A inteligência artificial já entrou no olival: a diferença entre colher azeitona e colher valor

A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma curiosidade de laboratório para passar a entrar, com botas de campo, no coração do agronegócio. No setor agrícola, a IA está a mudar a forma como se decide quando regar, quando tratar, quando colher e até quando vender. E no olival, um setor estratégico para Portugal, esta transformação pode ter um impacto particularmente relevante: mais produtividade, menos desperdício e decisões mais rápidas num contexto de clima imprevisível, custos elevados e competição internacional feroz.

A lógica é simples: quem produz no campo já pode decidir com algo mais do que a experiência ou o “olho treinado”. Cada vez mais, decide com base em dados. Sensores no solo, imagens de satélite, drones, históricos climáticos, dados de mercado e modelos preditivos ajudam a antecipar problemas e a agir antes de os prejuízos aparecerem. A IA não substitui o agricultor, mas amplifica a sua capacidade de leitura da realidade.

Um dos casos mais ilustrativos está na gestão da rega. Em várias explorações agrícolas, os sistemas inteligentes analisam a humidade do solo, a temperatura, a evapotranspiração e a previsão meteorológica para indicar o momento ideal de irrigação. Isto permite poupar água - um recurso cada vez mais escasso - e reduzir custos energéticos. Em culturas permanentes como o olival, onde o equilíbrio entre produtividade e eficiência hídrica é decisivo, a diferença pode ser grande. Em Portugal, onde a pressão sobre a água é um tema central, esta aplicação da IA é mais do que inovação: é estratégia.

Outro uso concreto está na deteção precoce de pragas e doenças. Com imagens captadas por drones ou por câmaras e sensores instalados no terreno, algoritmos de visão artificial identificam padrões anómalos nas folhas, nos frutos ou no vigor das árvores. No olival, isso pode significar identificar stress hídrico, ataques de pragas ou sinais de doença antes de serem visíveis ao olhar humano. O valor desta antecipação é enorme: trata-se de reduzir perdas, evitar pulverizações desnecessárias e proteger a qualidade final do azeite.

Há ainda um terceiro campo de aplicação com peso crescente: a previsão de produção e de qualidade. Em algumas iniciativas internacionais ligadas ao olival, os modelos de IA combinam dados de satélite, sensores de solo e informação agronómica para estimar o momento ótimo de colheita e o potencial produtivo. Para cooperativas e produtores, esta informação ajuda a organizar mão de obra, logística, capacidade de processamento da azeitona e venda. No azeite, onde o timing influencia qualidade e preço, prever bem é quase tão importante como produzir bem.

O setor do azeite oferece, por isso, um caso particularmente interessante. Em Espanha, em Portugal (embora em menor escala) e noutros países mediterrânicos, já existem projetos a testar ferramentas baseadas em IA para prever o teor de azeite, monitorizar o estado dos pomares e apoiar a gestão das explorações. A ideia é transformar o olival tradicional num olival de precisão, onde cada decisão é ajustada ao comportamento real da planta e do ecossistema (poupando, por isso, recursos, garantindo mais sustentabilidade e aumentando a qualidade final). Em Portugal, este caminho pode ser especialmente relevante nas regiões com maior peso da olivicultura intensiva e superintensiva, mas também nos olivais tradicionais, onde a preservação da rentabilidade é um desafio permanente.

Mas a adoção da IA no agronegócio não é automática nem pacífica. Existem barreiras claras. A obtenção (recolha) de dados é a primeira a apontar, onde entidades independentes (organizações ou associações de produtores ou academia) poderiam dar um apoio. Garantir dados em quantidade suficiente é fundamental para obter bons resultados.

Soma-se a isso a preocupação com a qualidade dos dados: modelos inteligentes só são tão bons quanto a informação que recebem. Dados incompletos, inconsistentes ou mal calibrados podem gerar decisões erradas.

Outra barreira pode ser o custo inicial (sensores, software, know-how exige investimento), que nem sempre é acessível para pequenos e médios produtores (fator exponenciado pela existência de um grande número de produtores de menor dimensão). Apesar de tudo, a IA pode ser uma mais-valia principalmente para estes pequenos e médios produtores, pois, com menos recursos podem ombrear com os grandes produtores.

Ainda assim, as oportunidades são fortes. A IA pode ajudar Portugal a ganhar competitividade em vários níveis: na produtividade (produzir mais com menos água, menos energia e menos desperdício); na sustentabilidade (reduzir impacto ambiental e apoiar práticas agrícolas mais eficientes); na resiliência (responder melhor a secas, ondas de calor, doenças e volatilidade de preços) e no posicionamento externo (um país que combina tradição agrícola com inovação tecnológica pode acrescentar valor aos seus produtos e reforçar a imagem do azeite português nos mercados internacionais).

No caso português, este potencial é particularmente interessante porque o país já tem ativos importantes: conhecimento técnico no setor agroalimentar, empresas inovadoras, centros de investigação e uma fileira do azeite com crescente reconhecimento de qualidade. Se a IA for incorporada de forma inteligente, Portugal pode competir cada vez mais por precisão, qualidade e diferenciação. Isso vale para o olival, mas também para outras áreas do agronegócio, da vinha à horticultura, da pecuária à gestão florestal.

A grande questão, portanto, não é saber se a IA vai entrar no campo. Já entrou. A questão é saber quem a vai usar melhor. No agronegócio, como no resto da economia, a tecnologia só cria valor quando resolve problemas concretos. E no campo isso significa uma coisa muito simples: ajudar o produtor a decidir melhor, mais cedo e com menos risco. No olival português, isso pode ser a diferença entre colher azeitona — e colher valor.

Rute Xavier, professora da Católica-Lisbon School of Business and Economics

Este espaço de opinião é uma colaboração entre a Renascença e a Católica-Lisbon School of Business and Economics