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PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO
PUC-SP
MIGUEL AUGUSTO RODRIGUES SILVA
MEDIDAS DE ADOÇÃO DA AGRICULTURA DE PRECISÃO NO BRASIL
MESTRADO EM ECONOMIA POLÍTICA
São Paulo
2019
1
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO
PUC-SP
MIGUEL AUGUSTO RODRIGUES SILVA
MEDIDAS DE ADOÇÃO DA AGRICULTURA DE PRECISÃO NO BRASIL
MESTRADO EM ECONOMIA POLÍTICA
Dissertação apresentada à Banca Examinadora da
Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, como
exigência parcial para a obtenção do título de MESTRE
em Economia Política, sob a orientação do Professor
Doutor João Batista Pamplona
São Paulo
2019
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Banca Examinadora:
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________________________________________________________
________________________________________________________
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O presente trabalho foi realizado parcialmente com apoio da Coordenação de
Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior ‒ Brasil (CAPES) ‒ Código de
Financiamento 001; número do processo 88887.148879/2017-00.
This study was financed in part by the Coordenação de Aperfeiçoamento de
Pessoal de Nível Superior – Brasil (CAPES) – Finance Code 001; process number
88887.148879/2017-00.
4
AGRADECIMENTOS
À minha família, Maria, Jonas (in memoriam), Raquel e Fernando, por
apoiarem e acreditarem incondicionalmente em meu potencial, bem como o
incentivo constante à busca pelo conhecimento.
Aos meus amigos pelas palavras e demonstrações de apoio e afeto. Para não
esquecer ninguém, o convite para a defesa deixará clara a importância de cada um
no processo. Ressalto, ainda assim, a importância do Eduardo e do Bruno desde
sempre e agora neste projeto.
À Maggie, pelo presente(inho) e pela oportunidade.
Aos colegas de programa, pelo apoio mútuo, discussões, diversidade de
pontos de vista e experiências de vida e momentos de descontração. Menção
especial às quase onipresentes e agora mestras Letícia de Freitas Fenerich e
Martha Malheiro Launay, que sabem mais sobre agricultura de precisão do que
jamais sonharam; e à Ana Carolina Penha, por todas as dicas.
Ao meu orientador, João Batista Pamplona, mais do que pelo conhecimento e
incentivo à carreira acadêmica, pela inspiração como professor vocacionado que é e
pela tranquilidade e compreensão nos momentos mais difíceis desse processo,
qualidades não tão comuns no meio acadêmico, ainda mais na mesma pessoa.
Destaco também os professores com influência mais direta em minha jornada
acadêmica. Aos da casa: Ladislau Dowbor, cuja obra e divulgação de conhecimento
me trouxeram ao programa e fizeram ver que era o lugar certo para começar; Anita
Kon, pela diligência inspiradora na condução de nosso grupo de pesquisa; Júlio
Manuel Pires, pela fina ironia necessária ao entendimento da Economia Brasileira;
Joaquim Carlos Racy, pelos incentivos e excelentes debates e provocações; e aos
de fora: Carlos Torres Freire, por me iniciar na literatura neoschumpeteriana e pela
perspicácia; Ricardo Inamasu, por abrir as portas da agricultura de precisão para
mim primeiro em texto e depois em pessoa; e Mario Sergio Salerno, pela limpidez ao
mostrar o que é teoria e o que é método, bem como a importância de ambos.
Por último e não menos importante, à Fundação Futurus, que apoiou a
apresentação de artigo relacionado com este trabalho no XXXVI Congresso
Internacional da Associação de Estudos Latino-Americanos (LASA).
5
I think that progress is not possible without deviation.
And I think that it’s important that people be aware of some of the creative ways in
which some of their fellow men are deviating from the norm, because in some
instances they might find these deviations inspiring and might suggest further
deviations which might cause progress, you never know. (Acho que o progresso não é possível sem desvios.
E acho importante que as pessoas saibam de algumas das formas criativas pelas
quais seus próximos estão desviando da norma, porque em algumas instâncias eles
poderiam entender esses desvios como inspiradores e poderiam sugerir outros desvios
que poderiam causar progresso, nunca se sabe.)
‒ Frank Zappa, Entrevista, 1971.
τέχνη δ᾽ἀνάγκης ἀσθενεστέρα μακρῷ. (A técnica humana é mais frágil do que a necessidade.)
‒ Ésquilo, Prometeu acorrentado, 514
6
RESUMO
A agricultura de precisão (AP) é um sistema dual, tecnológico e de manejo
agrícola, que está na confluência entre duas trajetórias: 1) máquinas e implementos
e 2) tecnologias de informação e comunicação (TICs). Em agricultura, existem
algumas formas canônicas de medição de adoção, como: número de vendas de
produto/serviço, número de usuários ou propriedades adotantes e área sob adoção
da tecnologia. Entretanto, o grande número de produtos e serviços sob a
denominação de AP, a variedade de conceitos encontrados sobre ela, afora limites
intrínsecos a essas medidas de adoção, que servem mais a tecnologias individuais,
entre outros fatores, dificultam a consolidação de uma metodologia mais conclusiva
para avaliar a adoção de sistemas como a AP. Este trabalho busca estabelecer as
bases de uma medição adequada do nível de adoção de AP, valendo-se da
avaliação desse nível a partir das informações disponíveis, que subsidia a análise
dos limites e virtudes das medidas de adoção apresentadas, a fim de lhes propor
aperfeiçoamentos que atendam às lacunas encontradas. Para tanto, foram
realizados levantamento documental, análise bibliométrica e entrevistas com
agentes do setor.
Palavras-chave: agricultura de precisão, medidas de adoção tecnológica, manejo
sítio-específico, máquinas e implementos agrícolas, tecnologias de informação e
comunicação (TICs)
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ABSTRACT
Precision agriculture (PA) is a dual system, both technological and of
agricultural management, which is at the confluence of two technological trajectories:
1) machines and implements; and 2) information and communication technologies
(ICTs). In agriculture, there are some canonical forms of adoption measurement,
such as: sales amount of a given product or service, number of users, properties, or
area under adoption of a given technology. However, the large number of products
and services considered as PA, the variety of concepts found on it, besides the
intrinsic limits of these adoption measures —suiting better for single technologies—,
among other factors, make it difficult to consolidate a methodology that is more
conclusive to evaluate the adoption of systems such as PA. This work aims to
establish the basis for an adequate measurement of PA adoption level, parting from
the evaluation of this level from available information, which will subsidize the
analysis of the limits and virtues of the adoption measures presented, in order to
propose improvements that meet the gaps found. For that, literature collection,
bibliometric analysis, and interviews with PA agents were carried out.
