A inteligência artificial (IA) já é usada em propriedades rurais e frigoríficos para acompanhar rebanhos, orientar o manejo e reduzir perdas no processamento de carnes. Sensores, câmeras e modelos preditivos ajudam a administrar recursos e elevar a produtividade, enquanto empresas do setor defendem que a tecnologia deve apoiar — e não substituir — a decisão e a supervisão humanas.
Monitoramento individual e ganhos no processamento
Na pecuária tradicional, o acompanhamento costuma ser feito sobre o rebanho como um grupo. Sistemas de Pecuária de Precisão, conhecidos pela sigla em inglês PLF, permitem monitorar cada animal continuamente. Eles combinam sensores, dispositivos conectados à Internet das Coisas, visão computacional e aprendizado de máquina para avaliar produtividade, comportamento e saúde.
Com dados sobre sinais biométricos, movimentação, alimentação e temperatura corporal, os sistemas podem ajudar a identificar alterações mais cedo. Na produção de alimentos, modelos de IA também são usados para avaliar qualidade e quantidade, inclusive no processamento de carne bovina e de aves. Sensores de força, pressão, espectroscopia e tato podem orientar robôs durante o manuseio e o corte.
Um exemplo é o CarVe, sistema próprio de visão computacional da Cargill instalado em unidades de processamento de carne bovina na América do Norte. Câmeras analisam carcaças em tempo real e fornecem aos trabalhadores indicações visuais sobre a quantidade de carne que ainda está presa aos ossos.
Resultados preliminares apontam aumento médio de cerca de 0,5% no rendimento. Em operações industriais, a melhora pode representar dezenas de milhões de libras de produto mantidas na cadeia de abastecimento, em vez de destinadas a usos de menor valor. A ferramenta também fornece orientação durante a execução do trabalho, o que pode apoiar a segurança e o treinamento. Segundo a descrição do sistema, ele auxilia os profissionais especializados, sem eliminar a necessidade de sua experiência nos cortes.
Cercas virtuais e manejo do rebanho
Outra aplicação são as cercas virtuais, usadas em propriedades extensas ou com áreas de difícil acesso. Empresas como Halter, Vence, Gallagher eShepherd e Nofence oferecem sistemas com coleiras equipadas com GPS. O pecuarista define os limites dos piquetes em um aplicativo; quando o animal se aproxima de uma divisa, a coleira emite um aviso sonoro.
Alguns modelos usam energia solar e permitem ajustar limites pelo celular, acompanhar localização e deslocamento dos animais e organizar o pastejo rotacionado. Os sistemas também podem enviar alertas relacionados à saúde ou a situações de sofrimento. Pecuaristas do Colorado, da Califórnia, de Michigan e de outros estados americanos relatam economia de mão de obra e melhor aproveitamento das pastagens, além da possibilidade de administrar áreas maiores com equipes do mesmo tamanho ou menores.
O uso dessas ferramentas pode reduzir deslocamentos e a necessidade de manutenção constante de cercas físicas. Isso abre espaço para que os trabalhadores se dediquem a planejamento, cuidados com os animais e conservação das terras. A tecnologia, porém, não elimina a necessidade de profissionais qualificados no manejo.
Na cadeia de proteínas animais, ferramentas de IA também podem apoiar a previsão de demanda, o controle de estoques, a classificação de produtos e a logística. O princípio, segundo a abordagem apresentada por empresas do setor, é fornecer informações mais precisas para decisões humanas, em vez de automatizar por completo atividades que dependem de julgamento e responsabilidade.
Eficiência e relações comerciais
A adoção de IA ocorre em um cenário de pressão para os frigoríficos dos Estados Unidos. Grandes empresas buscam melhorar o aproveitamento de cada carcaça enquanto o rebanho bovino americano está em seu menor nível em várias décadas e as margens de lucro estão pressionadas.
A Good Ranchers afirma priorizar parcerias de longo prazo com agricultores e pecuaristas americanos, em vez de competir principalmente pelo menor custo das commodities ou pelo máximo rendimento dos cortes. A empresa diz que quer usar tecnologia para melhorar a eficiência sem comprometer a transparência sobre a origem dos animais, as condições de criação e quem se beneficia da compra.
Na avaliação da companhia, alianças duradouras podem oferecer mais resistência quando a oferta fica escassa do que a dependência de compras diárias no mercado à vista. A empresa também vê espaço para IA em previsão de demanda, planejamento de estoques, logística, redução do desperdício e análise das preferências dos consumidores. Seu argumento é que algoritmos podem aprimorar decisões, mas não devem substituir a responsabilidade humana nem os vínculos com os produtores.
Próximas aplicações no campo
O uso de softwares e dispositivos conectados está levando a agropecuária de uma atividade baseada principalmente na observação para operações com monitoramento contínuo e previsões. Entre as tecnologias que podem ganhar espaço estão robôs agrícolas autônomos, representações digitais de rebanhos e propriedades, computação de borda — processamento de dados perto do local onde são coletados —, redes 5G, biossensores e sistemas de recomendação em tempo real.
Essas ferramentas podem ajudar a acompanhar o ganho de peso, detectar doenças, ajustar o pastejo e recuperar mais produto aproveitável das carcaças. A adoção, contudo, não elimina a importância do conhecimento local e da supervisão de quem trabalha no campo e na indústria. Na estratégia apresentada pela Good Ranchers, a inovação tem valor quando melhora a eficiência e mantém a confiança entre produtores, empresas e consumidores.