Fazenda como um mercado de serviços Tendências

Driver de mercado - Adoção da agricultura de precisão usando dispositivos de IoT, drones e AI

A paisagem agrícola sofreu enormes mudanças no passado recente. Com a tecnologia evoluindo em um ritmo rápido, os agricultores estão agora olhando para adotar métodos mais novos e mais inteligentes de cultivo que podem ajudar a maximizar seus rendimentos, mantendo os custos sob controle. A agricultura de precisão é uma área que tem visto um aumento significativo nos últimos tempos com o uso de dispositivos de IoT, drones e soluções baseadas em inteligência artificial (AI).

Os agricultores estão cada vez mais fazendo uso de sensores, monitores de solo e outros dispositivos habilitados para IoT que ajudam a coletar dados precisos relacionados à qualidade do solo, níveis de umidade e variações de temperatura em diferentes partes da fazenda. Armado com insights precisos em tempo real, decisões relacionadas à irrigação, uso de fertilizantes e pesticidas podem ser adaptadas para cada micro-região dentro da fazenda. Isso permite uma utilização otimizada de recursos e produtividade. Da mesma forma, drones equipados com câmeras e sensores avançados estão fornecendo insights de olhos de aves em condições de campo. Os agricultores podem identificar deficiências de nutrientes, padrões de doenças e outros problemas com precisão usando imagens de drones e tomar medidas corretivas de acordo.

IA e algoritmos de aprendizado de máquina estão ajudando a analisar os grandes volumes de dados coletados através de IoT e drones. Estes algoritmos podem detectar padrões ocultos, prever resultados futuros e oferecer recomendações personalizadas aos agricultores em uma base regular. Por exemplo, ferramentas alimentadas por IA podem analisar figuras de rendimento passado, variações de solo, padrões climáticos e oferecer previsão de rendimento para a próxima temporada, além de gerar riscos que precisam de mitigação. Em geral, técnicas de agricultura de precisão permitidas pelas tecnologias emergentes estão tornando a agricultura mais orientada pelo conhecimento e sustentável a longo prazo. Este é um dos principais condutores que alimentam o interesse em soluções de gestão agrícola oferecidas sob a agricultura como modelo de serviço.

Market Driver- Acesso econômico a tecnologias avançadas que reduzem os investimentos iniciais para agricultores

Embora a agricultura de precisão ofereça vários benefícios, investir na infraestrutura de hardware e software necessária requer um capital inicial significativo, que é um desafio, especialmente para agricultores menores e marginais. As tecnologias necessárias para a agricultura de precisão, como sensores de IoT, drones, ferramentas de gerenciamento de dados e plataformas AI/ML envolvem custos consideráveis. Além disso, são necessárias atualizações frequentes para alavancar as inovações mais recentes. Este é o lugar onde a agricultura como um modelo de negócio de serviços provou ser eficaz.

Sob o modelo baseado em serviços, empresas de agroinput e tecnologia, bem como prestadores de serviços especializados lidar com a aquisição e manutenção de equipamentos agrícolas avançados em nome dos clientes. Os agricultores têm acesso a soluções de última geração em uma base de pagamento por uso ou assinatura, eliminando investimentos pesados. Por exemplo, um agricultor pode optar por um plano de assinatura mensal ou anual que oferece monitoramento de solos e culturas baseados em sensores, serviços de estimativa de rendimento usando drones e AI consultivo. Toda a infraestrutura de back-end, integração de sistemas, software e experiência é gerenciada pelo provedor de serviços.

Isso torna mais fácil para os agricultores, especialmente os pequenos agricultores, colher benefícios de produtividade e rentabilidade oferecidos pela agricultura digital sem se preocupar com os custos. As despesas operacionais são mais orçamentárias em comparação com as despesas de capital única. Além disso, os prestadores de serviços são incentivados a oferecer as atualizações mais recentes regularmente sob o modelo de serviços. Todos estes factores estão a encorajar uma maior adopção da agricultura como uma abordagem de serviços, conduzindo assim o crescimento neste mercado em evolução.

Desafio de Mercado - Preocupações de Privacidade e Segurança de Dados Cercando Dados Pessoais e Relacionados à Fazenda

Um dos principais desafios para o crescimento do Farming como mercado de serviços é a privacidade de dados e preocupações de segurança em torno de dados pessoais e relacionados à fazenda. Como as tecnologias digitais estão permitindo enormes quantidades de coleta de dados de fazendas e campos, há crescentes preocupações sobre como essa informação sensível está sendo armazenada, acessada e usada. Os agricultores estão justamente preocupados com quem tem acesso aos dados sobre suas operações, campos, culturas e procedimentos. Esses dados podem revelar muito sobre suas práticas, custos, renda e muito mais se acessados por terceiros. Ao mesmo tempo, as empresas que fornecem agricultura como soluções de serviços precisam de grandes quantidades de dados agrícolas para otimizar efetivamente os serviços, oferecer recomendações e melhorias personalizadas. No entanto, a coleta e armazenamento desses dados representam desafios significativos de conformidade e regulação para lidar com leis de privacidade rigorosas e proteger informações confidenciais de agricultores e fazendas. Enfrentar estas questões é fundamental para que as empresas ganhem confiança dos agricultores e estimulem uma maior partilha de dados, o que é essencial para avançar tecnologias e técnicas de agricultura de precisão. A menos que a proteção e uso de dados sensíveis sejam assegurados, pode limitar significativamente o crescimento deste mercado promissor.

Oportunidade de mercado - Otimização da Cadeia Agrícola de Abastecimento Usando Análise de Dados e Aprendizagem de Máquinas

Uma das principais oportunidades para o Farming como um mercado de serviços é otimizar a cadeia de suprimentos agrícolas usando análise de dados e técnicas de aprendizado de máquina. As tecnologias digitais modernas estão gerando quantidades sem precedentes de dados de campos, equipamentos, fontes de alimentação e muito mais. Se alavancado efetivamente através de análises avançadas e AI, esses dados possuem enorme potencial para otimizar as operações agrícolas, reduzir custos e desperdícios em toda a cadeia de suprimentos e aumentar a produtividade. Por exemplo, os modelos de aprendizado de máquina podem analisar dados históricos para prever melhor os rendimentos das culturas, os impactos climáticos e a saída ao longo do tempo para prever a oferta e a demanda. Isso permite alocação de recursos mais eficiente, planejamento de demanda e gerenciamento de logística. Os dados também podem fornecer pistas para otimizar entradas como água, fertilizantes e pesticidas com base nas condições do solo, minimizando o desperdício e os custos, maximizando as saídas. Quando aplicado em toda a rede de fornecimento mais ampla, tais otimizações podem oferecer benefícios tangíveis aos agricultores, fornecedores de entrada, compradores, distribuidores e outros. À medida que os volumes de dados e as capacidades de análise aumentam, a oportunidade de racionalizar as ineficiências em todo o ecossistema agrícola continuará expandindo significativamente.