Keywords: precision agriculture, technological adoption measurements, site-specific
crop management, agricultural machines and implements, information and
communication technologies (ICTs)
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LISTA DE QUADROS
Quadro 2.1 ‒ Revoluções Verde, Genética e das TICs na Agricultura 36
Quadro 2.2 ‒ Produtos e serviços de agricultura de precisão
por tipo de instrumento 43
Quadro 3.1 ‒ Lista de entrevistados (entrevistas realizadas durante
o Congresso Brasileiro de Agricultura de Precisão 2018) 63
Quadro 3.2 ‒ Roteiro de entrevistas com agentes líderes das redes de AP
durante o Congresso Brasileiro de Agricultura de Precisão (ConBAP) 2018 65
Quadro 4.1 ‒ Artigos que mensuram a adoção da agricultura de precisão
no Brasil 68
Quadro 4.2 ‒ Avaliações de artigos que mensuram o nível de adoção
de agricultura de precisão no Brasil 69
Quadro 4.3 ‒ Avaliações do nível de adoção de agricultura de precisão
no Brasil pelos entrevistados 70
Quadro 4.4 ‒ Comparação do nível de adoção de agricultura de precisão
no Brasil com outros países pelos entrevistados 74
Quadro 4.5 ‒ Ferramentas mencionadas por artigos que mensuram
o nível de adoção de agricultura de precisão no Brasil 79
Quadro 4.6 ‒ Ferramentas com importante nível de adoção de agricultura
de precisão no Brasil conforme os entrevistados 81
Quadro 4.7 ‒ Regiões e estados mencionados nos artigos que mensuram
o nível de adoção de agricultura de precisão no Brasil 85
Quadro 4.8 ‒ Regiões e estados do Brasil com importante nível de adoção
de agricultura de precisão conforme os entrevistados 86
Quadro 4.9 ‒ Culturas mencionadas em artigos que mensuram o nível
de adoção de agricultura de precisão no Brasil 88
Quadro 4.10 ‒ Culturas no Brasil com importante nível de adoção
de agricultura de precisão conforme os entrevistados 89
Quadro 4.11 ‒ Artigos que mensuram a adoção de agricultura de precisão
por produtos e serviços oferecidos ou vendidos 93
9
Quadro 4.12 ‒ Avaliações de produtos e serviços oferecidos ou vendidos
como medida do nível de adoção de agricultura de precisão pelos
entrevistados 96
Quadro 4.13 ‒ Artigos que mensuram a adoção de agricultura de precisão
por área ou cultura 99
Quadro 4.14 ‒ Artigos que mensuram a adoção de agricultura de precisão
por número de propriedades agrícolas 101
Quadro 4.15 ‒ Artigos que mensuram a adoção de agricultura de precisão
por número de agricultores ou empresas agrícolas 102
Quadro 4.16 ‒ Avaliações de área, cultura e número de propriedades
ou de usuários sob agricultura de precisão como medida de seu nível
de adoção pelos entrevistados 105
Quadro 4.17 ‒ Avaliações do volume de artigos publicados como proxy
do nível de adoção de agricultura de precisão pelos entrevistados 110
Quadro 4.18 ‒ Propostas dos entrevistados de outras medidas do nível
de adoção de agricultura de precisão 113
10
LISTA DE TABELAS
Tabela 2.1 ‒ Brasil: número de empresas do setor de máquinas e implementos
agrícolas, por segmento (em unidades) 55
Tabela 4.1 – Número de artigos sobre agricultura de precisão em países
selecionados e Estados Unidos (2001-2017) 109
LISTA DE FIGURAS
Figura 2.1 ‒ Exemplo de Curva S 22
Figura 2.2 ‒ Trajetórias tecnológicas baseadas em TIC e a evolução
dos sistemas agrícolas 40
Figura 2.3 ‒ Modelo para examinar os efeitos das TICs na agricultura 41
Figura 2.4 ‒ Estágios de adoção de TICs pelos agricultores 51
11
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO 14
2 REVISÃO DA LITERATURA 19
2.1 Referencial teórico-conceitual 19
2.1.1 Teoria da adoção tecnológica 20
2.1.2 Conceitos e caracterização técnica da agricultura de precisão 30
2.1.3 Adoção tecnológica da agricultura de precisão e sua medição 46
2.2 Contexto da agricultura de precisão no Brasil 53
2.2.1 Conformação do mercado de agricultura de precisão no Brasil 53
2.2.2 Infraestrutura institucional e de pesquisa agropecuária no Brasil
e seu suporte à agricultura de precisão 58
3 METODOLOGIA 62
4 APRESENTAÇÃO E DISCUSSÃO DE RESULTADOS 66
4.1 Evidências e avaliação do nível de adoção da agricultura de precisão
no Brasil 66
4.1.1 Avaliação do nível de adoção da agricultura de precisão no Brasil 67
4.1.2 Evidências de adoção da agricultura de precisão no Brasil
por categoria funcional das tecnologias 77
4.1.3 Evidências de adoção da agricultura de precisão no Brasil
por região ou estado 84
4.1.4 Evidências de adoção da agricultura de precisão no Brasil
por cultura 87
4.1.5 Considerações consolidadas sobre as evidências de adoção
da agricultura de precisão no Brasil 90
4.2 Formas de medição e indicadores de adoção de agricultura de precisão 92
4.2.1 Medição do nível de difusão da agricultura de precisão (oferta) 93
4.2.2 Medição do nível de adoção da agricultura de precisão (demanda) 98
12
4.2.3 Outras propostas de medidas do nível de adoção de agricultura
de precisão 108
4.2.4 Considerações consolidadas sobre as formas de medição da adoção
de agricultura de precisão 115
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS 117
REFERÊNCIAS 120
13
1 INTRODUÇÃO
Uma das definições possíveis de agricultura de precisão (AP), e que conta
com a vantagem de abrir as discussões mais centrais sobre o tema, é a de que se
trata de “uma postura gerencial que considera a variabilidade espacial para
maximizar o retorno econômico e minimizar efeito ao meio ambiente” (INAMASU et
al., 2011, p. 15). Segundo essa definição, sua adoção coloca a questão de não 1
haver tradeoff entre sustentabilidade e rentabilidade da atividade agropecuária, uma
vez que permite conjugar ambas. Ademais, na tênue fronteira entre microeconomia e
gestão, a AP é uma forma de tomar decisões alternativa ao que vem sendo
considerado como as boas práticas da atividade, pois considera as variações no
espaço em que a agricultura é praticada, ou seja, singulariza a análise do solo, em
oposição ao manejo realizado pela média. Já no que toca à sua infraestrutura, o que
não consta no conceito mencionado, a AP está na convergência entre máquinas e
implementos agrícolas e as tecnologias de informação e comunicação (TICs).
As definições são relativamente abundantes na literatura, que guardam em
sua maioria elementos em comum. Entretanto, essas definições têm mudado no
tempo no intuito de açambarcar novos fenômenos surgidos no uso das tecnologias
desenvolvidas nessa trajetória. Isso não significa que se trate de um conceito em
disputa, mas sim modular, ou seja, o resultado de um processo adaptativo que o
reconfigura conforme as alterações da tecnologia ou novos fenômenos surgem em
torno de seu uso. Há também dificuldades intrínsecas em classificar essas
tecnologias apenas como máquinas ou implementos. Isso porque a partir da
convergência que resultou na AP foi criada uma constelação bastante complexa de
produtos e serviços no entorno da atividade, configurando um novo sistema
tecnológico (FREEMAN; PÉREZ, 1988, p. 46-47). Surgem assim termos de ordem
mercadológica – como agricultura inteligente (ou SmartAg, em sua versão em
inglês), AgTech e Agricultura 4.0 – que buscam abarcar essa complexidade e as
novas práticas agronômicas, mas são bastante vagos quando é necessária precisão
1 Será preferido o termo adoção neste trabalho, exceto no Item 2.1.1, em que será realizada a discussão conceitual.
14
terminológica para caracterizar esse novo sistema tecnológico e dada a
heterogeneidade dos produtos e serviços que compõem sua infraestrutura.
