A safra brasileira de soja 2024/25 deverá apresentar perdas expressivas devido a falhas no manejo agrícola, de acordo com levantamento divulgado pela DataFarm. O estudo estima que o Brasil deixará de colher aproximadamente 47,49 milhões de toneladas de soja, o que representa um prejuízo potencial superior a R$ 102 bilhões.
Com base em dados consolidados pela tecnologia YieldGapMaps, que combina inteligência artificial, modelagem climática e análises agronômicas, a DataFarm projetou uma produção de 165,98 milhões de toneladas de soja para a safra atual, cultivada em uma área de 47,65 milhões de hectares. Contudo, o potencial produtivo calculado chega a 207,47 milhões de toneladas, volume que seria alcançável em condições ideais de manejo e já descontando os efeitos do clima.
Segundo Armando Parducci, cofundador da DataFarm, o levantamento isola variáveis climáticas e aponta que as perdas se concentram em práticas inadequadas no campo. “Usamos como base dados de campos experimentais e áreas de fazendas com alto potencial produtivo, considerando os efeitos do clima e do manejo. Associado a essa calibração, a previsão de safra nacional é feita com dados reais de produtividade municipal das últimas cinco safras, permitindo quantificar as perdas”, explica.
Tecnologia aplicada à gestão rural
O sistema YieldGapMaps, utilizado na análise, é uma ferramenta voltada à predição de safras, possibilitando que produtores, instituições financeiras e seguradoras tomem decisões baseadas em dados. Além da soja, a solução está disponível para milho, cana-de-açúcar, algodão e trigo.
De acordo com Parducci, o recurso permite identificar gargalos produtivos e reduzir as perdas via agricultura de precisão. “Com o apoio da tecnologia, é possível otimizar irrigação, corrigir o solo, corrigir falhas de plantio e aperfeiçoar a aplicação de defensivos e fertilizantes”, destaca.
O diferencial do modelo da DataFarm está na capacidade de integrar informações diárias sobre clima, solo, manejo e desenvolvimento das lavouras, com atualização diária e cobertura nacional. A resolução espacial alcança dois hectares, o que amplia a precisão da análise sem necessidade de coleta de campo manual, aumentando a agilidade das previsões.
Como funciona o YieldGapMaps
O conceito central da ferramenta é o “yield gap” — a diferença entre a produtividade potencial e a produtividade real de campo. A metodologia simula o rendimento potencial com base em fatores como tipo de planta, ciclo da cultura, temperatura, radiação solar e dados de solo. A partir dessa simulação, calcula-se a redução por déficit hídrico, levando em conta balanços hídricos diários e profundidade do sistema radicular.
Para a safra de soja 2024/25, o modelo indica que a produtividade real será fortemente impactada por práticas inadequadas de manejo, considerando desde a escolha da data de plantio até o uso de insumos.
Potencial para expansão e ganhos
Outro aspecto apontado pela DataFarm é a identificação de regiões com maior potencial de expansão agrícola e maior oportunidade de incremento produtivo com ajustes no manejo. Essa informação é considerada estratégica para empresas e produtores que buscam ampliar eficiência e rentabilidade.
Além do impacto direto sobre a produtividade, a plataforma também monitora indicadores ambientais, como emissões de gases de efeito estufa (GEE) e o carbono no solo, auxiliando no atendimento de exigências do mercado internacional e na adoção de práticas sustentáveis.
A DataFarm atua transformando grandes volumes de dados em inteligência para uma agricultura mais eficiente e sustentável. O desenvolvimento contínuo de suas ferramentas busca acompanhar as demandas do setor e fornecer subsídios técnicos para redução das perdas identificadas.
