Data Science no agronegócio: o caminho para garantir o valor ESG

Como Data Science tem relação com o agro e a pauta ESG? Para resultar em vantagem competitiva, as práticas ESG precisam ser mensuráveis, reportáveis e verificáveis. E isso só é possível através da ciência de dados. Entenda como é imprescindível digitalizar análises e monitoramento de territórios e como isso pode ser fácil, ágil e preciso. Confira nosso conteúdo especial e posicione o seu negócio à frente.

Entendendo o conceito de Data Science

Antes de aprofundar o tema Data Science no agronegócio, passar pelo conceito do termo já explica muito das aplicações e dos benefícios.

Data Science significa ciência de dados e, em termos simples, consiste na tomada de decisão baseada em dados. Isso se dá a partir do tratamento de uma imensidão e diversidade de dados brutos, a fim de transformá-los em informações de valor, para realizar análises escaláveis, velozes e precisas, e, dessa forma, gerar insights para decisões mais assertivas. E, consequentemente, otimização e expansão dos negócios.

Nesse sentido, as tecnologias utilizadas em Data Science fazem extração, coleta e cruzamentos ágeis, amplos e robustos dos dados. Na sequência, ocorre a organização e a interpretação desses dados, e a automatização desse processo, que resultam em análises históricas e preditivas, de forma sistemática. São elas que dão as respostas mais precisas e seguras, e prevêem cenários com acurácia, considerando a tendência dos dados e uma gama ampla de variáveis.

O termo “ciência de dados” data de 1960, quando passou a ser usado como um sinônimo para ciência da computação. Mas evoluiu e hoje é muito mais do que isso. Data Science é a base da inteligência artificial e, em nível mais avançado, de machine learning, ou aprendizado de máquina. Essas definições também podem ser referenciadas como inteligência de dados.

Mas como tudo isso se aplica ao agronegócio? De uma forma que gera alto valor. E que explicaremos aqui.

Big data e Data Science no agronegócio

É com Data Science que as empresas têm conseguido eficiência operacional e vantagem competitiva nos mercados em que atuam. E no agro, não é diferente.

O podcast Super Data Science, em um episódio sobre agricultura digital, aponta cinco exemplos de uso de inteligência artificial e machine learning na agricultura:

1 – Agricultura de precisão

2 – Biogenética

3 – Robôs para controle de ervas daninhas

4 – Colheita automática

5 – Previsão do tempo com acurácia

Aqui na Agrotools, desenvolvemos tecnologia para ir além e ao longo do artigo, mostraremos como essa evolução tornou possível para oferecermos tecnologia e inteligência de dados para todos os negócios que se relacionam com o agro, comprando ou vendendo para territórios rurais, oferecendo crédito, seguro, ou seja, praticamente todos os setores da economia brasileira, mesmo que não diretamente, estão de alguma forma vinculados ao agro.

A inteligência de dados aplicada ao campo leva à chamada agricultura digital, que engloba o agronegócio 4.0, já evoluindo para o conceito de agro 5.0. Um cenário cada vez mais tecnológico e que potencializa todos os recursos já empregados na agricultura e na pecuária.

Estudo da Embrapa define que o agro 4.0 “emprega métodos computacionais de alto desempenho, rede de sensores, comunicação máquina para máquina (M2M), conectividade entre dispositivos móveis, computação em nuvem, métodos e soluções analíticas para processar grandes volumes de dados e construir sistemas de suporte à tomada de decisões de manejo”.

Especialistas da Embrapa também trazem a evolução para o agro 5.0, com base em agricultura e pecuária de precisão, robótica e automação no campo, e ciência de dados como um todo.

Os benefícios do uso de Data Science no agronegócio ultrapassam os limites das propriedades rurais. Estendem-se a todos os stakeholders, do produtor, ao segurador, financiador, comprador, investidor, reverberando no consumidor. E alcançam todos os setores que se relacionam com o campo, como crédito rural, seguro agrícola, mercado de insumos, beneficiamento de grãos e indústria de alimentos de uma forma geral.