Em parte, essa falta de precisão terminológica e a flexibilidade e
descentralização das quais decorre a formação mais frequente de novos sistemas
tecnológicos refletem uma característica das TICs bastante importante para os
propósitos deste trabalho, a tendência a uma adoção não linear ou irregular. Isso
porque, devido a essa flexibilidade de usos, a aquisição de um equipamento que
porte certo tipo de tecnologia não assegura o uso total ou parcial de seus recursos.
Um exemplo ilustrativo é a aquisição de um smartphone apenas para chamadas e
redes sociais, mesmo que ofereça uma série de aplicativos de produtividade,
controle da saúde, entretenimento etc. O mesmo acontece com algumas das
tecnologias chamadas de precisão, p. ex., o uso do GPS em tratores, que pode ou 2
não ser ativado caso haja insumos informacionais que orientem seu uso e
trabalhadores qualificados para lidar com essas informações. Ou seja, para essas
tecnologias, é mister investigar como se dá seu uso antes de medir a adoção.
A medição da adoção tecnológica é um campo particularmente rico em
informações na agricultura, mas um tanto problemático em matéria de
sistematização. Contudo, esses problemas são relativamente recentes, uma vez que
justamente as TICs trouxeram novas particularidades difíceis de serem captadas
pelas medidas atualmente disponíveis. Dois exemplos bastante importantes para o
setor são novamente os tratores e os pacotes tecnológicos em torno das sementes.
Uma das medidas de adoção de tratores é o número de vendas em determinado
período, do que se depreende o número de tratores por área para determinar o nível
de mecanização de uma região; nesse caso, em sua condição de bem de produção,
o trator dificilmente seria comprado para ficar parado, ao que corresponde um
esforço de treinamento. Já as sementes portam tecnologia avançada em si, mas o
treinamento correspondente deve dar conta das particularidades de seu uso em
relação às sementes sem tecnologia embutida; isso feito, seu uso ocorre de modo
bastante estável e o número de vendas em relação ao número de propriedades ou
2 Do inglês, global positioning system ou sistema de posicionamento global. Esta é provavelmente a tecnologia mais importante para dar início à AP e ainda é bastante central nesse universo, como será visto adiante.
15
da área coberta com essas sementes pode ser um indicativo bastante aproximado
da realidade de sua adoção.
O mesmo não acontece com a AP por uma série de razões, das quais se
destacam: a) uma série de produtos e serviços recebem esse nome devido a
características que apresentam em comum, mesmo que sejam de naturezas ou para
finalidades diversas, ou ao fato de servirem a etapas diferentes de uma prática de
precisão ‒ por exemplo, um trator orientado por GPS, caso esse recurso seja
ativado, evita retrabalho e minimiza o pisoteio em filas de plantio pelas quais já
passou, enquanto a amostragem em grade do solo em quadrantes cada vez
menores é pré-condição para o uso de tecnologias de taxa variável, que aplicam
insumos conforme as características específicas do solo; b) a independência relativa
e a flexibilidade de adoção de uma ou mais tecnologias (por exemplo, adotar um
trator com GPS é uma decisão desconectada de fazer o mapeamento de uma
propriedade por grade amostral de um ponto por x hectares, mesmo que o uso
conjunto possa potencializar resultados); c) o alto nível de qualificação necessário
para o trabalhador com a adoção das diversas tecnologias, especialmente de modo
integrado, que vai além do trabalho estritamente operacional, atingindo o nível da
reflexão sobre as práticas agronômicas e da própria gestão da propriedade.
Outro fator contextual a ser considerado é a singularização da produção
agrícola proporcionada pela AP, em oposição à massificação advinda da Revolução
Verde. Isso permite a volta do conhecimento local do agricultor tradicional, mas com
uso intensivo de dados para a decisão agronômica, somado ao potencial de mitigar
os efeitos ambientais da atividade agropecuária oferecido pela flexibilidade das TICs.
A partir dessas ponderações, é razoável questionar se as formas existentes
de medição de adoção são suficientes para um conjunto de tecnologias tão diverso e
principalmente tão intensivo em informação. Adoção e difusão tecnológica são
fenômenos que vêm sendo estudados desde os anos 1950 e para os quais foram
desenvolvidos modelos e teorias de origens tanto neoclássicas (GRILICHES, 1957;
MANSFIELD, 1961; ROGERS, 2005) quanto neoschumpeterianas (ROSENBERG,
1976; FREEMAN, 1984; SILVERBERG, 1991). Entretanto, medidas de adoção têm
sido tratadas como algo dado, especificamente na agricultura, pela quantificação de
16
propriedades e de usuários, autodeclarados ou número de vendas, ou da área
coberta com certa tecnologia.
Por outro lado, existe uma demanda relativamente recente de levantamento
de informações sobre o nível de adoção de AP no país: Não são disponíveis dados estatísticos confiáveis quanto aos níveis de
adoção de AP no Brasil. No entanto observa-se um mercado ativo e com
número crescente de empresas buscando oferecer produtos e serviços e
conectando-os à AP. Porém é necessário que levantamentos sejam
executados e dados sejam divulgados visando ao entendimento da adoção
por parte dos agricultores, das limitações e das tendências do mercado de
AP. (MOLIN, 2014, p. 7) Nessa confluência, este é um trabalho de cunho exploratório, que procura
estabelecer as bases para uma medição adequada da adoção de um sistema
tecnológico e de manejo como a AP. Para tanto, será feita uma tentativa de
identificar o nível de adoção de AP no Brasil, que subsidia a análise dos limites e
virtudes das medidas disponíveis na literatura e a proposta de sugestões para seu
aperfeiçoamento. Tudo isso entremeado pelas respostas de lideranças técnicas da
área entrevistadas, na busca por outras percepções sobre o nível de adoção no País
e sobre essas medidas.
Entende-se que este trabalho tem o potencial de ser um insumo importante no
desenvolvimento de indicadores mais significativos de adoção, que podem auxiliar
na elaboração e no aperfeiçoamento das perguntas do Censo Agro (IBGE, 2017) e,
ademais, de políticas públicas que fomentem o uso da AP ‒ como, por exemplo, o
Plano de Ação Conjunta PAISS Agrícola Linha 2 (BNDES, 2019). Ainda como
possibilidade colateral, devido ao potencial da AP de otimização e minimização de
erros da produção agrícola, as medidas de adoção podem compor indicadores de
sustentabilidade de um determinado sistema agrícola, de modo a avaliar e mensurar
seu equilíbrio.
Isso posto, segue a divisão das seções da dissertação.
A Seção 2 contém a revisão da literatura sobre os dois temas centrais desta
dissertação: AP e adoção tecnológica. Sua primeira parte concentra o referencial
teórico-conceitual sobre adoção tecnológica ‒ com destaque às formas de medir
adoção ‒, sua relação com a agricultura, de modo a oferecer suporte teórico que
17
embasará a análise subsequente. Na segunda parte, a AP é contextualizada em
matéria de trajetória tecnológica, de conformação do mercado e da infraestrutura de
pesquisa no Brasil e de identificação de seus agentes, a fim de apresentar o cenário
em que se dá o desenvolvimento dessa tecnologia.
A Seção 3 apresenta a metodologia para coleta de informações e análise de
resultados.
A Seção 4 apresenta e discute os resultados de cada um dos indicadores de
adoção da AP, bem como das entrevistas sobre o nível de adoção e essas mesmas
formas de medição. O intuito é compor um mosaico dos diversos aspectos esses
indicadores oferecem para que se entenda os diversos aspectos da adoção de AP
no Brasil, atendendo à complexidade de tal tecnologia, que sirva de contribuição
para políticas públicas e que possa ser referência na avaliação de nível de adoção
de tecnologias com características análogas.
