Acordo com o CETEM: P&D e IA para o agro (e o varejo)

Pouca gente fora do ecossistema de inovação percebe como um acordo de prestação de serviços ou de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PD&I) com uma instituição como o CETEM pode virar a “chave” de um projeto que estava parado. Não por magia — mas porque isso dá acesso a infraestrutura, especialistas e método. E método, quando o assunto é IA aplicada à agricultura, é o que separa uma prova de conceito bonita de um resultado que aguenta a safra inteira.

Agora, um ponto que eu defendo com convicção: projeto de PD&I no agro não termina na porteira. Quando você melhora previsão de produtividade, monitoramento de safra e qualidade pós-colheita, você melhora também o que o varejo e o e-commerce mais sofrem para acertar: previsão de demanda, gestão de estoques, perdas e experiência do cliente. Esta ligação é a cara da nossa série “IA no Comércio Varejista e E-commerce”.

Um acordo com o CETEM (Centro de Tecnologia Mineral) é, na prática, um caminho estruturado para cocriar tecnologia: desde ensaios, validações e análises até desenvolvimento de soluções com dados, sensores e modelos de IA — com foco em produtividade e sustentabilidade.

O que um acordo com o CETEM resolve (de forma prática)

Um acordo com o CETEM serve para tirar o projeto do “achismo” e colocar em trilhos técnicos e legais. Em vez de contratar um fornecedor que promete tudo, você estabelece escopo, entregáveis, critérios de qualidade, propriedade intelectual, confidencialidade, prazos e governança com uma instituição pública de pesquisa reconhecida.

Na vida real, isso costuma destravar três gargalos comuns em projetos de IA e inovação no agro:

1) Infraestrutura e rigor experimental

IA boa nasce de dados bons. E dados bons exigem coleta consistente, calibração, controle de variáveis e validação. Em aplicações que envolvem solo, fertilizantes, corretivos, rejeitos, rastreabilidade, contaminação e qualidade, a parte “laboratorial” e de caracterização físico-química pesa — e muito.

O CETEM, por vocação, trabalha com tecnologia mineral, processos, caracterização e materiais. Isso conversa diretamente com desafios do agro: correção de solo, remineralizadores, fertilidade, disponibilidade de nutrientes, análise de insumos e impactos ambientais.

2) Uma ponte entre P&D e operação

O objetivo não é publicar um relatório e pronto. O objetivo é colocar a solução em uso: no talhão, na cooperativa, na agroindústria e, depois, na gôndola (ou no carrinho do e-commerce).

Um bom acordo de PD&I amarra:

• plano de trabalho e cronograma
• fases de prototipagem e validação
• critérios de aceite (o que significa “funciona”)
• transferência de tecnologia (como vira rotina)

3) Segurança jurídica e governança de inovação

Projetos com dados (especialmente imagens, geolocalização e dados de produção) pedem regras claras: confidencialidade, uso de dados, direitos de exploração e publicação. Acordos bem feitos evitam o clássico “de quem é o modelo?” ou “posso usar esses dados em outro produto?”.

Frase para guardar: “Sem governança, IA vira custo; com governança, IA vira ativo.”

Onde a IA entra: do solo à previsão de demanda

A conexão entre PD&I no agro e IA no varejo/e-commerce fica óbvia quando você pensa em cadeia. O varejo quer regularidade, qualidade e previsibilidade. O campo entrega variabilidade. IA é o idioma que ajuda a traduzir uma coisa na outra.

Abaixo estão frentes em que parcerias de PD&I (incluindo com o CETEM) podem gerar aplicações reais de IA — com impacto direto na eficiência e na receita.

IA para agricultura de precisão: recomendação e prescrição

Modelos de machine learning podem combinar:

• análises de solo e insumos
• histórico de produtividade
• clima e relevo
• dados de sensores e imagens

E gerar mapas de prescrição (onde aplicar, quanto aplicar, quando aplicar). Isso reduz desperdício e aumenta retorno por hectare.

Do ponto de vista do varejo, isso melhora:

• padronização de qualidade (menos variação no produto)
• previsibilidade de volume (menos ruptura)
• planejamento de promoções (mais confiança no abastecimento)

Monitoramento de safra com visão computacional

Imagens de drones e satélites com IA ajudam a detectar:

• estresse hídrico
• falhas de plantio
• pragas e doenças
• degradação e erosão

Quando esse monitoramento vira rotina, a operação antecipa problemas e reduz perdas. Resultado: maior taxa de aproveitamento e maior estabilidade de oferta.

No e-commerce alimentar (e no varejo em geral), estabilidade significa:

• menos substituições de pedidos
• menos cancelamentos por indisponibilidade
• mais confiança em entregas programadas

Previsão de produtividade e qualidade: o “S&OP” do agro

No varejo, S&OP (Sales & Operations Planning) depende de previsão. No agro, o equivalente depende de previsão de produtividade por talhão e por janela de colheita.

Projetos de PD&I com IA conseguem sair do “vai dar X toneladas” para algo operacional: faixas de confiança, cenários e gatilhos.

Exemplo prático de uso na cadeia:

• Se a previsão aponta quebra de 12% na região X, o varejo pode ajustar mix, negociar substitutos e calibrar preços com antecedência.

Qualidade e rastreabilidade: menos perda, mais margem

A perda pós-colheita e na cadeia de frio ainda é um buraco no lucro. IA pode apoiar:

• classificação automática (tamanho, defeitos, maturação)
• previsão de shelf life
• detecção de desvios de temperatura e umidade

Quando você conecta isso ao e-commerce, o ganho é direto: menos devolução, melhor avaliação, menos descarte.

