IA prevê fretes e revela nova tendência no agronegócio

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A inteligência artificial começa a ganhar espaço na logística do agronegócio, permitindo prever preços de fretes, planejar operações e identificar oportunidades de redução de custos. Um estudo desenvolvido por pesquisadores da Esalq/USP mostra como o aprendizado de máquina e os modelos matemáticos podem melhorar decisões estratégicas no setor.

A pesquisa, conduzida por Thiago Guilherme Péra e José Vicente Caixeta Filho, analisou aproximadamente 16 mil registros de fretes rodoviários de 2022, envolvendo cerca de 4,9 mil combinações de origem e destino em todo o Brasil.

Entre os modelos avaliados, o Gradient Boosting apresentou coeficiente de determinação de 95% e erro médio de R$ 26,77 por tonelada após a otimização dos parâmetros. A distância percorrida foi identificada como a variável de maior influência nos preços.

“Quando transformamos dados em modelos, conseguimos sair de uma decisão baseada apenas em percepção e experiência para uma análise que permite comparar cenários e antecipar possíveis resultados”, explica Péra.

As aplicações vão além da previsão de fretes. Os pesquisadores também apresentam modelos para localização de indústrias de fertilizantes, dimensionamento de frotas de etanol de milho, logística da soja e organização de filas em agroindústrias.

Segundo Péra, a qualidade dos dados é fundamental para o desempenho dessas ferramentas.“Não se trata de substituir o gestor pela tecnologia. O objetivo é oferecer mais informação para que decisões complexas sejam tomadas com maior conhecimento sobre seus custos, riscos e consequências”, afirma Péra.