A Seção 5 apresenta as considerações finais. Como se trata de um trabalho
exploratório, serão comentados os principais achados e de que forma poderiam ser
utilizados para compreender os diversos aspectos da adoção de uma tecnologia
como a AP.
18
2 REVISÃO DA LITERATURA
Esta revisão bibliográfica busca contextualizar a agricultura de precisão (AP)
como tecnologia, bem como identificar os diversos agentes envolvidos em sua
adoção e entender seu comportamento. Para tanto serão apresentadas suas
características mais substantivas, tanto em matéria tecnológica quanto de
organização dos mercados e da infraestrutura de pesquisa. A importância dessa
contextualização é compreender o meio no qual se desenvolve a AP, que oportuniza
uma mudança estrutural da agricultura por dentro, ou seja, da própria prática
agronômica com o suporte de novos produtos, serviços e formas de organização das
propriedades. Contudo, muitos dos padrões de funcionamento de mercado e de
pesquisa são tributários ao momento anterior, em que as trajetórias de mecanização
agrícola e TICs se encontravam ainda separadas.
As dimensões tecnológicas mais teóricas (definições e teorias de adoção
tecnológica e definição de AP) serão tratadas principalmente no Item 2.1, enquanto
as dimensões institucionais e de redes de agentes (escopo da adoção, agentes
envolvidos, infraestrutura e configuração das redes de conhecimento, e papéis
públicos e privados) serão abordadas no contexto brasileiro no Item 2.2.
2.1 Referencial teórico-conceitual
São propostas as seguintes etapas com a finalidade de conceituar a AP para
atender as necessidades da medição de sua adoção. No Item 2.1.1, serão debatidas
as teorias de adoção tecnológica mais importantes, tanto de cunho neoclássico
quanto neoschumpeteriano, tendo como referência central o excurso realizado por
Furtado (2006) e Vieira Filho e Silveira (2012) e a consulta às suas fontes primárias.
O Item 2.1.2 traz a ideia de que AP é um conceito modular, confrontando as
diversas definições de AP encontradas na literatura e buscando seus elementos
centrais. O objetivo disso é propor um conceito de AP que justaponha os elementos
mais adequados para lidar com a questão de sua adoção. Também são levantadas
suas características tecnológicas que mais interessam a essa mesma questão. A
base deste trabalho é o artigo de Silva, Pamplona e Penha (2018), justamente o que
19
estabelece AP como conceito modular, e certo número de artigos acadêmicos que
trazem ao menos uma definição.
Por fim, o Item 2.1.3 tem o propósito de síntese. Para tanto, apresenta
estudos que lidam com a adoção de tecnologias na agricultura e principalmente na
AP. Serão discutidas teorias que abarcam a adoção tecnológica na agricultura, com
ênfase na AP, valendo-se de um relatório da Comissão Econômica para a América
Latina e o Caribe (Cepal) sobre TICs na agricultura (RODRIGUES; RODRÍGUEZ,
2013) e de artigos sobre o tema. Por fim, este item estabelecerá as definições de
trabalho para adoção tecnológica e AP.
2.1.1 Teoria da adoção tecnológica 3
Inicialmente, é proposto um breve excurso histórico dos modelos de adoção
seguida pela apresentação de conceitos de adoção tecnológica, no intuito de
encontrar uma abordagem capaz de lidar com as complexidades de uma tecnologia
como a AP. Isso será realizado com o suporte dos trabalhos de Furtado (2005) e
Vieira Filho e Silveira (2012), que traz uma discussão muito profícua sobre a
atualidade e importância dos estudos sobre adoção. Esse propósito se completa na
segunda parte deste item, em que será discutida a adoção de tecnologias na
agricultura e mais especificamente na AP.
Os modelos de adoção tecnológica obtiveram insumos de dois campos da
teoria econômica, por motivações distintas, tanto dos neoclássicos como dos
neoschumpeterianos, que serão apresentados mais adiante. Os primeiros entendem
que a invenção e a inovação são exógenas, mas a adoção é endógena, portanto,
objeto de interesse econômico, além de evidentemente pressupor o equilíbrio de
mercado como tendência sine qua non. A segunda linha teórica, que entende a
inovação como endógena, coloca o desenvolvimento tecnológico e
consequentemente a adoção no centro da discussão econômica como elementos
que trazem desequilíbrio e instabilidades aos mercados. Furtado (2005) classifica os
modelos de adoção tecnológica em três tipos, conforme suas origens e período
histórico: logísticos ou epidemiológicos (1950-1970), de corte neoclássico; novos
3 Ressalta-se uma vez mais que apenas neste item, em razão da discussão conceitual, serão utilizados termos considerados sinônimos de adoção.
20
modelos de difusão (1970-1980), que representam de certo modo um período de
transição, por tentar lidar com insuficiências tanto teóricas quanto metodológicas do
primeiro tipo; perspectiva evolucionária (desde aproximadamente 1980),
desenvolvido a partir da pesquisa neoschumpeteriana. É importante ressaltar que
para os neoclássicos os estudos sobre adoção tecnológica perderam um pouco o
interesse, tendo caminhado para uma linha mais comunicacional (ROGERS, 2005).
A modelagem de adoção tecnológica começa justamente na agricultura, com
o estudo seminal de Griliches (1957) sobre a adoção e a rentabilidade de uma
variedade de milho híbrido. Além de sua importância para o campo da adoção,
também apresenta interesse específico para este trabalho por lidar com o tema no
campo da agricultura. Chama a atenção a importância do fator espacial em seu
modelo, com o uso da área plantada como medida de adoção da tecnologia e a
descrição de seu espalhamento pelo chamado Corn Belt (p. 506), valendo-se de
dados dos chamados crop reporting districts. São divisões geográficas que podem
estar relacionadas com municípios, condados ou outra regionalização
correspondente às áreas de plantio de determinada cultura em algum estado
norte-americano. No Brasil, o IBGE oferece algo equivalente, dados anuais de
colheita por município, conforme estes entregam seus relatórios (IBGE, 2018).
Entretanto, ao contrário do Brasil, nos Estados Unidos predomina a agricultura
familiar, com maior desconcentração fundiária, tendo como marco a promulgação do
Homestead Act de 1862 (VEIGA, 2012, p. 68-72).
Seu modelo pressupõe uma população total de potenciais adotantes, um
coeficiente de contágio e um número inicial de adotantes ‒ ele considera que a
tecnologia entrou em um nível de adoção quando supera a fase experimental, acima
de 10% da área possível (GRILICHES, 1957, p. 507). A fórmula e a própria curva
logística de crescimento são apresentadas na Figura 2.1. A proporção da área das
propriedades rurais alcançadas pela inovação, representada pela variável P, é a
primeira forma encontrada para medir adoção na agricultura e, como será visto, é
um dos indicadores ainda hoje utilizados. O que se observa é um crescimento
exponencial seguido por incrementos com taxas marginais decrescentes, o que pode
ser chamado de teto e identificado como um ponto de equilíbrio (VIEIRA FILHO;
SILVEIRA, 2012, p. 724-725). O índice de crescimento é proporcional ao
21
crescimento já obtido e à distância do teto; o que significa, em outras palavras, que a
eficiência da tecnologia auxilia na sua própria propagação, propriedade esta que faz
da curva logística tão útil em campos muito diversos (GRILICHES, 1957, p. 504).
