Inteligência Artificial na agricultura: uma revolução nos métodos e práticas em Portugal 115 exigidos pelo consumidor): Oliveira da Serra e Casa Ferreirinha • Apoio à decisão (plataformas alimentadas por IA para análise de tendências de mercado, preferências dos consumidores para decisão de volumes de produção, estratégias de mercado): Associação Nacional de Olivicultores e Wine Intelligence Seguindo-se uma análise quantitativa, com base num questionário aplicado a uma amostra de conveniência de 80 peritos, académicos, e profissionais do setor, para resposta à questão: Quais são as principais diferenças de perceção dos peritos e académicos versus profissionais do setor agrícola considerando os impactos da IA na agricultura? “Os resultados indicaram que a IA tem influência tanto na eficiência como no apoio à decisão de acordo com a perceção dos participantes no estudo”. Como referido anteriormente, face ao exposto, a autora do estudo apresentou algumas recomendações ao nível das políticas públicas, nomeadamente: financiamento de projetos de Investigação e Desenvolvimento (I&D); programas de formação e educação; apoio à infraestrutura de dados; quadro regulatório e normas (e.g. utilização ética da IA, privacidade dos dados, interoperabilidade dos sistemas IA); incentivos financeiros à adoção da IA; colaboração e partilha de conhecimento; promoção de práticas sustentáveis; apoio no acesso ao mercado. Além disso, a investigadora enumera alguns desafios à incorporação da IA na agricultura, tais como a falta de casos de estudo reais (o próprio artigo menciona a dificuldade de generalizar os resultados, face ao viés da amostra) e de modelos de negócio adaptados ao setor agrícola, a resistência à adoção da IA pela questão da confidencialidade e segurança dos dados, o menor acesso desta tecnologia por parte dos pequenos agricultores (menos capacidade de investimento) e as barreiras de cariz técnico, de infraestruturas e regulatórias (e.g. cobertura e acesso 1 “Nota ainda para o surgimento, frequentemente associado à mecanização, de tecnologias avançadas de agricultura de precisão, nomeadamente com o recurso a dados georreferenciados (de satélite, de drones, de sensores e outros) que permitem intervenções dirigidas e zonalmente à banda larga, formação especializada, interoperabilidade entre sistemas). Alguns Comentários Este artigo procurou abordar um conjunto de conceitos ligados às novas tecnologias, assim como analisar exemplos e perceções do estado atual da IA aplicada à agricultura no nosso país. Através de um trabalho de revisão bibliográfica, de análise de casos de estudo e de questionários, a autora extraiu algumas conclusões e emitiu recomendações para futuros estudos (outros casos de estudo e desenvolvimento de modelos adaptados ao setor agrícola) e para possíveis medidas de política pública para promoção da IA. O potencial de utilização da Inteligência Artificial é vasto. Em particular no caso do setor agrícola, a IA pode facilitar a gestão da, cada vez maior, quantidade e complexidade de dados recolhidos no terreno (e.g. através de drones ou sensores) e apoiar na tomada de uma decisão mais precisa a partir do cruzamento desta informação com dados históricos ou de referência, emitindo recomendações de atuação ou automatizando tarefas. Ou seja, a “inteligência artificial” permite o estabelecimento de conexões entre dados de diversas proveniências em momentos diferentes, gerando informação e conhecimento e apoiando a decisão do agricultor no seu quotidiano, com vista à obtenção de resultados positivos do ponto de vista socioeconómico e ambiental. Atualmente, a adoção da IA pela agricultura nacional encontra-se numa fase inicial (sobretudo através de projetos-piloto), com destaque para as explorações agrícolas de grande dimensão (com maior potencial de investimento), sendo o seu impacto ainda pouco estudado, tal como referido no presente artigo. De notar que o último Recenseamento Agrícola (RA2019) mencionava que a utilização de tecnologias avançadas era ainda uma “realidade marginal”, estando disponível em apenas 0,3% das explorações agrícolas, 4,2% da SAU e 1,6% das CN1.
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