Agripro Day: como a vinha ganha com a IA no Alentejo

IA na Agricultura Portuguesa: Campo DigitalBy 3L3C

Como o Agripro Day em Reguengos mostra, a IA na vinha já é prática: previsão de colheitas, rega inteligente e sanidade vegetal com dados, não com suposições.

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Agripro Day em Reguengos: quando a tradição da vinha encontra a IA

Na última campanha, vários produtores de uva no Alentejo reportaram aumentos de produtividade entre 10% e 25% quando começaram a usar ferramentas digitais para apoio à decisão. Não foi por acaso: quem junta conhecimento agronómico, dados e tecnologia começa a fugir à média.

É exatamente neste ponto que eventos como o Agripro Day, na CARMIM em Reguengos de Monsaraz (29/11), se tornam estratégicos. Não são apenas demonstrações de máquinas; são momentos em que o campo português vê, ao vivo, como sensores, algoritmos e plataformas de IA já estão a mudar a forma como se faz viticultura e sanidade vegetal.

Este artigo integra a série “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital” e usa o Agripro Day como ponto de partida para algo mais ambicioso: mostrar, com exemplos práticos, como a vinha e as cooperativas podem usar inteligência artificial para produzir melhor, gastar menos e reduzir risco.


Porque é que um evento técnico como o Agripro Day interessa a quem pensa em IA?

O Agripro Day foi pensado para associados da CARMIM, técnicos e produtores, com foco em:

  • demonstrações técnicas de soluções para a campanha em curso;
  • inovação aplicada à vinha;
  • partilha entre equipas técnicas, parceiros e agricultores.

À primeira vista, parece “só” mais um dia de campo. Mas, na prática, é o tipo de contexto onde a agricultura de precisão e a inteligência artificial passam de conceito a ferramenta concreta. É ali que se vê, no terreno:

  • sensores a recolher dados sobre solo, humidade e vigor da vinha;
  • máquinas e equipamentos conectados a plataformas digitais;
  • softwares que analisam informação meteorológica, modelos de doença e histórico de produção.

A realidade? Muitos agricultores portugueses já têm parte da infraestrutura que a IA precisa (GPS, registo de tratamentos, sondas, drones), mas ainda não a usam de forma integrada. Eventos técnicos servem precisamente para fazer esta ponte: do equipamento ao sistema, do dado ao apoio à decisão.


Como a IA está a entrar na vinha alentejana

A IA na agricultura portuguesa não é ficção científica. Especialmente na viticultura, há quatro áreas onde o impacto é direto e mensurável.

1. Previsão de colheitas com mais rigor

A previsão de colheita deixa de ser “olhómetro” quando se combinam:

  • registos históricos de produção por talhão;
  • imagens de satélite e drone (NDVI, vigor da vegetação);
  • dados meteorológicos e de solo;
  • informação de poda, carga de gemas e datas de rebentação.

Modelos de IA conseguem aprender o padrão de cada vinha e gerar estimativas de produção mais próximas da realidade. Para uma cooperativa como a CARMIM – com dezenas ou centenas de fornecedores – isto é ouro:

  • organiza-se melhor a receção de uva;
  • planeia-se a capacidade de adega e a logística;
  • negoceiam‑se contratos de venda com mais segurança.

Quando o produtor e a cooperativa falam com base nos mesmos dados, desaparecem muitos conflitos clássicos da campanha.

2. Deteção precoce de pragas e doenças

Sanidade vegetal é um dos temas centrais do Agripro Day, e é também uma das áreas onde a IA já mostra resultados fortes.

Hoje é possível usar:

  • imagens de drone para detetar manchas de stress hídrico ou nutricional;
  • câmaras instaladas em tratores ou máquinas de pulverização que identificam automaticamente sintomas visuais (míldio, oídio, black-rot);
  • modelos previsionais que cruzam dados de temperatura, humidade e molhamento foliar para indicar risco elevado de infeções.

O benefício concreto é simples:

Intervir menos vezes, mas no momento certo, com o produto certo e na parcela certa.

Para o produtor, isto traduz‑se em:

  • menos tratamentos desnecessários;
  • menor risco de falhas de controlo;
  • poupança em produtos, combustível e horas de trabalho;
  • menor impacto ambiental, algo cada vez mais escrutinado na PAC e nas certificações.

3. Rega inteligente num clima cada vez mais extremo

No Alentejo, falar de digitalização sem falar de água é perder metade do problema. A IA aplicada à rega inteligente usa:

  • sondas de humidade do solo;
  • dados meteorológicos (local ou de estações próximas);
  • características do solo e da casta;
  • estágio fenológico e objetivos de qualidade (uva para vinho jovem vs reserva, por exemplo).

Ao aprender com o histórico, o sistema recomenda quando e quanto regar em cada parcela. Em campanhas quentes e secas, isto pode significar:

  • reduções de 20–30% no consumo de água;
  • menor stress hídrico em momentos críticos (pinta, maturação);
  • uvas mais equilibradas, com impacto direto na qualidade do vinho.

Quem já usa este tipo de solução costuma dizer o mesmo: a IA não substitui o agricultor, ajuda a decidir com menos margem para erro.

4. Rastreabilidade e dados para a cooperativa

Para cooperativas vitivinícolas, a IA é também uma aliada na organização e leitura dos dados que já existem:

  • fichas de campo dos associados;
  • registo de tratamentos fitossanitários;
  • análises de solo, folhas e mostos;
  • histórico de qualidade de uva entregue.