Figura 2.1 ‒ Exemplo de Curva S
Fonte: adaptado de Furtado (2005, p. 171-172). Observações: , em que é a proporção da área total P /(1 )P it = i
* + e−(η +φ )i it P it plantada com milho híbrido no tempo , enquanto é a proporção da área t P i
* máxima a ser alcançada pela inovação quando tende ao infinito. é um parâmetro t ηi que define a área inicial de adoção, exógena ao modelo, e representa a taxa de φ it adoção do milho híbrido pelos não-adotantes no período de tempo .t
Griliches (1957) traz alguns questionamentos, como o milho híbrido não ter
sido um desenvolvimento simples de produto, mas o resultado de várias tentativas
que se adaptaram diferentemente a cada um dos estados norte-americanos
conforme condições locais (p. 506). Esse foi um dos elementos que fez sua
velocidade de adoção diferir entre as regiões. O autor também entende que o índice
de aceitação é função da lucratividade da mudança, tanto por medida de área como
pelo total. Também assume a ideia de conhecimento imperfeito, tendo reconhecido
que leva tempo para que as mudanças na adoção sejam notadas (p. 516). Ademais,
apresenta a sugestão de sociólogos rurais de que o nível de vida seria um
importante determinante do índice de aceitação de uma nova tecnologia ou técnica
(p. 517), mas que não mostraram correlações relevantes segundo seu modelo (p.
518). De forma mais geral, considerou abertamente que variáveis sociológicas e
22
econômicas se cancelam mutuamente no longo prazo (p. 522), o que denota um
posicionamento bastante enraizado nos neoclássicos.
A falta de correlação e talvez o cancelamento mútuo entre esses tipos de
variáveis podem ser válidos para uma tecnologia como sementes, que não são
intensivas em conhecimento em sua aplicação, ou seja, o volume de treinamento
adicional para que o usuário obtenha as capacidades necessárias para sua
aplicação é muito baixo em relação ao paradigma anterior, de sementes não
híbridas, em um cenário de baixa concentração fundiária e agricultura familiar, em
que o contágio se dá entre iguais. Essa reflexão deve servir de referência para a
discussão a ser feita sobre a AP no Brasil mais adiante.
Griliches (1980) afirma em réplica posterior que seu modelo original está
errado porque assume que o teto, ou seja, o número potencial de adotantes é
constante e porque o processo subjacente não acompanha com exatidão uma curva
logística. Por isso, sugere que o teto seja móvel, ou seja, passe a ser uma função de
variáveis econômicas que mudam ao longo do tempo, correspondendo ao nível de
penetração máximo possível da tecnologia. Esse é justamente a quantidade de
tecnologia que pode ser utilizada em um ponto particular no tempo se não houver
incerteza sobre suas características e lucratividade verdadeiras, definida por preços
correntes e distribuição atual de estoques das tecnologias anteriores e tamanho das
firmas constantes (p. 1463). Ademais, parece incorporar elementos de teorias
econômicas contemporâneas quando afirma que o tempo serve como indicador
indireto de três conjuntos de forças (p. 1464):
1. A queda ao longo do tempo do custo real da nova tecnologia devido aos
custos declinantes como resultado do learning by doing (ou seja, inovações
trazidas pela própria experiência de produção) e das melhorias cumulativas
na própria tecnologia;
2. A obsolescência de equipamentos duráveis mais antigos (vintage capital),
abrindo espaço lentamente para os novos;
3. A disseminação de informações sobre as características operacionais da
tecnologia e o crescimento nas evidências disponíveis sobre sua
funcionalidade e lucratividade.
23
Vieira Filho e Silveira (2012, p. 727) identificam que o terceiro item da lista
acima foi analisado como esse tipo de variável, enquanto os outros foram
encaminhados justamente pela linha evolucionária, especialmente a mobilidade do
teto de adoção, a qual será tratada mais adiante. A réplica ainda confirma a crítica
de que o modelo logístico de Griliches seria basicamente empírico, sem teoria de
base, tendo encontrado uma fórmula que mais se adequasse às observações
realizadas (DAVIES 1979, apud FURTADO, 2005).
Mansfield (1961) responde a essa deficiência com a teoria do comportamento
logístico, mas com foco no setor industrial, tendo agregado novos elementos como o
risco e o lucro do adotante, o investimento necessário e o coeficiente de contágio.
Esses elementos indicam as primeiras limitações importantes à adoção de uma
tecnologia, uma vez que não é qualquer potencial adotante que está em um dado
momento no tempo em condições de fazer essa opção. Ademais, no comportamento
dos agentes em conjunto, Vieira Filho e Silveira (2012, p. 724) observam que esse
modelo e essa teoria interpretam a difusão como “um processo de ajuste para algum
equilíbrio de longo prazo através da capacidade de aprendizado dos potenciais
usuários da tecnologia”.
As principais críticas recebidas pelos modelos de Griliches e Mansfield vistos
em conjunto (FURTADO, 2005) é de que são mecanicistas e com variáveis
estáticas, como lucratividade, adotantes e tecnologias homogêneas, redução do
risco explicada apenas pela comunicação entre usuários e pelo aumento da
lucratividade. Ambos insistem que o aumento da lucratividade é a principal variável
em qualquer modelo de adoção. Entretanto, esse potencial pode depender de outros
fatores sociais não contemplados pelos modelos, uma vez que os adotantes por eles
considerados muito provavelmente já são dotados das capacidades para tanto
quando sua adoção é identificada. O modelo de Mansfield, por sua vez, serviria
apenas para empresas cujas atividades tenham grandes barreiras à entrada,
valendo o questionamento neste estudo sobre se o comportamento do proprietário
de terras e do industrial seriam semelhantes e racionais num sentido neoclássico
diante da decisão de adotar ou não uma tecnologia.
24
Os novos modelos de difusão da década de 1970 apresentam maior
musculatura teórica e se dividem em dois tipos: Probit e misto, este já com alguma
influência da teoria neoschumpeteriana.
Tendo como principais nomes David, Davies e Stoneman (FURTADO, 2005),
os modelos Probit trazem novas limitações e condições à adoção tecnológica, como
a população heterogênea das empresas, um nível mínimo de adoção para que seja
rentável ao fabricante, incertezas no cálculo de retorno e um período de
amortização, concomitante ao aumento da aprendizagem no uso daquela tecnologia.
O que influenciaria a adoção de uma tecnologia são seus atributos técnicos e
também a natureza de outros produtos e serviços que concorrem com ele. A adoção
cresce com o aumento do tamanho das empresas, da produtividade da nova
tecnologia no tempo e também com o baixo custo de aquisição em relação aos
salários, o que de certo modo aparece também na réplica de Griliches (1980).
Stoneman (1983 apud FURTADO, 2005) contribui com a ideia de alternativas
tecnológicas, o que pressupõe a coexistência e a competição entre a tecnologia
antiga e a nova; com isso, uma empresa calibra no tempo o quanto usa de uma
tecnologia mais recente e outra mais antiga, de modo a maximizar sua função
utilidade. Entretanto, pressupõe que o retorno à tecnologia antiga é isento de riscos,
algo problemático, pois além do desgaste de máquinas, equipamentos e da falta de
capacitação de pessoas em tecnologias anteriores, os produtos resultantes podem
não ter mais a mesma percepção pelo mercado.
