Como a Integrada reduziu análise de áreas agricultáveis de 30 dias para 20 minutos com IA

A dor concreta era transformar uma análise estratégica, porém lenta, em uma capacidade operacional recorrente. A cooperativa precisava identificar solos não cultivados, áreas com potencial produtivo e mudanças no uso das lavouras em sua região de atuação. Quando o processo dependia de leitura manual de imagens e análise técnica individual, o prazo era incompatível com a velocidade exigida por agrônomos, coordenadores técnicos e áreas comerciais.

Para uma cooperativa agroindustrial, conhecer o potencial agrícola da região não é apenas uma questão técnica. Essa informação orienta expansão de atendimento, planejamento de insumos, assistência técnica, originação, relacionamento com cooperados e decisões de investimento. O desafio era ganhar escala sem perder acurácia.

Antes da automação, a análise de áreas agricultáveis exigia interpretação de imagens de satélite, comparação entre períodos e validação técnica. O trabalho podia levar 30 dias, especialmente quando aumentavam as solicitações das unidades regionais. A cooperativa já possuía conhecimento agronômico e dados internos, mas precisava de um mecanismo para integrar esse conhecimento a uma leitura automatizada do território.

O projeto nasceu em um contexto típico das cooperativas brasileiras: agrônomos com grande conhecimento local, dados dispersos em diferentes sistemas e necessidade de aproximar o mundo digital do campo. O sucesso dependia de criar confiança nos dados, testar a aderência das imagens à realidade das lavouras e tornar a ferramenta útil para a rotina técnica.

A solução implementada foi o CIA Field, ferramenta derivada do projeto Áreas Agricultáveis. O sistema analisa imagens de satélite mês a mês, identifica padrões de vegetação e cruza as informações com bases da cooperativa. A IA acelera a leitura das imagens e ajuda a detectar áreas com potencial produtivo em toda a região de atuação.

Na prática, a ferramenta permite que o time técnico avalie aumento ou redução de áreas plantadas, identifique oportunidades de expansão e acompanhe a saúde das lavouras sem precisar visitar cada ponto previamente. Isso não substitui o agrônomo; amplia sua capacidade de análise e direciona melhor o trabalho de campo.

O projeto utiliza imagens de satélite, NDVI, assinaturas espectrais e inteligência artificial aplicada à análise de imagens. O NDVI ajuda a medir vigor, densidade e saúde da vegetação, enquanto as assinaturas espectrais apoiam a identificação de culturas e variações no solo. A IA entra para acelerar e melhorar a análise dessas imagens em escala.

A cooperativa também agregou outras bases de dados para melhorar a qualidade das informações. Essa combinação é importante porque, no agronegócio, a imagem isolada raramente conta a história completa. O valor aparece quando dados geográficos, agronômicos, históricos e comerciais são cruzados.

O sistema recebe imagens de satélite de uma constelação europeia, atualizadas a cada cinco dias. A partir dessas imagens, a ferramenta analisa índices de vegetação, padrões espectrais e evolução temporal das áreas. A IA ajuda a interpretar o que está cultivado, o que está ocioso e onde pode existir potencial produtivo.

Os resultados são apresentados para apoiar o trabalho dos agrônomos e das áreas técnicas. Em vez de iniciar a análise olhando manualmente para grandes regiões, o profissional parte de uma visão pré-processada, com evidências geoespaciais. Isso reduz drasticamente o tempo de preparação e aumenta a capacidade de atendimento das regionais.

O processo pode ser entendido em seis etapas: captura das imagens de satélite, cálculo de índices como NDVI, leitura de assinaturas espectrais, cruzamento com dados internos, classificação por IA e disponibilização do resultado para análise técnica. A ferramenta funciona como uma camada de inteligência territorial sobre a operação da cooperativa.

Um ponto relevante é a integração planejada com o Geofields, aplicativo que organiza informações das carteiras dos agrônomos, como situação da lavoura e faturamento. Essa evolução indica um caminho de maturidade: sair de uma ferramenta de análise pontual para uma plataforma integrada ao dia a dia dos times técnicos.

• Tempo de análise reduzido de 30 dias para 20 minutos.
• Apoio direto aos agrônomos na avaliação de aumento ou diminuição de plantio sem necessidade de visitação inicial.
• Aumento significativo das áreas mapeadas pela cooperativa.
• Ampliação de 140% no território mapeado em Astorga/PR entre as safras 2019/20 e 2023/24.
• Reconhecimento na 3ª edição do Oscar da Inovação da UPL, com segunda colocação entre ideias inovadoras de cooperativas.

O impacto para diretoria é claro: a IA reduziu tempo, ampliou cobertura territorial e aumentou a capacidade da cooperativa de tomar decisões mais assertivas sobre sua base agrícola.

O primeiro aprendizado é que projetos de IA no agro precisam aproximar conhecimento agronômico e tecnologia. A ferramenta só ganha confiança quando os dados conversam com a realidade observada no campo. A Integrada precisou testar, validar e ajustar a solução até que ela se tornasse útil para as equipes técnicas.

O segundo aprendizado é que IA deve ser incorporada a processos existentes. O valor não está apenas no algoritmo, mas na forma como ele apoia agrônomos, coordenadores e gestores a priorizar visitas, orientar cooperados, planejar insumos e entender o território com mais velocidade.