Dados não são decisão. Veja como interpretar informação agrícola, usar IA e adaptar tecnologia à realidade de cada agricultor para aumentar lucro e eficiência.
Como transformar dados agrícolas em decisões que dão lucro
Nos últimos cinco anos, muitos agricultores portugueses instalaram sondas, GPS, contadores de água, estações meteorológicas e começaram a receber imagens de satélite gratuitas. O resultado? Gigabytes de informação… e, na prática, quase tudo igual no campo.
O ponto chave da intervenção de João Noéme, diretor-geral da TerraPro, na 1.ª Conferência InovEnsino foi precisamente este: dados não são decisão. E, sem decisão, não há mais produtividade, menos custos nem maior sustentabilidade.
Este artigo integra a série “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital” e foca-se num tema crítico: como interpretar dados, usar inteligência artificial e adaptar tecnologia à realidade de cada agricultor – do pequeno produtor de horta no Oeste à grande exploração de olival ou vinha no Alentejo.
1. Dados não são informação: o erro que trava a agricultura digital
O principal bloqueio da agricultura de precisão em Portugal não é falta de tecnologia, é falta de interpretação útil.
“Dados é uma coisa, informação é outra. A interpretação dos dados é super importante.” – João Noéme, TerraPro
Hoje, um agricultor pode aceder a:
- Imagens de satélite gratuitas semanais ou até diárias
- Registos de máquinas agrícolas com georreferenciação
- Dados de sensores de solo e de clima
- Registos de aplicação de fertilizantes e fitofármacos
O problema é que, sem tratamento, tudo isto é apenas ruído. O produtor olha para mapas coloridos, gráficos complicados e acaba por seguir aquilo que sempre fez: o calendário e a experiência.
Porque é que isto acontece?
Há três motivos muito frequentes nas explorações portuguesas:
-
Ferramentas desenhadas para engenheiros, não para agricultores
Interfaces complexas, termos técnicos, excesso de opções. O agricultor não tem tempo nem paciência para aprender mais um “programa”. -
Dados espalhados em várias plataformas
Uma app para a rega, outra para as imagens de satélite, outra para o PEPAC, outra para o registo de tratamentos. Sem integração, a visão global perde-se. -
Falta de contexto agronómico local
Um índice de vegetação (NDVI, NDRE, etc.) só vale alguma coisa quando cruzado com tipo de solo, histórico de fertilização, porta‑enxertos, variedades, pragas habituais da zona e objetivos comerciais.
No fundo, não falta tecnologia, falta tradução: transformar dados complexos em informação simples, em linguagem de agricultor, ligada a decisões práticas.
2. O papel da IA: do “mapa bonito” ao plano concreto de campo
A inteligência artificial começa a mudar a forma como os dados agrícolas são usados, porque faz exatamente essa tradução: de muitos dados brutos para poucas respostas claras.
Na série Campo Digital, a nossa visão é muito direta: IA boa é IA que dá recomendações acionáveis. Nada de dashboards cheios de gráficos que ninguém consulta.
Exemplos práticos de IA aplicada à realidade portuguesa
a) Rega inteligente em olival e vinha
Um sistema de IA pode cruzar:
- Dados de sondas de humidade a diferentes profundidades
- Previsão meteorológica local
- Tipo de solo (argiloso, arenoso, franco)
- Fase fenológica da cultura
E devolver ao produtor:
- Quantas horas regar em cada setor
- Em que dias reduzir ou aumentar o volume
- Alertas quando há risco de stress hídrico ou desperdício de água
Em vez de uma app com gráficos, o agricultor recebe algo simples:
“Amanhã, regar bloco 3 mais 40 minutos. Bloco 5, reduzir 30%.”
b) Fertilização variável com base em mapas de vigor e solo
Aqui a IA integra:
- Análises de solo georreferenciadas
- Imagens de satélite ao longo de várias campanhas
- Dados de produtividade passada (quando existem)
O resultado é um mapa de aplicação variável traduzido em dose e zona, pronto a ser carregado no adubo de taxa variável ou, se não houver essa tecnologia, num plano manual por talhão.
c) Deteção precoce de pragas e doenças
Modelos de IA conseguem analisar padrões em imagens de satélite, drones ou até fotografias tiradas com o telemóvel, para identificar zonas suspeitas de:
- Mancha em cereais
- Oídio ou míldio em vinha
- Ataque de mosca da fruta em pomares
Outra vez, o valor está na tradução: não basta dizer que “há uma anomalia”. O que interessa é onde, o quê e o que fazer.
3. Cada agricultor é único: adaptar tecnologia à realidade do campo
João Noéme sublinhou algo que muitas empresas tecnológicas esquecem:
“Tentamos tratar cada produtor como um ser único, adaptar a tecnologia à sua situação e dar resposta ao problema específico.”
Esta frase resume uma mudança de paradigma essencial na agricultura de precisão e na IA na agricultura portuguesa.
O que significa, na prática, adaptar tecnologia?