Os modelos mistos são representados por Metcalfe (1981), também estudado
pelos neoschumpeterianos. Embora se contraponha aos modelos tradicionais de
adoção tecnológica, ele ressalta e aprofunda a importância da lucratividade dos
inovadores assim como Davies (1979, apud FURTADO, 2005). A endogenia da
inovação reside no fato de que o comportamento de seus preços faz variar o
mercado potencial. A adoção depende da lucratividade da oferta, mas condicionada
pelo preço final da inovação, pela tecnologia utilizada para produzi-la e pelo custo
dos insumos. Contudo, essas variáveis de preço mudam no tempo com o aumento
da competição e imitação, redução da lucratividade e a aproximação do limite de
adoção, ou seja, quando se alcança o equilíbrio entre oferta e demanda é alcançado.
O ambiente de adoção passa a ser visto como dinâmico, ou não estático, em que o
25
ponto de equilíbrio é apenas um caso particular, predominando momentos
deslocados desse ponto. Essa dinâmica é afetada por variáveis como crescimento
econômico, inovações complementares, economias de escala pelo lado da oferta e o
learning by doing tanto pelo lado da oferta como da demanda, ou seja, a relação
cognitiva do fabricante e do usuário com o produto ganha importância em relação ao
sistema de preços, capaz inclusive de modificá-lo.
De certo modo, Metcalfe (1981) faz a transição dos primeiros modelos para a
perspectiva evolucionária. Entre as principais marcas dessa corrente de pensamento
está o apagamento das fronteiras entre geração e difusão de inovações (FURTADO,
2005, p. 169), não havendo distinção entre o que é gerado interna ou externamente.
Mais explicitamente do que Metcalfe, Rosenberg (1976) critica a barreira neoclássica
que postula a inovação como exógena e a adoção como endógena, bem como o
caráter estático da tecnologia. Ademais, ele identifica a importância econômica
fundamental das inovações incrementais e daquelas sugeridas por usuários
(learning by using) para a adoção. Ou seja, o aperfeiçoamento das inovações, por
meio dos ganhos de conhecimento e aprendizado na fabricação, e a participação
dos usuários, ao desenvolver habilidade técnica no seu manuseio, seriam meios de
fidelização à tecnologia. No processo de aprendizado, é possível que se identifiquem
técnicas de produção complementares e as melhorias da velha e da nova tecnologia
podem ocorrer em paralelo, mantendo a concorrência entre elas. Esse jogo de
concorrência e complementaridade de técnicas e tecnologias convidam à análise
não mais de cada inovação isoladamente, mas do que Rosenberg chama de
“aglomerados de inovações” (cluster of innovations) (1976, p. 67), a partir do que
Schumpeter (1935, p. 6) afirma sobre a mudança de direção a partir de inovações já
existentes: as soon as the various kinds of social resistance to something that is
fundamentally new and untried have been overcome, it is much easier not
only to do the same thing again but also to do similar things in different
directions, so that a first success will always produce a cluster.
Rosenberg (1977) também identifica o contexto institucional, ou seja, leis,
cultura e tradições, principalmente como limitantes, mas também como
fomentadores da adoção de determinada inovação.
26
Em sentido próximo a Rosenberg, Freeman (1984, p. 10), a partir de
Schumpeter, retoma o conceito de disseminação ou transbordamento (swarming em
inglês), que se trata especificamente de “aquele período em que os imitadores
começam a dar-se conta do potencial lucrativo do novo produto ou processo e
começam a investir pesadamente naquela tecnologia”. E isso gera um efeito
multiplicador na indústria de bens de capital, pois aumenta a demanda por novos
equipamentos que sejam capazes de produzir essas inovações. O termo em inglês
poderia ser traduzido como “enxameamento”, que tem uma relação com a ideia de
“aglomerado de inovações” de Rosenberg, pois em torno de uma inovação que gera
a entrada de novos agentes, um conjunto de outras atividades e produtos se
desenvolve em seu entorno.
Freeman e Pérez (1988) desenvolvem uma teoria integrada do processo de
inovação, a partir dos movimentos de ondas longas trazido por Schumpeter. Ainda
como consequência do efeito multiplicador, ressaltam a importância da taxa de lucro
em cada fase da difusão tecnológica, mais ou menos como Metcalfe (1981) e Davies
(1979, apud FURTADO, 2005). Identificam que o padrão de inovação se altera de
produto para processo devido às mudanças sociais. A partir disso, eles identificam
várias modalidades de inovação integrados no processo de geração e de adoção de
tecnologia, quais sejam (p. 45-47, conforme síntese de FURTADO, 2005, p. 184):
● Progressivas ou incrementais, ocorrendo regularmente para melhoria de
produtos e processos;
● Radicais, ocorrendo de modo descontínuo e gerando produtos e processos
diferentes, cujo processo de difusão é sigmoide ou logístico;
● Novos sistemas tecnológicos: constelações de inovações radicais e
incrementais que se relacionam entre si técnica e economicamente;
● Mudança de paradigma tecnoeconômico: força da destruição criativa e
essência dos ciclos longos e da mudança de patamar técnico, vários sistemas
tecnológicos inter-relacionados.
Ou seja, se forem retomados os modelos neoclássicos, o comportamento
logístico seria um caso particular específico na difusão de certas inovações radicais.
Silverberg (1991) julga inconsistente a separação entre difusão e geração de
inovações devido ao processo de aprendizado técnico e de mercado, uma vez que
27
este é que dá condições ao agente de perceber novas oportunidades. Também
ressalta a importância das condições de apropriabilidade de uma tecnologia, ou seja,
a possibilidade de reter o conhecimento e perceber lucros sobre ela sem que a
concorrência faça o mesmo; e da relação dinâmica de aprendizado entre inovadores
e imitadores.
Dosi (1982) e também Nelson e Winter (1982) retomam e ampliam a leitura
sobre as expectativas de retorno econômico, de certa forma relacionada com o
conceito de demanda efetiva de Keynes (2013, p. 23-34), motivadas pelas
oportunidades das novas tecnologias e, assim como Silverberg (1991), pelas
condições de apropriabilidade dos ganhos econômicos.
Tendo passado pelas diversas formas de ver o processo de difusão ou
adoção tecnológica, é possível verificar o predomínio do primeiro termo. Por essa
razão, serão avaliados a seguir diversos conceitos utilizados, tanto que distinguem
como os que igualam os dois termos.
Rogers (2003), filiado ainda aos modelos de difusão de Griliches e Mansfield,
entende adoção e difusão como termos alternativos, por entendê-los mais como um
processo comunicacional, não havendo um limite entre a disseminação e o uso de
determinada ideia. Entretanto, como já visto na discussão sobre a linha
evolucionária, há uma variedade de condições e limites entre a chegada da
tecnologia e sua efetiva adoção, hiato este que aumenta com a demanda cognitiva
para o uso da tecnologia.
Já Hall e Kahn (2002, p. 3) estabelecem difusão como o resultado agregado
das adoções: the cumulative or aggregate result of a series of individual calculations that
weigh the incremental benefits of adopting a new technology against the
costs of change, often in an environment characterized by uncertainty (as to
the future evolution of the technology and its benefits) and by limited
information (about both the benefits and costs and even about the very
existence of the technology). Mesmo com algum traço neoclássico, por entender o agregado como a soma
das decisões individuais e ainda manter um cálculo apenas de custo-benefício diante
da decisão de adotar, essa definição coloca em relevo um contexto de informações
limitadas e incertezas.
