Inovar no setor agropecuário exige uma visão que vai além dos problemas atuais, muitas vezes enfrentando situações que ainda nem foram identificadas. O desenvolvimento de novas tecnologias, por exemplo, pode requerer uma década ou mais de pesquisa, testes e avaliações regulatórias, antes que um produto chegue às mãos do produtor. Mas, enquanto essa jornada se desenrola, os desafios do campo podem mudar significativamente.
Esse cenário leva a indústria a planejar estrategicamente para o longo prazo. Desafios como resistências que podem surgir, variações nas condições de cultivo, novas normas regulatórias e a possível obsolência de produtos são aspectos que os cientistas precisam projetar em seus laboratórios.
Camilla Corsi, diretora global de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) de Proteção de Cultivos na Syngenta, afirma: “O papel da nossa equipe de P&D é se antecipar aos problemas que os produtores enfrentarão nos próximos 15 anos. Estamos sempre atentos ao que acontece no campo para direcionar nossos esforços.” Neste ambiente dinâmico, a identificação de necessidades futuras é crucial, e os recentes avanços tecnológicos ajudam a acelerar esse processo.
Camilla lidera uma equipe de mais de 3 mil especialistas e a empresa destina cerca de US$ 2 bilhões anualmente em P&D em suas diversas áreas de atuação.
Marcos Bradley, diretor regional da Syngenta para a América Latina, ilustra bem essa questão com uma experiência pessoal: “Sete anos atrás, vi um produto em desenvolvimento e questionei o motivo da criação de algo que parecia não ser superior às opções já disponíveis. A resposta que recebi foi que, quando o novo produto chegasse ao mercado, o existente estaria comprometido devido à resistência.” Hoje, essa previsão se concretizou, destacando a importância da pesquisa que foca em desafios que ainda não estão em evidência.
Essa narrativa ressalta um dos principais obstáculos da inovação agrícola: a pesquisa não apenas resolve problemas existentes, mas também se dedica a prever e mitigar dificuldades futuras.
O Papel da Ciência Preditiva
Durante muitos anos, desenvolver uma solução eficaz de proteção de cultivos era um processo longo e laborioso, envolvendo a análise de milhares de moléculas. No entanto, esse cenário vem mudando com a introdução de modelos que utilizam grandes quantidades de dados para prever resultados antes de avançar nas etapas subsequentes da pesquisa.
Esses modernos modelos de sucesso, impulsionados por inteligência artificial e aprendizado de máquina, são essenciais para:
- Avaliar perfis toxicológicos
- Estimular novas misturas de produtos
- Antecipar o surgimento de resistências
- Projetar moléculas considerando exigências regulatórias de diferentes mercados
“A inteligência artificial não é apenas uma promessa para o futuro — é uma realidade atual. Estamos aplicando modelos preditivos há quase uma década”, afirma Camilla, revelando como essas inovações impactam diretamente os prazos e a eficiência do processo científico.
A utilização de modelos preditivos não somente reduz o tempo necessário para a pesquisa, mas também transforma a estratégia dos cientistas ao otimizar onde e como alocar recursos. Bradley nos oferece um exemplo esclarecedor: anteriormente, era necessário avaliar cerca de 10 mil moléculas para encontrar uma que se tornasse realmente eficaz. Com os modelos preditivos, esse número pode ser significativamente reduzido desde as fases iniciais, possibilitando que os testes se concentrem nas opções com maior potencial de sucesso.
Um exemplo prático desse avanço é o herbicida Authence, lançado globalmente na Argentina em junho deste ano, que visa controlar plantas daninhas gramíneas resistentes. A escolha da Argentina como local de lançamento estratégico deve-se ao tamanho expressivo do mercado e às características específicas da sua agricultura, que tornam o desafio das plantas daninhas mais premente.
O projeto do Authence teve início há mais de uma década, quando a resistência das plantas daninhas ainda não era tão alarmante. Hoje, elas afetam aproximadamente 70% da área cultivável argentina, com perdas de produtividade de até 70%. A combinação da ciência preditiva com o trabalho metódico dos pesquisadores possibilitou que o desenvolvimento desse produto fosse concluído em um tempo recorde, levando em conta as necessidades do setor.
Esse contexto ajuda a entender o relato de Bradley sobre o produto que parecia improvável há sete anos. A verdadeira natureza da inovação reside em prever as demandas dos produtores no futuro.
No universo agrícola, onde uma nova solução pode demorar mais de dez anos para estar disponível no mercado, antecipar-se às necessidades é fundamental. As novas tecnologias não apenas diminuem a incerteza, mas aprimoram as tomadas de decisões. Contudo, o desafio principal permanece: como de fato compreender e se preparar para as necessidades e dificuldades que o futuro reserva para o campo.
Artigo publicado originalmente na Forbes dos EUA.