“No agro, qualquer etapa da cadeia que tenha tomada de decisão pode se beneficiar da ciência de dados. A instituição financeira que fornece crédito ao produtor rural, por exemplo, vai usar machine learning e obter um score de crédito para o agricultor, e assim verificar as condições do crédito agrícola”, explica Lucas Machado Pontes, cientista de dados da Agrotools.

Na concessão do crédito, a aplicação de Data Science permite a análise de índices de produtividade, condições climáticas e compliance socioambiental de forma ágil, transparente e segura, levando a uma gestão operacional eficiente. E isso vale desde a pré-concessão do crédito, passando pelo acompanhamento do plantio até o pós-plantio. Etapas que também valem para apólices de seguro agrícola.

Para o produtor rural, análises precisas significam condições de crédito e seguro mais justas. Para quem financia, assegura e negocia com o campo, as soluções de AI e machine learning garantem precisão e menor risco em cada contrato.

Pontes salienta outros exemplos de aplicação de Data Science no agro:

• Negociação de insumos – dados possibilitam melhor definição de preço;
• Genética das sementes – no desenvolvimento de novos códigos genéticos, a ciência de dados é aplicada a fim de diminuir o número de experimentos em campo e testar novas sementes.
• Definição da cultura a plantar e manejo otimizado – dados predizem o valor de determinado grão no momento previsto da venda e ajudam na escolha da cultura a ser cultivada; no plantio e na manutenção, dados analisam diversos fatores, como meteorologia e umidade do solo; imagens de satélite permitem definir os melhores horários para a irrigação, através de sensores IoT (Internet of Things ou Internet das Coisas), ou seja, equipamentos conectados à internet, ligados a um pivô central de irrigação, que, ao chegar em determinado valor, prediz que a umidade vai cair até certa medida e aciona a irrigação automaticamente;
• Colheita e armazenamento – a partir de dados climáticos, a inteligência artificial indica o momento certo da maturação dos grãos; silos inteligentes possuem sensores que medem a umidade do grão e controlam automaticamente a ventilação para secagem;
• Maquinário agrícola – através de machine learning, é possível aprimorar cada vez mais a agricultura de precisão, com tratores, colheitadeiras, pulverizadores e outros maquinários, com direção autônoma e inteligência de dados; equipamentos novos surgem a cada safra, como pulverizadores, de diversas marcas, que leem a planta e aplicam o fertilizante ou o herbicida apenas no local e na quantidade necessários.

O estudo “O Impacto da tecnologia em 2022”, realizado pelo Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos (IEEE) – uma das maiores organizações profissionais do mundo, sediada nos Estados Unidos – considera que a Internet das Coisas levará aplicações cada vez mais inteligentes para o campo.

Todos os anos, a pesquisa ouve líderes de tecnologia sobre os rumos do mercado. Na edição de 2021, as tecnologias eleitas como mais importantes para 2022 foram inteligência artificial e machine learning. Além disso, para 95% dos entrevistados, a inteligência artificial conduzirá a maior parte da inovação em praticamente todos os setores da indústria nos próximos 5 anos.

“A dificuldade é obter dados com qualidade. Esse é o grande gargalo da ciência de dados, em qualquer área, e muito mais no agronegócio, que tem vários problemas de campo para resolver, como a falta de conexão à internet. Outro desafio de Data Science no agro é que lida com dados muito complexos, que variam no espaço e no tempo, e interferem um no outro. Não se pode simplesmente tomar a decisão de irrigar baseando-se na umidade do solo, porque se tiver um fungo nessa plantação, irrigar no momento errado vai espalhar ainda mais essa praga”, explica Lucas.

Aplicação de Data Science como parte da estratégia ESG

Um estudo da BMJ Consultores Associados, divulgado pelo Valor Econômico, aponta que a venda de commodities brasileiras, como carne e soja, poderão ser afetadas por leis que iminentes nos Estados Unidos, na União Europeia e o Reino Unido. “A pressão internacional para conter as importações associadas ao desmatamento ilegal será cada vez maior”, aponta a reportagem com base no relatório.

