IA redefine produtividade e acelera a agenda de dados no setor bioenergético

05-12-2025

Painel magno do Seminário UDOP de Inovações apontou caminhos para uma adoção estruturada da tecnologia nas operações agrícolas e industriais

Por Andréia Vital

O 8º Seminário UDOP de Inovações, realizado em Araçatuba – SP, nos dias 2 e 3 de dezembro, abriu sua programação com um debate central para o futuro da bioenergia: o papel da inteligência artificial nas usinas e no campo. Em um evento com 10 trilhas de aprendizagem e mais de 100 horas de conteúdo técnico, o Painel Magno colocou a IA no centro da estratégia, não como tendência emergente, mas como fator determinante de competitividade.

A palestra de abertura, conduzida por Alessandro de Oliveira Faria (Cabelo), cofundador da Multicortex, destacou o ritmo acelerado da evolução tecnológica e sua capacidade de remodelar mercados inteiros. Ele mostrou que modelos generativos comprimem, em horas, processos que antes levavam semanas, com impactos já visíveis no entretenimento e no setor imobiliário. Ferramentas de tradução em tempo real, capazes de adaptar voz e idioma com poucos segundos de amostra, reforçam o potencial de ganho de produtividade. Para Cabelo, “não há mais como dissociar o trabalho da inteligência artificial; o que é repetitivo será absorvido pela máquina, devolvendo tempo ao ser humano para tarefas de maior valor”.

O especialista chamou atenção para o consumo energético crescente das soluções de IA e defendeu o avanço da chamada IA verde, baseada em hardware eficiente, processamento distribuído e inclusão digital. Projetos como IA para Todos buscam reaproveitar máquinas antigas para rodar modelos menores, mitigando desigualdades tecnológicas.

O debate seguinte reuniu executivos da Usina São Domingos, Grupo São Martinho e Suzano, que concordaram que a barreira atual não está nos algoritmos, mas no contexto operacional. A infraestrutura limitada em frentes de colheita, muitas vezes distantes e com conectividade restrita, impõe a necessidade de processamento local. A qualidade dos dados também segue como desafio: séries históricas curtas reduzem a precisão de modelos preditivos, sobretudo em um setor marcado por variações climáticas intensas. Além disso, dados coletados manualmente prejudicam consistência e escalabilidade, o que tem impulsionado a adoção de sensores e telemetria embarcada.

Ariel Junior de Souza, Head de Tecnologia da Usina São Domingos destacou ainda as dificuldades técnicas enfrentadas para usar a AI de um modo mais efetivo, como a falta de conectividade no campo e os problemas de dados que afetam o desenvolvimento dos modelos.

Outro ponto crítico é a clareza sobre o problema a ser resolvido. Lincoln Takaoka, da Suzano, alertou que “não existe solução sem a definição da dor”, reforçando que a construção de projetos deve ser conjunta entre áreas de negócio e tecnologia. O risco, segundo ele, está em adotar IA por impulso e não por propósito.

Os debatedores ressaltaram que, apesar do avanço das máquinas, o conhecimento humano segue indispensável. Para Marcelo Eskenazi, da São Martinho, “algoritmo nenhum substitui 30 anos de campo; o IA acelera e amplia, mas depende profundamente da inteligência natural”. Exemplos de programas internos de capacitação mostram que a combinação entre especialistas experientes e novos profissionais de dados tem gerado resultados expressivos, como melhorias operacionais que já somam R$ 30 milhões.

No encerramento, a moderadora Camilla Dojicsar sintetizou a tríade que define o sucesso da IA nas usinas: cultura, pessoas e propósito. Isso envolve empatia computacional para compreender limites dos modelos, cuidado com trabalhadores para garantir que a tecnologia reduza riscos e melhore jornadas, sustentabilidade energética e ambiental e governança sólida de dados.

O painel evidenciou que a adoção de IA no setor bioenergético já ultrapassou o campo das previsões futuristas. As empresas avançam em diagnósticos, predição, visão computacional e automação, mas ainda enfrentam barreiras estruturais que exigem organização e maturidade digital. A mensagem final foi convergente: a IA não substitui o ser humano; ela amplia. A máquina isolada é limitada, o humano isolado é insuficiente, mas o humano junto à máquina se torna imbatível.