Como estruturar um projeto de PD&I com o CETEM (sem perder 6 meses)

A forma mais rápida de destruir um projeto de inovação é começar pelo modelo de IA antes de fechar problema, dados e operação. Um acordo de PD&I funciona melhor quando você estrutura em fases curtas e com entregáveis claros.

Fase 1 — Diagnóstico e desenho do problema (2 a 6 semanas)

Aqui você define o “o quê” e o “por quê”. O que entra:

• hipótese técnica (o que você acredita que dá para melhorar)
• métricas (reduzir perda em 8%, melhorar acurácia de previsão em X, etc.)
• fontes de dados e lacunas
• requisitos de campo/lab

Entregável recomendado: Documento de escopo + plano de coleta e validação.

Fase 2 — Dados e validação (6 a 12 semanas)

Antes de treinar qualquer modelo:

• padronize coleta
• faça controle de qualidade de dados
• estabeleça baseline (método atual)

Entregável recomendado: Dataset versionado + relatório de qualidade + baseline comparável.

Fase 3 — Protótipo e prova de valor (8 a 16 semanas)

Agora sim entra IA:

• modelos simples primeiro (regressão, árvores, baseline estatístico)
• depois, métodos mais sofisticados (ensembles, deep learning, visão computacional)

Entregável recomendado: Protótipo testado em condições reais + indicadores de desempenho.

Fase 4 — Piloto operacional e transferência (12 a 24 semanas)

A tecnologia precisa sobreviver ao “mundo real”:

• treinamento de equipe
• integração com sistemas (ERP, WMS, plataformas de e-commerce, apps de campo)
• governança de atualização do modelo (MLOps)

Entregável recomendado: Plano de escala + manual operacional + governança de IA.

Minha regra prática: se não houver um plano de uso no dia a dia, é pesquisa; se houver rotina, integração e dono do indicador, vira inovação.

Casos de uso que fazem sentido para agronegócio + varejo/e-commerce

Se você está buscando ideias “com começo, meio e fim” para levar a um acordo com o CETEM, estes projetos costumam ser bons candidatos porque têm dados acessíveis, impacto mensurável e conexão direta com cadeia e mercado.

1) Remineralizadores e insumos: eficiência e impacto ambiental

Projetos que avaliam composição, granulometria, liberação de nutrientes e performance em campo podem ganhar muito com IA para:

• modelar resposta por tipo de solo
• prever melhor dose e momento de aplicação
• reduzir uso excessivo de insumos

Impacto no varejo: melhor padronização e previsibilidade de oferta.

2) Classificação de qualidade automatizada para frutas e hortaliças

Visão computacional em esteira ou no packing house para classificar:

• defeitos
• maturação
• tamanho/peso estimado

Impacto no e-commerce: menos reclamação por qualidade e mais recompra.

3) Previsão de oferta regional para planejamento comercial

Modelo que combina clima, histórico e sensoriamento para prever volume por região e janela.

Impacto no varejo: menos ruptura e menos estoque parado.

4) Monitoramento ambiental e conformidade

Detecção de risco (erosão, assoreamento, contaminação, poeira, etc.) e indicadores ESG.

Impacto no mercado: facilita acesso a compradores exigentes e melhora reputação.

Checklist: o que preparar antes de propor o acordo

Se a sua empresa quer avançar rápido, eu começaria por este checklist (simples e eficaz):

1. Problema bem escrito em uma página (dor, impacto, quem usa)
2. Dados disponíveis (o que existe, onde está, formato, frequência)
3. Ambiente de validação (talhões, unidades, linha de classificação, piloto)
4. Métrica de sucesso (ex.: reduzir perdas em 5%, aumentar acurácia em 15 p.p.)
5. Time responsável (dono do processo + TI/dados + operação)
6. Regras de PI e confidencialidade desejadas (o que é inegociável)
7. Plano de adoção (quem vai usar, quando e como)

Esse material deixa a conversa com qualquer centro de pesquisa — incluindo o CETEM — muito mais objetiva.

O que muda em 2026: IA mais barata, exigência mais alta

Estamos em dezembro de 2025, e a tendência para 2026 é clara: treinar e usar IA ficou mais acessível, mas o mercado ficou mais exigente com resultado comprovado. No agro, isso significa que projetos “de vitrine” perdem espaço para soluções que entregam:

• ganho por hectare ou por tonelada
• redução de perdas (campo + pós-colheita)
• menor risco operacional (clima, pragas, logística)

E no varejo/e-commerce, significa:

• previsão de demanda mais fina
• abastecimento mais estável
• menos desperdício e mais margem

A melhor parte: quando PD&I é bem feito, o benefício aparece dos dois lados.

Próximo passo: transforme o acordo em pipeline de inovação

Realizar um acordo com o CETEM para prestação de serviços ou para projetos de PD&I não é “só” contratar pesquisa — é montar um pipeline de soluções com base técnica, com espaço real para IA na agricultura e impacto direto no que o mercado compra, estoca e entrega.

Se você está no agro, pense na pergunta que mais dói: “Onde eu perco dinheiro por falta de previsibilidade?” Se você está no varejo ou no e-commerce, a pergunta irmã é: “Quanto eu perco por ruptura, excesso de estoque e qualidade inconsistente?” Muitas vezes, a resposta está no mesmo lugar: na forma como a cadeia mede, prevê e decide.

Você já tem um problema e dados suficientes para desenhar um piloto de 90 dias — ou ainda está preso na fase do “a gente precisa de IA”?