Se a sua lavoura pudesse falar, o que ela diria? Em dias atuais, com os recursos ferramentais disponíveis, tanto em nível de digitalização das informações provindas do campo quanto perfis distintos de condução de uma moderna lavoura canavieira, essas respostas poderiam passar por demandas sendo atendidas no momento mais adequado, com técnicas modernas e que, sob a aplicação de diferentes e customizadas formas de gestão agrícola, podem, sim, convergir para um modelo mais rentável de produção. 
 

Há diferentes formas de gerenciarmos a diversidade das lavouras de cana que o País possui, já que temos um Centro-Sul e um Nordeste canavieiros amplos quanto a necessidades específicas de manejos agrícolas; são oportunidades para uso de tecnologias que favorecem a plena produção da cana.

Sob essa óptica de diversidade de situações, levam-se em conta variáveis que, analisadas conjuntamente e monitoradas de forma precisa, acabam por gerar dados essenciais, os quais rementem a decisões cada vez mais assertivas e que são fundamentais para a rentabilidade do negócio do produtor. 
 

Quando se adotam produtos e serviços, por meio da inovação, que geram valor para o produtor canavieiro, o efeito, em geral, é um patamar superior de resultados alcançados ao longo de todo o sistema de produção sucroenergético. Um exemplo dessa estratégia, demonstrada pelo setor sucroenergético, foi a passagem de aprendizado ao longo da última crise de preços, que afetou toda essa cadeia, e quem conseguiu passar por essa crise soube analisar o momento de forma clara, em muito através de ferramentas de inteligência de dados e adequando formas de gestão.

Em paralelo, boa parte do setor soube manter o foco na sustentabilidade do seu negócio, compreendendo o melhor momento vindouro e mantendo os níveis de adoção de tecnologia possíveis quanto ao encaixe de retorno sob o investimento. Foi isso, em parte, que diferenciou esse setor, em termos de competitividade.
 

Foi devido a essa combinação que produtores fornecedores de cana, usinas e grupos de usinas que vigoram neste momento, no setor, capturando a boa rentabilidade atual, conseguem seguir investindo em novos negócios, tecnologias e serviços, visando ao aumento de sua produção. 
 

Essas empresas, normalmente, souberam suportar as suas decisões com ferramentas de inteligência de dados, pois entenderam que isso era essencial naquele momento e seria ainda mais em um futuro próximo, aplicando, em suas análises de indicadores de lavoura, uma visão holística da produção agronômica, não se atentando apenas a fatos triviais, e sim ao diferencial que traz atratividade ao lucro. 

Ao tomarmos decisões mais assertivas para prover uma gestão de lavoura amplamente eficaz, os meios para isso podem passar por 4 aspectos fundamentais. O primeiro deles é a equação financeira do processo de investimento feito pelo produtor; esse ponto pode ser tratado com análises de dados econômicos que retratam os níveis de retorno do investimento sobre os impactos positivos, ao longo da cadeia de produção agroindustrial que envolve a cana, e não somente sob o efeito de resultado direto que ela carrega na área agrícola.

Como exemplo, imaginem os efeitos do florescimento sobre o peso da cana reduzindo a densidade de carga e a produção em peso dos colmos industrializáveis, agora, somadas a isso, as perdas de redução de extração do caldo e outros desdobramentos negativos sobre os rendimentos industriais; danos que, ao longo da cadeia de produção agroindustrial da cana, por uso de um regulador de crescimento indicado e que protege o investimento quanto à manutenção da qualidade da matéria-prima, pode sim, ser evitado. 
 

Ou seja, é recomendado que as ferramentas de análise de dados observem os impactos, os efeitos e as mudanças ao longo do processo agroindustrial da cana, corroborando a adoção de determinado manejo. Ferramentas de digitalização de processos agroindustriais são determinantes para uma visualização adequada e clara da equação financeira que envolve a jornada do produtor, seja ele usina, ou fornecedor de cana. 

Seguindo a sustentação de análises essenciais para tomadas de decisão em nível de administração das lavouras de cana, um segundo aspecto é quando se aplica a adoção de tecnologias e serviços inovadores que geram efeitos práticos de benefícios funcionais ao perfil desse produtor.

A inovação deve estar presente na lavoura e nas decisões mais promissoras quanto à expectativa de resultado a ser obtido. A inovação é o impulso que movimenta novos e promissores resultados, sendo eles somente possíveis devido à adoção, em larga escala, pelo nível confiável de retorno financeiro obtido. 

Outro aspecto aplicável ao setor canavieiro são os modelos de preditibilidade, que são ferramentas mais recentes e vêm ganhando espaço nos planejamentos de safra, pois permitem que ocorra maior uniformidade no entendimento situacional e futuro das lavouras pelas equipes envolvidas.

Também incluímos, aqui, os modelos preditivos aplicados para formação de árvores de decisão customizadas e que auxiliam na organização de fluxos de trabalho, além de suportar a decisão de protocolos (manejos) de tecnologias agrícolas. Ao final, considerando reduzir a complexidade dos agentes envolvidos na produção canavieira, nos deparamos com a inteligência de dados agronômicos, o denominado data intelligence, combinando, mais uma vez, a técnica e a expectativa financeira.

O setor canavieiro parece estar bem adaptado à aplicabilidade de análises de inteligência agronômica, e elas vêm sendo aceleradas pela transformação digital que o setor já experimenta há algum tempo, muito em função da contribuição do ciclo da mecanização intensa por que ele passou recentemente.

Esse aprendizado, em conjugação de dados de telemetria de máquinas e implementos, tem, agora, contribuído de outra forma, facilitando a interpretação e a consciência de gestores e técnicos envolvidos na produção quanto à importância dos indicadores filotécnicos provindo das lavouras. 

Todo esse aprendizado, aplicado na evolução do uso de técnicas de acompanhamento digitais das condições da lavoura e que interpretam sintomas característicos, efeitos do ambiente sobre as plantas, riscos iminentes de ataque de pragas e doenças e preditibilidade para tomada de decisão de proteção aos cultivos, entre outras funcionalidades, promove grande melhoria em qualidade e em fluxo de informações ao agricultor.

On hand e com dados cada vez mais precisos e mais bem observados, é possível acreditar que novas técnicas e formas de gestão agrícola irão surgir, de forma customizada e com maior velocidade à tomada de decisão do produtor canavieiro, aumentando, ao mesmo tempo, toda a experimentação do setor e sua consequente capacidade de inovar.