Algoritmos e análise preditiva otimizam rotas, reduzem desperdícios e fortalecem a competitividade do Brasil no mercado global

A inteligência artificial (IA) é uma aliada essencial na transformação da logística e distribuição agrícola, contribuindo para a redução de perdas e otimização de processos desde o campo até a mesa do consumidor.

Ao aplicar algoritmos avançados e modelos de análise preditiva, a IA permite planejar rotas de transporte mais eficientes, identificar gargalos no armazenamento e prever a demanda de forma mais precisa. Com isso, produtores e distribuidores conseguem reduzir custos logísticos, diminuir desperdícios e melhorar a disponibilidade de alimentos em diversas regiões do Brasil. Isso é particularmente relevante em um país que colheu 292,5 milhões de toneladas de grãos em 2024, conforme o IBGE.

A redução das perdas pós-colheita é um dos pontos de maior impacto da IA. Segundo a FAO/UNEP, aproximadamente 14% dos alimentos produzidos globalmente são perdidos entre a pós-colheita e o varejo. No Brasil, estudos da ESALQ/USP e da Conab indicam que as perdas no transporte e armazenamento de grãos variam de acordo com a cultura e região, comprometendo diretamente a rentabilidade dos produtores e a oferta ao consumidor. Nesse cenário, a IA, através de sensores e análise em tempo real, identifica condições ideais de armazenamento, prevê a deterioração de produtos perecíveis e ajusta o abastecimento conforme as oscilações de demanda.

Para Esteban Huerta, líder de arquitetura de soluções na BlueShift Agro, referência em soluções de dados e tecnologia, a grande vantagem da tecnologia está em sua capacidade de transformar dados em decisões logísticas mais precisas. "A inteligência artificial permite que todo o processo, da colheita ao consumidor, seja otimizado em tempo real. Isso não só reduz custos operacionais, mas também garante maior eficiência no uso de recursos e um abastecimento mais sustentável", explica Esteban.

Além da eficiência operacional, a IA proporciona ganhos estratégicos para a competitividade do agronegócio brasileiro. Ao integrar informações de diferentes elos da cadeia — como produtores, cooperativas, transportadoras e distribuidores —, a tecnologia promove uma gestão mais colaborativa e ágil, fortalecendo a posição do Brasil no mercado global.

Estudos confirmam que a aplicação de IA na logística agrícola pode gerar impactos financeiros significativos. A consultoria McKinsey estima que soluções baseadas em IA podem reduzir em até 15% os custos de transporte e armazenagem no agronegócio, além de diminuir em até 30% as perdas pós-colheita, quando combinadas com sensores e sistemas preditivos. A FAO, por sua vez, calcula que a redução das perdas no transporte e armazenamento de grãos no Brasil poderia gerar uma economia de bilhões de reais por safra, impulsionando ainda mais a competitividade nacional no cenário global.

Com os avanços recentes e a crescente pressão por cadeias de suprimentos mais sustentáveis, a adoção da IA na logística agrícola tende a se expandir. O futuro do agronegócio não será apenas sobre produzir mais, mas distribuir de forma mais inteligente e eficiente — e a IA está no centro dessa transformação.