28
Retomando a linha evolucionária, Enos e Park (1988, apud FURTADO, 2005,
p. 187) também entendem adoção e difusão como termos alternativos entre si,
havendo ligeira diferença entre eles: Adoção: “sequência completa de decisões que determinam como, quando,
onde e com que consequências uma empresa ou um país irá usar uma nova
tecnologia”, tratando-se de um “processo temporal que começa com a
escolha e termina com a efetiva instalação de uma tecnologia até chegar à
competitividade” [...]
Difusão: “adoção de tecnologia gerada externamente ou de inovações
geradas pela empresa, que dá origem a um processo de mudanças que
permite à empresa dominar a tecnologia”.
Com foco apenas nos agentes (não na economia como um todo), é possível
interpretar essa diferenciação como a relação do agente econômico na decisão de
utilizar determinada tecnologia respectivamente com o contexto externo em que está
inserido e com seu próprio contexto interno, ou, em termos de custos de transação,
com decisão pelo mercado e dentro da própria hierarquia (WILLIAMSON, 1981).
Mais do que alternativas, podem ser vistas como complementares.
Sem se valer desses termos, Griliches (1957, p. 505-506) propõe uma
terminologia que identifica a disponibilidade da tecnologia com a oferta e sua
aceitação com a demanda. É possível associar a primeira ao esforço das firmas em
disseminar seus produtos e serviços e as informações sobre eles, o que poderia ser
chamado de difusão, e a segunda ao processo de aprendizado e efetivo emprego da
tecnologia em questão pelo usuário, ou adoção. A vantagem dessa visão, tendo em
vista a importância das variáveis sociológicas e econômicas ressaltadas pelos
evolucionários, ao mesmo tempo que contrariando o próprio Griliches, é
metodológica, uma vez que o uso de uma tecnologia só pode ser avaliado quando
se entende o comportamento próprio da demanda e sua resposta aos estímulos
gerados do lado da oferta.
Stoneman e Battisti (2010, p. 735) apresentam uma definição mais
abrangente, de difusão como o processo pelo qual o mercado de uma nova
tecnologia muda ao longo do tempo e a partir do que resultam padrões de
propriedade e uso (tanto como a elaboração de um processo de aproximação ou
uma série de equilíbrios perturbados ou ambos). O estudo da difusão vai até o ponto
29
no tempo quando o padrão de uso não mais apresenta crescimento (relativo). Além
da abrangência, a vantagem dessa definição está no fato de reconhecer que pode
haver vários momentos de instabilidade durante o processo, algo frontalmente
oposto à curva S, mas sem estabelecer precisamente quais as razões para essa
instabilidade. Estas podem ser encontradas justamente no caso concreto, o que será
feito a seguir, com a literatura de adoção específica para a agricultura em geral e a
AP.
As conclusões sobre o melhor conceito de adoção ou difusão para o objeto de
estudo ainda dependem dos dois próximos itens, para se conhecer a relação entre
agricultura e TICs e, em especial, a caracterização tecnológica da AP. Entretanto, a
distinção entre os dois termos parece ser mais profícua no sentido da precisão
terminológica e por questões metodológicas deste trabalho, pois essas definições
ora apresentadas indicam que existe certo número de fenômenos ligados ao tema,
para os quais são necessários termos específicos. Por essa razão, identifica-se a
partir daqui a adoção com a aceitação da tecnologia e difusão com sua
disponibilização.
2.1.2 Conceitos e caracterização técnica da agricultura de precisão 4
Um conceito em disputa é aquele para o qual se oferece ao menos duas
interpretações concorrentes, com algum nível de exclusão mútua, geralmente
originados de linhas de pensamento muito diferentes. A diversidade de abordagens
encontradas para agricultura de precisão (AP) poderia induzir a esse entendimento.
Contudo, McBratney et al. (2005, 7-8) entendem a AP como um conceito em
evolução, pois suas potencialidades ainda não estão totalmente caracterizadas.
Novos aspectos vêm sendo agregados, de modo a cobrir as inovações resultantes
das interações entre a atividade agrícola e as possibilidades advindas do
desenvolvimento das TICs, e também em decorrência de mudanças na
compreensão do que é o campo de AP. Talvez por essa razão se observam muitas
definições desde seu advento (GRAP, 2018) e, como poderá ser notado adiante, por
meio da justaposição, inclusão, omissão ou modificação de elementos conforme a
circunstância e o contexto em que cada uma delas é aplicada. Isso ocorre por
4 Adaptado de Silva, Pamplona e Penha (2018).
30
motivos diversos, entre eles, o fato de a atividade agrícola depender das condições
tanto edafoclimáticas como de cultivos locais e das condições organizacionais e
institucionais em nível local até nacional, e sua interação com as tecnologias de AP
poderem originar aplicações específicas e condicionadas às necessidades daí
decorrentes.
Com isso, AP seria um conceito em evolução e modular, em que seus
elementos constituintes podem ser articulados de modo a se adequar ao problema
sob estudo (SILVA; PAMPLONA; PENHA, 2018). Partindo dessa segunda
perspectiva, a evolução do conceito será discutida, identificando seus principais
elementos, variações, contextos e aplicações e também suas características
distintivas em relação a outras interações entre tecnologias agropecuárias e TICs, de
modo a delimitar sua abrangência atual e futura, considerando tecnologias ainda
inexistentes. Sua consolidação permitirá formular um conceito de AP que seja mais
adequado para tratar da questão de sua adoção. Com isso, abrem-se duas
perspectivas mutuamente excludentes: 1) a de um conceito único ainda em aberto,
aguardando a maturidade da AP; 2) a de um conceito único totalizante como não
conveniente nem desejável, talvez impossível.
A noção de AP é frequentemente entendida como sinônima de manejo
sítio-específico de cultura (site-specific crop management) (MIEZA et al., 2016, p.
158; WEIRICH NETO; SVERZUT; SCHIMANDEIRO, 2006, p. 338; BERRY et al.,
2003, p. 337), ou seja, práticas agronômicas e aplicação de insumos que
consideram a variação espacial dentro do campo, incluindo solo, pragas e cultura
(ALESSO et al. 2012, p. 86; CASSMAN, 1999, p. 5957), a partir da identificação de
zonas de manejo (PERALTA; COSTA, 2013, p. 218).
Essa forma de manejo não é uma novidade na agricultura (BONGIOVANNI;
LOWENBERG-DEBOER, 2004, p. 361; STAFFORD, 2000, p. 267); há controvérsia
sobre quando teria sido seu início. Haveria ensaios sobre o manejo sítio-específico
desde o começo do século XVIII (WHELAN; TAYLOR, 2013, p. 7), mas também é
indicado como primeiro registro histórico de identificação da variabilidade a
prescrição de mapa de acidez de solo para aplicação de calcário por Linsley e
Bauer, em 1929, em um campo experimental de Illinois (EUA) (DEMATTÊ et al.,
2014, p. 111; BERNARDI; INAMASU, 2014, p. 22).
31
É consenso entre esses autores, entretanto, de ser prática anterior ao
maquinário moderno, com o tratamento diferenciado como resposta a variações de
solo. A mecanização no século XX favoreceu a padronização e a massificação na
aplicação de insumos, o que deixou o manejo sítio-específico em segundo plano.