1. Ajustar à dimensão e perfil da exploração
- Um pequeno produtor familiar pode precisar apenas de alertas simples por SMS ou WhatsApp, baseados em imagens de satélite e previsão do tempo.
- Uma exploração de centenas de hectares, com equipa técnica, pode tirar partido de plataformas mais completas e integrações com máquinas de aplicação variável.
2. Começar pelos problemas reais, não pela “moda” tecnológica
Tecnologia útil responde a perguntas muito simples:
- “Onde estou a perder dinheiro?”
- “Porque tenho zonas que produzem menos todos os anos?”
- “Como posso gastar menos água, gásóleo ou adubo sem perder produção?”
Se a resposta da solução de IA não mexer nestes pontos, o agricultor não a volta a usar.
3. Respeitar o tempo e o ritmo de adoção de cada um
Muitos agricultores não querem saber como funciona o algoritmo; querem confiança. Normalmente o caminho que gera mais adesão é este:
- Mostra-se um resultado rápido (por exemplo, identificar uma zona de falhas numa parcela graças a imagens de satélite).
- Compara-se com a realidade no campo.
- Com o agricultor a ganhar confiança, dá-se o passo seguinte (rega inteligente, fertilização variável, etc.).
4. Do dado à decisão: um método simples para qualquer exploração
Há um padrão que funciona bastante bem nas explorações que já equilibram bem agricultura de precisão e IA: um ciclo curto de observação, análise e ação, sempre com apoio técnico.
Passo 1 – Escolher UM problema prioritário
Tentar resolver tudo ao mesmo tempo é receita certa para frustração. Alguns exemplos de prioridades claras:
- “Quero reduzir o custo da água em 20% no próximo ano.”
- “Quero perceber porque tenho menos 30% de produção em determinadas zonas do olival.”
- “Quero diminuir o risco de falhas de adubação em milho e cereais.”
Passo 2 – Definir que dados realmente interessam
Para cada problema, escolhem-se 3–5 fontes de dados, não 30:
- Imagens de satélite (vigor)
- Tipo de solo (cartografia digital do solo)
- Histórico de rega ou fertilização
- Previsão meteorológica
O objetivo é integrar, não acumular.
Passo 3 – Traduzir em indicadores simples
A IA e a agronomia transformam dados dispersos em poucos indicadores de decisão, por exemplo:
- Zonas de maior e menor potencial produtivo da parcela
- Percentagem de área com risco de stress hídrico na semana seguinte
- Desvio entre doses planeadas e aplicadas de fertilizante
Passo 4 – Tomar decisões concretas no campo
Aqui a tecnologia tem de falar a língua do agricultor:
- “Nestas 3 zonas, reduzir a rega 25%.”
- “Nesta zona do talhão 7, aplicar mais 40 kg/ha de azoto.”
- “Nesta parcela, atrasar o tratamento 48 horas porque o risco é baixo.”
Passo 5 – Medir o impacto económico
Sem euros e cêntimos, a agricultura digital não passa de teoria. Cada campanha deve responder a perguntas como:
- Quanto gasóleo, água e adubo poupei?
- Quanto aumentou (ou estabilizou) a produção onde ajustei a dose?
- Qual foi o retorno do investimento na tecnologia/serviço?
É aqui que muitos agricultores se surpreendem: pequenos ajustes, baseados em boa interpretação de dados, podem gerar 5–15% de melhoria de margem por hectare em alguns sistemas de produção.
5. O futuro próximo: IA como “técnico virtual” do agricultor
No contexto português, com envelhecimento da população agrícola, falta de mão‑de‑obra e margens apertadas, a IA não vai substituir o agricultor nem o técnico. Vai funcionar como um “técnico virtual” sempre disponível, que:
- Integra dados de solo, clima, imagens e máquinas
- Faz simulações de cenário (se regar X, se adubar Y…)
- Sugere a opção mais eficiente em custo/risco
Na série IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital, esta é a linha orientadora: usar IA para reforçar o conhecimento local, não para o ignorar.
As empresas que seguem a lógica de João Noéme e da TerraPro — proximidade, adaptação a cada produtor, foco em resolver problemas concretos — são as que estão, de facto, a transformar dados em decisões e decisões em resultados.
E agora, o que pode fazer na sua exploração?
Se gere uma exploração agrícola em Portugal e sente que está cercado de dados, mas com pouco impacto real, três passos simples podem mudar o rumo:
- Escolha um problema económico prioritário para 2026 (água, adubo, mão‑de‑obra, risco de pragas…).
- Procure soluções de IA e agricultura de precisão que conversem consigo em linguagem prática, que integrem os dados que já tem e que ofereçam acompanhamento técnico, não apenas software.
- Exija sempre dois tipos de resposta: uma recomendação concreta de campo e uma estimativa de impacto económico.
A tecnologia agrícola está a dar um salto grande, mas quem vai ganhar não é quem tem mais sensores. É quem consegue interpretar melhor o que esses sensores dizem sobre o seu solo, a sua cultura e o seu negócio.