A conclusão é de que o campo precisa responder às metas ambientais consolidadas em 2021. Entre elas, estão os compromissos selados na COP26, que posicionam o agronegócio como um dos principais players no combate às mudanças climáticas.

A partir disso, normas rígidas precisarão ser cumpridas. E a conformidade passa pelo rastreamento de toda a cadeia produtiva, que só é possível, de forma sistemática, com Data Science. Só com tecnologia é possível mensurar, reportar e verificar todos os aspectos exigidos para compliance com ESG.

E isso não deve ser visto como custo operacional, e sim como forma de ampliar os negócios. A sustentabilidade já deixou de ser um peso no orçamento. Migrou da coluna de custos para a de ganhos.

Relatório da Business & Sustainable Development Commission mostra que, até 2030, práticas sustentáveis representarão US$ 12 trilhões em economias e oportunidades de mercado na economia global.

Mas esse cifrão só se concretiza quando há transparência e rastreabilidade de todos os processos, da produção ou extração de matéria-prima, passando pelo beneficiamento até a distribuição e o descarte. E, para isso, a inteligência de dados é fundamental.

Alguns dos monitoramentos que Data Science viabiliza no campo, com precisão, velocidade e larga escala, para conformidade ESG:

• Rastreamento de todo o sistema de produção de determinada cultura
• Níveis de degradação do solo
• Focos de incêndio em tempo real
• Índices de produtividade
• Produção em áreas desmatadas ou sobrepostas a unidades de conservação, APPs (áres de proteção permanente), reservas legais, quilombos ou terras indígenas
• Comprovação de que os produtores de grãos ou pecuaristas empregam de acordo com as leis trabalhistas

Como funciona Data Science para o agro

Para tangibilizar a ciência de dados bem aplicada no agronegócio, a serviço dos setores que o atendem, a melhor forma é através de exemplos.

A Agrotools, empresa que desenvolve Saas (Software as a Service) para o agro, há 15 anos, trabalha Data Science com um banco de dados proprietário, que monitora mais de 200 milhões de hectares, e opera com mais de 1.300 camadas de informações.

Como explica Stella Rodrigues, gestora de consulting de soluções da Agrotools, “essas camadas são, por exemplo, as credenciais de todos os frigoríficos do Brasil, com mapas interativos que apontam desde a localização, até dívidas trabalhistas e volume de produção. No caso da soja, as camadas fazem o mapeamento e toda a área plantada no país, e os dados relevantes para os negócios relacionados”.

Além disso, a especialista também destaca que os sistemas da Agrotools fazem a integração com dados de fontes públicas e com uma rede de satélites de alto nível de complexidade.

“A tecnologia SaaS da Agrotools é capaz de realizar milhares de análises por minuto, com inteligência artificial e machine learning”, complementa Stella Rodrigues.

Functions

São microsserviços ou APIs (sigla em inglês para Interface de Programação de Aplicações) para serem integrados a sistemas já usados pelas empresas, aprimorando as análises. O cliente da Agrotools consegue contratar cada function separada, e embedar no seu CRM através de chaves de requisição. E paga por requisição, ou seja, paga pelo que usar, pelo número de análises que realizar.

Assim, é possível customizar o sistema de determinada empresa através da inclusão das soluções que considera necessárias, como estimativa de produtividade, classificação de aptidão agrícola, estimativa de penalização da produtividade, consulta de unidade de conservação, identificação de focos de incêndio, embargos ambientais, consulta de terra indígena, consultas trabalhistas, e CAR (Cadastro Ambiental Rural).

Como funcionam?

A plataforma da empresa envia uma requisição para os sistemas da Agrotools, recebe os dados já cruzados e interpretados, e consegue, a partir disso, gerar gráficos, alertas e relatórios. O cliente que contrata a function tem um especialista in-house que analisa os dados fornecidos pela Agrotools.

