terça-feira, 3 de novembro de 2020

Impulsionadores do agronegócio: diversidade e ciência dos dados


Estamos o tempo todo gerando informações. A partir de cada mensagem trocada, do uso do Waze, das redes sociais, de cada operação bancária eletrônica, uma infinidade de dados é gerada e armazenada. Estima-se que mais de 168 milhões de e-mails são trocados a cada minuto, mais de 694 mil buscas no Google e mais de 695 mil atualizações de status no Facebook. 

Estes são apenas alguns exemplos da velocidade com a qual as informações são trocadas, cada vez de forma mais intensa e acelerada. Nos tornamos e somos cada vez mais digitais.

Vivemos a era da aceleração e das tecnologias exponenciais. O grande desafio embarcado a partir daqui, será, cada vez mais, entender como organizar estas informações e transformá-las em análises estratégicas e diretrizes para os negócios. Gerar valor e impactos positivos através dos dados é a chamada era da informação ou do Big Data, considerada a terceira onda da evolução da sociedade segundo o futurista norte-americano, Alvin Toffler. 

Por esta razão, a ciência de dados tem se tornado uma área tão relevante para a humanidade, para os negócios e também para o agronegócio. O setor responsável por impulsionar a cadeia de alimentos mundial, não ficará isento ou à parte desta transformação digital. É preciso produzir mais e também gerar renda no campo através da inteligência.

Muito já vem sendo divulgado sobre as previsões da FAO (Food and Agriculture Organization) de que a produção de alimentos no mundo deva crescer em 70% para alimentar 10 bilhões de pessoas em 2050. Mas o que a ciência de dados e a diversidade têm a ver com isso é a grande questão.

Primeiramente, os dados são a nova ciência e têm revolucionado a forma como vemos e entendemos a dinâmica das coisas. A maneira como plantamos, colhemos e desenvolvemos os negócios e as relações dentro do agro já tem sofrido o impacto da tecnologia, mas ainda pouco se beneficiado dela. O que fazer com os dados e para onde eles serão capazes de nos levar é a grande questão.

Os dados servirão para alimentar os algoritmos de IA (Inteligência Artificial) e farão com que as máquinas aprendam e tomem as próprias decisões. Eles nos permitirão compartilhar as melhores práticas adotadas no mundo, avaliarmos o que ocorreu em diversas safras de várias regiões e atuarmos de forma preventiva. 

A IA permitirá que avaliemos o que cria a demanda, como os clientes optam por produtos ou pela concorrência, fará com que possamos prescrever e fazer recomendações sobre o que deve ser feito e qual a melhor forma de fazê-lo e, no estágio mais avançado, atuará de forma cognitiva ao ponto de orientar como produtos melhores podem ser desenvolvidos, como programar de forma mais eficiente toda a logística interna de processos em uma fazenda e ainda prever riscos pontuais de perda de clientes, avaliando tendências de comportamento.

A segunda reflexão fica a cargo da diversidade. Avaliar a adoção dos dados e as questões de IA e Machine Learning no agronegócio ainda parece distante ou até utópico. Mas esta virada tecnológica é real e urgente. Começam então a serem desenhados novos papéis e funções como o dos cientistas de dados. Função ainda desconhecida no mercado, mas que ganha corpo e aplicabilidade em todos os tipos de negócios e principalmente no agro.

Um cientista de dados tem como principal objetivo extrair de dados brutos, insights para ajudar na tomada de decisões mais assertivas e eficientes, no campo e fora dele. Muito mais do que essencialmente técnica, esta é uma função interdisciplinar, similar à área de business Intelligence. 

O que as universidades mais avançadas nos EUA e Europa têm estudado e discutido é que não basta ser apenas muito bom tecnicamente. Não adianta entender de algoritmos e sistemas e não entender sobre pessoas e como estas tomam as decisões.

Nestes aspectos ganha força os skills da diversidade, não apenas da mulher em si. A diversidade soma e impulsiona a criatividade. Até pouco tempo atrás, o agronegócio era considerado um universo masculino, assim como as áreas de tecnologia e ciências de dados. Mas é preciso que não fiquemos com o olhar no retrovisor, presos no passado. O papel da diversidade ganha cada vez mais força, e vai muito além das discussões de gênero.

É necessário que usemos as tecnologias e humanizemos os dados e as funções. IA e Machine Learning nos levarão a outros patamares, porém, como dizia Alvin Toffler “você pode usar todos os dados quantitativos que puder obter, mas ainda terá que desconfiar deles e usar a sua própria inteligência e julgamento”. Nada substitui a humanidade!



Fonte: Cintia Leitão de Souza - Head do Segmento de Agronegócio na Senior Sistemas

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