Existem empresas com altíssima capacidade de gerar dados. O agronegócio é um dos melhores exemplos. No Brasil, granjas, galpões e até plantações já são monitorados por aparelhos. O produtor pode, por exemplo, monitorar a quantidade de água de animais com apoio de aplicativos e equipamentos.
Mas o que muitas empresas ainda não enxergaram são as oportunidades que essa coleta de dados do antes e após a tomada de ação pelo produtor podem gerar. As análises dos ambientes para uso de dados agronômicos gerados em plataformas digitais são valiosas. E essa é a melhor maneira de implementar a ciência de dados da agricultura: o big data do agronegócio.
Se por um lado especialistas como técnicos ou zootécnicos podem auxiliar nas tomadas de decisões com base em conhecimentos teóricos e práticos, imagine o que é possível fazer quando esse conhecimento é combinado com a inteligência artificial, também conhecida por AI.
Você que é de uma agrotech – startups do agronegócio – e está lendo este artigo já deve ter visto uma oportunidade para entrar com força no jogo. O mesmo eu diria se você é de uma empresa de soluções de equipamentos tecnológicos para monitoramento de ambientes criarem novos modelos de negócios. Inclusive, gerando spin-offs. Essas, inclusive, são rotas de inovação aberta que meu colega Marcos Daniel abordou neste texto (clique para ler).
O agro como exemplo
Vamos explicar tudo isso um pouco mais a fundo. Existem diversas tecnologias de sensoriamento que capturam dados e informações no campo: lavoura, ambientes confinados, até mesmo nos tanques da piscicultura.
Com isso, existe um monitoramento constante daquele ambiente sensorial. A partir do momento que temos essa captura de informação e armazenamento de dados, o Big Data do agronegócio pode se antecipar até mesmo aos gatilhos de alerta, que demandam ação imediata.
Todos esses dados de monitoramento são variáveis, ou seja, pequenos pontos de análise. Mas quando eles são agrupados, começamos a entender e correlacioná-los com outros dados e informações, temos o que chamamos de análises de comportamento.
Mas o que fazer com esse volume de dados do big data do agronegócio?
Pense comigo: o que acontece com um suíno quando a temperatura da granja sobe 5 ou 8 graus ao dia? Ele come menos? Bebe mais água?
Se existe uma taxa de conversão alimentar menor, é porque o ambiente não apresenta o bem-estar animal necessário, concorda? Esse é um exemplo que pode levar o produtor a refrescar o ambiente antes que os suínos passem a comer menos, se ele tiver acesso a essa correlação de informações.
Nesse sentido, a ciência de dados da agricultura e da pecuária ajuda a construir essa correlação de informações a partir do conhecimento gerado no passado. Se uma correção foi feita no ambiente, e o suíno melhorou sua condição alimentar, a inteligência artificial presente no aparelho pode indicar ao produtor essa realização de ação em outros momentos.
Melhor ainda: a partir da experiência com esse produtor, se esse dado for disponibilizado em uma rede de conexões online, pode ser uma recomendação extremamente útil para outros produtores que possuem o mesmo equipamento.
Leia também: Por que a cultura da inovação no agronegócio é uma referência para outros setores
Claro, pelo fato de eu ter trabalhado por muitos anos em uma cooperativa, eu sei que muitas vezes condições como região, raça e genética podem interferir nessa recomendação.
Mas é justamente esse o grande pulo do gato para os fornecedores dessas tecnologias. Isso porque a combinação de dados, armazenando e disponibilizando informações de raças e genéticas e outras variáveis, são capazes de aprimorar as recomendações e deixá-las ainda mais personalizadas para cada produtor.
Recursos humanos na ciência de dados na agricultura e pecuária
Essa possibilidade de combinação de variáveis de dados na inteligência artificial são parte do agronegócio 5.0. E é algo tão interessante que pode colocar o Brasil ainda mais na vanguarda global do setor, que representa quase 30% do PIB nacional.Além disso, é também uma grande chance de gerar empregos. Sabe por quê?
Porque uma coisa é falar com zootecnistas, veterinários, agrônomos técnicos e extensionistas que cuidam de produtos agro, seja na agricultura ou na pecuária, para tomadas de ações imediatas. Outra é unir esses profissionais à validação das percepções da inteligência artificial.