Pixels

Ferramentas de análise individual que podem ser contratadas separadamente, para analisar aspectos específicos de acordo com a demanda, na quantidade necessária, por volume de território ou um período específico. Permite acessibilidade para empresas de todos os tamanhos.

O pixel mais contratado é de análise socioambiental, principalmente por bancos, seguradoras e Fintechs

Como funcionam?

É só entrar com usuário e senha na plataforma online da Agrotools e acessar a ferramenta contratada para a análise pontual.

Soluções Digitais Enterprise

Consistem em soluções mais amplas, pois reúnem todas as APIs em uma só plataforma. São indicadas, por exemplo, para empresas que não possuem um sistema próprio ou que precisam de análises completas sem a necessidade de um colaborador para operá-las.

A Agrotools oferece diversas soluções digitais enterprise, como Safe, Sales, Brand, Suply, Insurance e Credit.

Como funcionam?

A Agrotools entrega todas as análises contratadas de forma integrada na plataforma.

A atualização dos dados com base nos critérios ambientais e regulatórios é constante. “No caso de focos de incêndio, por exemplo, a cada três horas, os softwares da Agrotools atualizam o mapeamento. E se um novo foco surge, um alerta é emitido no sistema”, explica Stella.

Áreas embargadas, crimes ambientais, demarcação de terras indígenas são outros dados que precisam ser atualizados periodicamente, o que ocorre com velocidade, facilidade e precisão com as soluções da Agrotools.

A gestora de consulting de soluções da Agrotools também destaca a facilidade de uso dos APIs, das ferramentas e da plataforma. “Para identificar a procedência da carne de determinado produtor rural, é uma consulta muito simples, só digitar o CNPJ da propriedade. O software faz todo o rastreamento em segundos”.

E mais: bloqueia automaticamente a venda do produtor que estiver descumprindo requisitos legais. O comprador digita os dados do vendedor para fechar a negociação e o sistema não permite que a operação seja concluída.

Os serviços também incluem profissionais especializados para atender a clientes que não possuem times dedicados em Tecnologia da Informação para determinadas análises, mais complexas e robustas. Eles podem operar as análises ou prestar consultoria, dependendo do tipo de solução contratada.

São diferentes formatos e tamanhos de soluções para atender diversas demandas de quem financia ou assegura o produtor rural, compra grãos ou gado, comercializa insumos, faz manejo de florestas, atua na indústria de biocombustíveis ou no varejo, ou precisa de um agribureau de crédito.

Através delas, esses players reduzem riscos e custos, garantem análises preditivas e respostas inteligentes para tomada de decisão mais assertiva.

Além disso, a contratação de qualquer uma dessas soluções é ágil, com poucos cliques e sem burocracias no Marketplace Agrotools, que oferece a possibilidade de contratos individuais ou de pacotes com descontos.

Veja a seguir exemplos de transformação dos dados em valor através de Data Science.

Cases de sucesso

Uma das referências em aplicação de Data Science no agronegócio é a BRF. A multinacional brasileira está entre as vencedoras do prêmio “As 100+ Inovadoras no Uso de TI” em 2021, na categoria Indústria de Alimentos e Bebidas, com o projeto Commodities 4.0.

A iniciativa surgiu da necessidade de comprovação dos critérios ESG, a partir da cobrança crescente nos mercados nacional e internacional.

A BRF é responsável pela absorção de cerca de 8% da produção de grãos no Brasil. Já operava com uma política ambiental ampla, que tem como uma das metas garantir a procedência socioambientalmente responsável de 100% dos grãos produzidos nos biomas Amazônia e Cerrado.

Isso significa barrar a compra de insumos, sejam de fornecedores diretos ou indiretos, que tenham sido originados em áreas desmatadas ou ilegais. As diretrizes estão previstas na Política de Compra Sustentável de Grãos BRF, e são fundamentais para o cumprimento de ESG.

Para atingir a meta, a companhia precisava mapear a originação dos grãos e aprimorar a digitalização da cadeia de suprimentos. E encontrou a solução na Safe, plataforma da Agrotools que faz a rastreabilidade dos grãos – soja, milho e sorgo, no caso da BRF – e os mais de 2,3 mil produtores rurais, cerealistas, traders e cooperativas envolvidos.

