Quando a IA passa a trabalhar lado a lado com o produtor

A Inteligência Artificial (IA) já deixou de ser uma promessa distante para começar a ocupar espaços concretos dentro das operações de produção animal. Câmeras, sensores, drones e plataformas capazes de processar grandes volumes de informações passaram a acompanhar atividades que, durante décadas, dependeram quase exclusivamente da observação humana.

A mudança, porém, não significa simplesmente trocar o olhar do produtor por algoritmos. O movimento mais relevante está em outra direção, criar uma nova divisão de trabalho entre tecnologia e equipe de campo, na qual máquinas identificam padrões, organizam informações e sinalizam desvios, enquanto profissionais interpretam os dados e decidem o que fazer.

Esse equilíbrio ganha importância à medida que granjas, confinamentos e fábricas de ração lidam com operações cada vez maiores e mais complexas. Para Marcelo Dalmagro, diretor de Tecnologia, Inovação e Marketing da Cargill Nutrição e Saúde Animal, o papel da IA está justamente em ampliar a capacidade humana de análise.

“A inteligência artificial deve apoiar a tomada de decisão, não substituir o conhecimento técnico e a experiência de campo.”

Na produção animal, parte importante das decisões nasce da observação do comportamento dos animais, consumo, disponibilidade de água, condição dos lotes, qualidade do manejo ou alterações no desempenho. O problema é que a escala pode tornar essa observação mais difícil. Quanto maior a operação, maior também o volume de informações que precisa ser acompanhado diariamente.

É nesse espaço que entram ferramentas de visão computacional e análise de dados. Em vez de depender apenas de uma avaliação visual feita em determinados momentos do dia, o produtor pode contar com sistemas capazes de coletar e organizar informações de maneira contínua.

A proposta não é substituir o funcionário que percorre os galpões ou os currais, mas permitir que esse profissional chegue à decisão com mais elementos.

A plataforma CattleView, por exemplo, estrutura drones, inteligência artificial e softwares, que são utilizados para analisar informações de confinamentos, incluindo comportamento animal, acesso à água, leitura de cocho e outros indicadores. A plataforma foi desenvolvida para transformar imagens em informações que possam apoiar a gestão. O ganho potencial está menos em “ter IA” e mais em reduzir a subjetividade de determinadas avaliações.

Existe, entretanto, uma questão menos discutida no entusiasmo em torno da inteligência artificial, o que acontece quando o cenário observado pelo sistema foge do padrão?

Uma mudança ambiental, um problema sanitário, uma falha de sensor ou simplesmente uma situação que não esteja suficientemente representada nos dados pode produzir uma recomendação inadequada. Por isso, a implementação da IA na produção animal cria também uma nova exigência para as equipes: saber interpretar a tecnologia, reconhecer suas limitações e questionar seus resultados quando eles não fazem sentido diante da realidade observada, a experiência humana, nesse cenário, não perde valor, mas ela muda de função. Em vez de ser a única fonte de informação, passa a atuar junto a uma camada adicional de dados produzidos por sistemas digitais.

A própria evolução dos modelos depende dessa relação. Um resultado considerado inadequado precisa ser analisado para que seja possível identificar se o problema esteve nos dados, nas regras utilizadas ou na capacidade do modelo de interpretar determinada situação.

Como explica Dalmagro, a IA não necessariamente aprende automaticamente a partir de cada erro. Os desvios precisam ser avaliados e, quando necessário, utilizados para corrigir dados, aperfeiçoar regras ou atualizar modelos.

“Confiar na IA significa conhecer suas possibilidades e seus limites, mantendo supervisão humana e processos claros para tratar exceções.”

Esse processo de digitalização já alcança diferentes pontos da produção. Na avicultura, o Galleon™ utiliza inteligência artificial e deep learning para analisar dados relacionados à microbiota intestinal das aves. A proposta é ampliar a capacidade de identificar padrões e apoiar decisões relacionadas à nutrição, ao manejo e à saúde.

A ferramenta reúne mais de 44 mil análises em uma base formada a partir de dados de diferentes países. O volume é relevante porque, na lógica da inteligência artificial, conjuntos maiores de informações podem ampliar a capacidade de identificação de padrões,  embora continuem dependendo de interpretação técnica.

Outra frente de aprimoramento dos protocolos cotidiano nas granjas está na gestão da alimentação. O FeedView utiliza sensores e câmeras para acompanhar estoques de ração e auxiliar o gerenciamento da cadeia de abastecimento em operações de aves e suínos. A tecnologia busca reduzir a necessidade de conferências manuais e antecipar necessidades de reposição.

Segundo os dados apresentados pela empresa, a solução pode reduzir em até 95% as demandas emergenciais de abastecimento.

Mais do que automatizar uma tarefa, o exemplo mostra uma mudança importante na gestão, a informação deixa de chegar apenas depois que o problema aparece e passa a ser utilizada para antecipar uma necessidade operacional.

No fim, entretanto, nenhuma tecnologia se sustenta apenas pela quantidade de dados que consegue produzir. As ferramentas de IA podem melhorar o resultado da operação?

Isso pode aparecer na redução de desperdícios, na menor ocorrência de abastecimentos emergenciais, no melhor aproveitamento da mão de obra, na eficiência alimentar, no desempenho dos animais ou na capacidade de antecipar problemas.

No CattleView, por exemplo, é um único drone que pode monitorar um confinamento de aproximadamente 20 mil animais em um voo e que o sistema apresenta 99,3% de acurácia (proximidade entre o valor obtido experimentalmente e o valor verdadeiro na medição de uma grandeza física) na leitura das imagens.

Indicadores como esses ajudam a deslocar o debate da inovação pela inovação para uma questão mais objetiva: quanto valor a tecnologia efetivamente acrescenta à operação?

A discussão sobre Inteligência Artificial no agro tende a avançar menos pela substituição de pessoas e mais pela reorganização das tarefas. Atividades repetitivas, conferências e processamento de grandes volumes de dados são áreas nas quais a automação tende a ganhar espaço. Ao mesmo tempo, interpretação, tomada de decisão, avaliação de exceções e conhecimento das particularidades de cada operação continuam exigindo participação humana.

Essa combinação pode ser particularmente importante na produção de proteína animal, onde pequenas alterações de manejo podem produzir impactos econômicos relevantes. A questão, portanto, não é escolher entre experiência e algoritmo. É definir como os dois podem trabalhar juntos sem que a tecnologia seja tratada como uma autoridade absoluta nem que o conhecimento de campo seja ignorado diante de uma tela.

A transformação digital da produção animal está avançando. O próximo passo talvez não seja colocar mais inteligência artificial dentro das granjas, mas aprender a trabalhar melhor com as que já exstem.