O que eu quero dizer com isso é simples. Que a ciência baseada em percepção humana e a de dados são complementares. São esses profissionais que devem, no fim do dia, fazer a checagem se as correlações criadas pelos algoritmos fazem sentido. Isso melhora ainda mais a inteligência artificial dos equipamentos e aplicações que podem ser produzidos.
Ou seja, conseguimos ver aqui duas grandes oportunidades de trabalho. Uma para os profissionais de tecnologia. Outra para profissionais conectados à agronomia.
Inclusive, esse é um dos motivos pelos quais diversos especialistas do agro recomendam que as próprias disciplinas dos cursos de Veterinária e Agronomia passem a incluir disciplinas tecnológicas. Veja, por exemplo, o que nos disse o agrônomo, empreendedor e inovador George Hiraiwa, diretor do hub de inovação, o CoCriagro, de Londrina (PR):
A gente incentiva muito, na questão da Agronomia, a visão do novo agrônomo. Os alunos não podem mais ter a mesma grade [de disciplinas] de dez anos atrás. Hoje é fundamental ter noção de programação. Não vou dizer que um agrônomo tem que sair da faculdade como programador, mas alguns têm mais facilidade. E quem sai com esse skill, um agrônomo que sabe programar, é raridade. E esse cara deve estar ganhando uma fortuna.
George Hiraiwa
Leia a entrevista completa com George Hiraiwa sobre o hub de Inovação CoCriagro
Big data do agronegócio: ecossistemas na ciência de dados na agricultura
Aliás, esse depoimento nos faz refletir também sobre a importância do fortalecimento dos ecossistemas de inovação para que essas inovações no agronegócio possam surgir. Essa ciência de dados na agricultura, o Big data do agronegócio, pode ser cada vez mais estimulado pela inovação aberta.
E a inovação é praticamente o ar respirado em hubs de inovação como o CoCriagro, no ecossistema Biopark de Toledo e no Parque Tecnológico de Itaipu (esses dois últimos localizados na região Oeste do Paraná, uma das maiores produtoras de grãos do Brasil).
Leia também: O que são laboratórios de inovação e hubs? Existem diferenças? Chegou a hora de tirar suas dúvidas!
Nesse sentido, como consultor de inovação, posso fazer uma recomendação: as empresas devem ficar de olho e, sempre que possível, participar ativamente das conexões com organizações como essas. São nelas que nascem startups e acontecem desafios de inovação aberta que podem se tornar novas soluções às empresas para transformar o próprio negócio.
Chegou a hora de procurar uma consultoria de inovação?
Isso tudo, para mim, deixa claro que os modelos matemáticos não determinam apenas o ramo da informática. Eles são capazes de aprimorar diversas outras áreas da sociedade. Um exemplo vimos neste texto: a ciência de dados na agricultura e pecuária.
Entretanto, além do big data do agronegócio, algoritmos também apoiam a saúde, a indústria 4.0, o varejo 4.0 e tantas outras frentes de nossa sociedade.
Inclusive, vivemos um momento em que esse boom será cada vez mais estimulado. Em primeiro lugar, por conta da chegada do 5G ao Brasil, que irá apoiar todas essas conexões. Em segundo lugar, pelo surgimento de novas profissões, uma vez que somente gestão de pessoas é capaz de transformar dados em conhecimento.
Para fazer com que essas conexões fiquem mais claras, é altamente recomendado que sua organização conte com uma consultoria de inovação e transformação digital. Nós da Haze Shift, por exemplo, temos uma equipe de transformação digital focada em trabalhar a observação de possibilidades para nossos clientes.
Ou seja, podemos juntos fazer um estudo para co-criar soluções usando informações que as empresas já têm, mas que muitas vezes estão obsoletas, ou apenas utilizadas para uma ação emergencial, como em casos como citamos neste texto sobre agronegócio.
Além disso, também somos experts em fazer a conexão de empresas e startups por programas de inovação e huntings de startups. Por exemplo, em um projeto que fizemos com o hub de inovação Ciklo reforçamos a conexão das empresas de Francisco Beltrão (PR) com startups.
Você é nosso convidado: clique aqui e confira esse case de sucesso com o Hub Ciklo
Em outras palavras, esse trabalho de análise de arquitetura de dados é mais do que uma tendência. Ele já está sendo feito e empresas que esperarem correm o risco de ficarem para trás.
Portanto, fica aqui o convite: vamos conversar. Vamos co-criar um projeto para sua empresa? Conte conosco, seja para dar o pontapé inicial ou para melhorar o uso da ciência de dados: na agricultura, na saúde ou em outro ramo.