“[Hoje] A gente tem uma visibilidade de todas as lavouras, todos os plantios, e em cima disso podemos identificar oportunidades de compra, fazer uma estimativa do que vamos ter disponível e como vai ser a safra, conforme o clima e outras variáveis. Juntamos tudo isso com o desenvolvimento de modelos preditivos para gerar insights que nos dão uma visibilidade de até 24 meses [de antecedência] para possíveis riscos de quebra de safra e para o comportamento de preços.”, detalhou Antônio Carlos Cesco, diretor de Tecnologia da BRF, ao portal IT Forum.

Outra empresa que usa a tecnologia Agrotools para garantir a responsabilidade socioambiental na cadeia de suprimentos é a Caramuru, gigante brasileira de biocombustível.

A empresa é a 5ª maior produtora de biodiesel do Brasil. Faz o processamento de soja, canola, milho e girassol para produção de biodiesel, e também atua em outras frentes, como produtos de consumo e logística.

A Caramuru produz mais de 550 milhões de litros de óleos por ano e tem duas usinas certificadas para emissão de CBIOs (créditos de descarbonização) , pelo programa Renovabio.

Para compliance ESG, passou a monitorar 100% da cadeia de fornecedores, que hoje compreende mais de 5 mil produtores rurais.

“O Programa possui critérios rigorosos ESG de enquadramento dos produtos, como não estar na lista de desmatamento ilegal (áreas produtivas que cumpram integralmente a Moratória da Soja e o Manifesto do Cerrado) e não adquirir matéria prima de fornecedor que esteja listado na relação de trabalho análogo a escravidão do Ministério da Economia. A Caramuru realiza sua análise de desmatamento para 100% de seus fornecedores de soja. Além disso, a Caramuru não realiza a aquisição de produtores envolvidos em desflorestamento, ocupação de terras indígenas ou quilombolas, trabalho forçado ou de menores ou áreas protegidas (incluindo locais indicados como patrimônio histórico pela UNESCO, zonas úmidas de Ramsar, áreas de conservação de alto valor (HCV), entre outras). (…) Recentemente, a Companhia assumiu o ambicioso compromisso público de não originar soja do bioma Cerrado, caso a abertura legal da área tenha acontecido depois de agosto de 2020”, declara a Caramuru no Framework Finanças Verdes, divulgado em outubro de 2021.

Esses monitoramentos são feitos através dos pixels da Agrotools e abriram novos mercados, em nível internacional, para a companhia, que segue “padrões de referência e internacionalmente reconhecidos pelo mercado como o Global Report Initiative – GRI”, como detalha no relatório.

Outro setor que usa de forma ampla e sistemática as soluções tecnológicas da Agrotools é o de frigoríficos, nacionais e internacionais, para mapear a origem da carne.

Bancos também estão entre os dos maiores usuários das tecnologias Agrotools, principalmente o Credit.

O McDonald’s, também usando as soluções da Agrotools, monitora a cadeia da carne nos países que considera de risco, de acordo com a politica da empresa: Brasil, Argentina, Paraguai e Austrália.

A Agrotools

A Agrotools é a maior agtech da América Latina, plataforma líder no Brasil para o agronegócio, com 15 anos de experiência na aplicação dos fatores ESG e atuação em toda a cadeia produtiva do agro.

As soluções de tecnologia da Agrotools são concretizadas a partir de um banco de dados imenso e robusto, de âmbito global, e de experiência e conhecimento qualificado sobre o agronegócio brasileiro.

Os monitoramentos oferecidos pela Agrotools transformaram o mercado, já que antes era praticamente impossível monitorar, com agilidade e larga escala, cadeias de suprimentos grandes e complexas. Hoje, as empresas que usam functions, pixels ou soluções digitais, conseguem não só cumprir com esse desafio, mas avançar com insights de negócios e gestão valiosos.

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