A tomada de decisão no campo está cada vez mais ancorada em dados. Mas não basta ter informações — é preciso entender padrões, interpretar cenários e transformar dados dispersos em inteligência aplicada. Existe uma rede experimental instalada no Brasil, Paraguai e Estados Unidos, que fornece os dados que a DigiFarmz utiliza para fortalecer sua base de informações, servindo de alicerce para suas recomendações personalizadas. A diversidade de condições climáticas, tipos de solo, cultivares e estratégias de manejo, enriquece nosso banco de dados e melhor qualifica as condições produtivas que nossos clientes vão encontrar no campo.
“Nosso objetivo é capturar e entender como cada variável interage e impacta o desempenho das lavouras. Essa leitura permite construir modelos robustos, capazes de antecipar cenários e oferecer recomendações adaptadas a diferentes contextos”, explica Ricardo Balardin, CSO & Founder da DigiFarmz.
Os dados coletados nos diferentes locais alimentam modelos de inteligência artificial que, a cada novo conjunto de dados, ampliam a capacidade da plataforma em reconhecer comportamentos produtivos, aumentando a precisão dos algoritmos.
Quando um cliente, seja ele um produtor, agrônomo ou consultor comercial de revenda acessa nossos produtos, seja o DigiFarmz Cropper ou DigiFarmz Linkage, os algoritmos cruzam automaticamente informações específicas da fazenda com a base de dados local e com as informações agronômicas consolidadas, produzindo um aprendizado contínuo resultando em crescente customização da DigiFarmz.
As sugestões de recomendação deixam de ser generalistas e passam a ser personalizadas, construídas com base na comparação entre a realidade do usuário e os cenários já observados. “Mesmo que um ou outro dos parâmetros utilizados não sejam obtidos na mesma região ou talhão, os algoritmos da DigiFarmz conseguem reproduzir o aprendizado obtido de regiões dispersas, mas similares, através da combinação de mais de 50 parâmetros referentes à genética utilizada, localização geográfica, datas de semeadura, insumos, e etc, gerando um alto grau de precisão. A parcela experimental deixa de ser aquela porção de terra em um campo experimental, passa a ser todas as regiões produtivas que expressam tanto a tecnologia empregada como a capacidade técnica do produtor”, informa Balardin.
Atualmente, a DigiFarmz está trabalhando fortemente no desenvolvimento de escores que, além de definirem o Índice de Qualidade Técnica do produtor, irão definir a capacidade produtiva dos solos, riscos climáticos e sanitários, qualidade dos programas sanitários de controle. O processo produtivo é complexo, e o objetivo da DigiFarmz é consolidar dados de forma a entender as limitações e as estratégias que explicam a produtividade obtida em cada cenário.
“Nossos modelos conseguem reconhecer padrões e transferir aprendizados de forma contextualizada. Isso dá previsibilidade ao produtor e segurança na hora de definir estratégias de manejo”, reforça Balardin.
Essa abordagem baseada em dados integrados tem impacto direto na eficiência operacional e no desempenho agronômico das lavouras. Ao compreender com maior precisão como cada combinação de fatores influencia o resultado final, a DigiFarmz oferece aos clientes um suporte sólido para aumentar a assertividade nas decisões de manejo.
Com recomendações contextualizadas, é possível otimizar o uso de insumos, direcionando recursos de forma eficiente. Além disso, a capacidade de prever o comportamento das lavouras diante de diferentes cenários fortalece o controle fitossanitário e permite antecipar riscos, reduzindo as incertezas produtivas e financeiras.
“Essa inteligência aplicada é continuamente validada e aprimorada. Grandes volumes de dados tendem a fortalecer o entendimento sobre como o sistema produtivo pode responder a diferentes condições, como as recomendações tornam-se mais consistentes, com impacto real na rentabilidade do produtor e da cadeia agrícola como um todo”, completa Balardin.
Como parte da evolução contínua de sua base técnica, a DigiFarmz trabalha na ampliação de seus racionais agronômicos. Atualmente em fase de validação final, em breve, as culturas de milho, cevada e aveia passarão a ofertar a inteligência de sugestões de recomendações e os algoritmos avançados de manejo da DigiFarmz, ampliando a base de cultivos disponíveis aos clientes.
Essa expansão permitirá que produtores e consultores possam avaliar como a rotação ou sucessão de cultivos pode explicar variações na produtividade, facilitando a tomada de decisões e fortalecendo o uso estratégico de dados no planejamento e na execução do manejo.
Ao conectar ciência, tecnologia e realidade produtiva, a DigiFarmz se consolida como uma ferramenta capaz de oferecer recomendações personalizadas de alta confiabilidade a produtores e consultores em qualquer região. A DigiFarmz propõe uma nova dimensão para a pesquisa, onde algoritmos irão aprender nos milhões de hectares de produção comercial, ofertando tecnologias ajustadas às diversas realidades agrícolas e com mínima margem de erro.