelos proprietários.
O debate ganhou relevância com a recente decisão do governo dos Estados Unidos de proibir o uso dos modelos de IA da Anthropic por estrangeiros, o que levanta preocupações sobre a interrupção do acesso a dados.
Ambos os executivos concordaram que as abordagens são complementares.
Gonçalves explicou que, em alguns casos, o desenvolvimento de um modelo proprietário não se justifica, sendo mais eficiente utilizar soluções prontas. No entanto, para situações que dependem fortemente de regras locais, como a metodologia de crédito em logística da GoFlux, o desenvolvimento proprietário é preferível.
Borges, da Grão Direto, corroborou essa visão, afirmando que para estar na vanguarda do conhecimento, as grandes empresas de tecnologia estão à frente. Contudo, em cenários que envolvem dados estratégicos e privados, não é sempre necessário buscar a tecnologia de ponta; modelos proprietários, mesmo que mais lentos, podem ser adotados para garantir a confiança entre as partes.
Um exemplo prático dessa abordagem é o Ayrton, a inteligência artificial desenvolvida pela Grão Direto, que no ano anterior foi responsável por 20% das negociações realizadas pela plataforma.