Plataformas com IA conseguem transformar este caos em informação útil:

  • perfis de risco por produtor (sanidade, resíduos, regularidade de entrega);
  • identificação de talhões com maior potencial de qualidade;
  • recomendações segmentadas: quem deve focar‑se em produtividade, quem deve apostar em vinhos premium.

Isto ajuda a cooperativa a pagar melhor a quem faz melhor, com critérios claros e transparentes, e a orientar o apoio técnico onde ele gera mais retorno.


O que torna o Agripro Day um “campo de testes” para o campo digital

No artigo original, a organização destaca três pilares: demonstrações técnicas, networking e almoço‑convívio. Parece pouco tecnológico, mas é exatamente o que torna este tipo de evento poderoso para a adoção de IA.

Demonstrações técnicas: ver para acreditar

Muitos produtores só confiam em tecnologia nova depois de a ver a trabalhar numa vinha parecida com a sua. No Agripro Day, faz sentido esperar:

  • equipamentos de aplicação mais precisos, muitas vezes já ligados a consolas com registo de dados;
  • sensores e estações agro‑meteorológicas que alimentam modelos de sanidade vegetal;
  • softwares ou apps para rega, fertilização ou monitorização da vinha.

Um bom dia de campo não mostra apenas “features”. Mostra cenários concretos:

  • “Se eu tiver este sensor e esta estação, reduzo quantos tratamentos de míldio?”
  • “Se usar este sistema de previsão de colheitas, como é que a cooperativa organiza melhor a vindima?”

Sempre que a resposta vem com números e exemplos locais, a adoção dispara.

Networking: onde nascem projetos de IA à escala

A digitalização agrícola em Portugal raramente é obra de um só ator. Envolve:

  • empresas tecnológicas e de máquinas;
  • cooperativas e associações de produtores;
  • consultores e equipas técnicas;
  • agricultores líderes que se atrevem a testar primeiro.

Eventos como o Agripro Day funcionam como incubadora de parcerias práticas:

  • um grupo de associados combina testar uma solução de rega inteligente num conjunto de talhões;
  • a cooperativa percebe que faz sentido ter um “técnico de dados” a tempo parcial;
  • uma marca tecnológica encontra produtores dispostos a co‑desenvolver funcionalidades específicas para vinha.

É no café, na conversa de corredor ou no almoço‑convívio que muitas destas ideias se fecham.


Como um produtor ou cooperativa pode aproveitar melhor estes eventos

O maior erro é ir a um dia técnico “ver o que aparece”. Quem está a pensar em IA e agricultura de precisão deve chegar com um plano claro.

Antes do evento

  1. Definir 2–3 problemas concretos da exploração ou da cooperativa:

    • previsões de colheita muito falhadas;
    • excesso de tratamentos fitossanitários;
    • consumo de água pouco controlado;
    • falta de dados para diferenciar pagamentos por qualidade.
  2. Listar o que já existe em termos de digitalização:

    • GPS em tratores;
    • sensores, estações meteorológicas, contadores de água;
    • registos em Excel, apps, cadernos de campo digitais.
  3. Definir um orçamento indicativo, nem que seja uma ordem de grandeza (por exemplo, “até 3.000 € este ano para testar soluções numa parte da área”).

Durante o evento

  • Fazer perguntas diretas aos técnicos das empresas:
    • “Quanto tempo demoro a ter retorno deste investimento?”
    • “Funciona bem em condições de calor e poeira do Alentejo?”
    • “Tenho suporte em português e alguém que me ajude a interpretar os dados?”
  • Pedir casos práticos em Portugal, de preferência em vinha e em condições climáticas semelhantes.
  • Perceber se a solução integra dados com aquilo que já existe na exploração ou na cooperativa.

Depois do evento

  • Escolher um projeto‑piloto pequeno, com objetivos mensuráveis num prazo de 1–2 campanhas.
  • Envolver a cooperativa, quando faz sentido, para partilhar custos e resultados.
  • Medir tudo: consumos de água, número de tratamentos, produtividade, qualidade da uva.

Quem trata o dia de campo como ponto de partida para um plano estruturado de campo digital começa a ver resultados muito mais rápido.


IA na agricultura portuguesa: do Agripro Day ao “Campo Digital”

O Agripro Day em Reguengos de Monsaraz é mais um sinal de que a inovação agrícola deixou de ser um tema apenas de feiras internacionais. Está a acontecer, em português, nas cooperativas e nos campos onde se decide a realidade do setor.

Nesta série “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital”, a ideia é precisamente esta: mostrar que a inteligência artificial não é só para gigantes, mas para agricultores, técnicos e cooperativas que querem:

  • produzir com mais previsibilidade;
  • usar melhor a água e os fatores de produção;
  • reduzir riscos de pragas e doenças;
  • responder às exigências de mercados e certificações.

Se acompanha eventos como o Agripro Day, está um passo à frente. O desafio seguinte é claro: transformar demonstrações em decisões, e decisões em dados, para que a IA tenha matéria‑prima com que trabalhar.

A pergunta agora passa a ser: que talhão, que problema e que dado vai escolher para ser o seu primeiro (ou próximo) projeto real de campo digital?