Com isso, observa-se que a ascensão das máquinas agrícolas substituiu não a
adoção de outra tecnologia, mas outra forma de pensar o campo. Isso possivelmente
explica porque McBratney et al. (2005, p. 8) identificam esse tipo de manejo como
tomada de decisão, ou seja, uma forma de gestão da variabilidade, sem vinculá-lo a
nenhuma tecnologia. Nowak (1997, p. 399) chama isso de manejo sítio-específico
soft, com decisões dependendo da observação visual da cultura e do solo com base
na experiência e na intuição ou, de outro modo, pelo conhecimento tácito. Haveria 5
assim uma versão hard, viabilizada pela interação de maquinário e implementos com
as TICs, originando ferramentas específicas que oferecem dados a análises
estatísticas e científicas (LOWENBERG-DEBOER; SWINTON, 1997, p. 371),
gerando conhecimento codificado; isso proporciona não apenas maior detalhamento
das descontinuidades presentes nas lavouras, mas singularização na decisão e na
prática agronômica, agora em grande escala. O ponto de virada foi justamente a
introdução do GPS e dos equipamentos com painéis eletrônicos, no final da década
de 1990 (MOLIN, 2017, p. 2; BERNARDI; INAMASU, 2014, p. 22). Ademais, essa
diferença na forma de obter dados e informações requer uma mudança de perfil do
profissional envolvido na atividade.
São incorporadas outras dimensões à tomada de decisão quando afirmam se
tratar de fazer a coisa certa (decisão), do jeito certo (técnica) e no momento certo
(tempo) (GARCÍA; FLEGO, 2008, p. 99; BONGIOVANNI; LOWENBERG-DEBOER,
2004, p. 360-1). Outra definição de AP destaca a delimitação de unidades reduzidas
de terra e tempo, as externalidades de rede associadas e principalmente as
“decisões corretas” (MCBRATNEY et al., 2005, p. 8) – também chamadas de
“postura gerencial” (INAMASU et al., 2011, p. 18) ou “estratégia gerencial de
5 Conhecimento tácito é aquele que não pode ser expresso fora da ação daquele que o detém (POLANYI, 1966, p. 4, apud FORAY, 2007, p. 236) e é difícil de ser explicitado para reprodução e transferência (FORAY, 2007, p. 237). Conhecimento codificado é aquele que pode ser expresso em alguma linguagem e gravado em alguma mídia (p. 238). Para uma discussão sobre conhecimento tácito e codificado, cf. Foray (2007).
32
evolução contínua”, para a qual se ressalta a importância do aprendizado e do
conhecimento na aplicação de insumos e recursos (WHELAN; TAYLOR, 2013, p.
1-2). Todas essas dimensões ressaltam a complexidade de uma forma de
gerenciamento que abandona as prescrições agronômicas pela média, dando lugar
às particularidades identificadas em cada zona de manejo, cada cultura e cada
momento dos ciclos da agricultura.
O manejo sítio-específico é visto por alguns autores como caso particular da
AP (PERALTA; COSTA, 2013, p. 218; WHELAN; TAYLOR, 2013, p. 2; ALESSO et
al., 2012, p. 86; MOLIN et al., 2012, p. 1257). A AP seria um sistema de manejo, a
tal “postura gerencial” para a propriedade como um todo (INAMASU et al., 2011, p.
18; ROMERO; ARAQUE; FORERO, 2008, p. 14-15; US HOUSE OF
REPRESENTATIVES, 1997, p. 3). Cassman (1999, p. 5957) ressalta que pode
haver duas formas de aplicar a AP: uniformemente no momento e no local certos em
determinada operação de campo, ou seja, o uso de uma ou mais ferramentas de
precisão no manejo tradicional, ou envolver, aí sim, manejo sítio-específico, levando
em conta as variações de solo, cultura e pragas.
Em oposição a essa visão sistêmica da AP, seria o conjunto de ferramentas e
tecnologias que automatizam o manejo e viabilizam-no para a agricultura comercial
ao incluir práticas que utilizam TICs (DEMATTÊ et al., 2014, p. 111; MAPA, 2013, p.
1; BONGIOVANNI; LOWENBERG-DEBOER, 2004, p. 361), aumentando a base de
informação e conhecimento para sua realização (OROZCO; LLANO R., 2016, p. 106;
ROMERO; ARAQUE; FORERO, 2008, p. 14-15). Essa abordagem coaduna-se ao
entendimento de que a AP seria um novo sistema tecnológico (FREEMAN; PÉREZ,
1988, p. 46-47), com tecnologias oriundas de trajetórias distintas se
inter-relacionando técnica e economicamente. Desse modo, a AP seria a
infraestrutura para a prática de um manejo sítio-específico hard. A intersecção entre
as definições estaria na mobilização de recursos cognitivos e/ou tecnológicos a fim
de mitigar incertezas decorrentes da variabilidade espacial, temporal e de cultura
nas decisões de manejo. Considerando então a AP como distinta do manejo
sítio-específico, seu advento teria ocorrido em outro momento, nos anos 1980 e sua
popularização nos anos 1990, em que houve maior desenvolvimento de tecnologias
de aquisição de informações agronômicas (DEMATTÊ et al., 2003, p. 730).
33
Falta ainda caracterizar as variabilidades espacial, temporal e de cultura,
unidades básicas para as práticas de AP. Em uma visão integrada, a primeira seria
resultado, resumidamente, da variabilidade natural e antrópica ou, de forma mais
completa: de uma complexa interação de fatores, tais como, biológico (micróbios,
vermes etc.), edáfico (salinidade, matéria orgânica, nutrientes, etc.),
antrópico (atividades humanas, compactação do solo devido a máquinas
agrícolas), topografia (relevo, elevação) e climático (umidade relativa,
temperatura, etc.). (RABELLO; BERNARDI; INAMASU, 2014, p. 49) Já a variável tempo quando aparece nos conceitos na AP dá margem para
uma série de contradições. Pode ser:
● Contínuo:
○ “longo prazo" (US HOUSE OF REPRESENTATIVES, 1997, p. 3):
observado por uma análise comparada de sua adoção com relação a
um período anterior quanto à eficiência produtiva, válida para avaliar
políticas ou a implementação da AP em um número grande de
propriedades;
○ "tempo real" (ROMERO; ARAQUE; FORERO, 2008, p. 14-5): depende
da conectividade no campo em cada região que se analisa, permite
que os dados sejam analisados imediatamente após sua coleta,
podendo assim reduzir o período necessário para que sejam
considerados na tomada de decisão;
● Discreto:
○ “momento certo" (BONGIOVANNI; LOWENBERG-DEBOER, 2004, p.
360-1): trata-se da análise do momento mais conveniente de aplicação
da medida agronômica, de acordo com as outras variabilidades (de
cultura e espacial);
○ "decisões corretas por unidade de tempo" (MCBRATNEY et al., 2005,
p. 8): expande a ideia de “momento certo”, tendo em vista o potencial
da tecnologia de suporte à decisão e de autonomia na tomada de
decisão, também dependente da infraestrutura de conexão.
O termo "guarda-chuva" precision farming inclui o manejo de lavouras,
campos e animais (EIP-AGRI, 2015, p. 4) ou, além disso, pode abranger também
34
irrigação, silvicultura, fruticultura, zootecnia e aquicultura, proporcionando um
“manejo que tome proveito das características e potencialidades do grupo, subgrupo
ou indivíduo dentro da cultura” (INAMASU et al., 2011, p. 18). Há ainda quem trate
de conservação de precisão, que considera as variabilidades espaciais e temporais
em sistemas naturais e agrícolas a partir de um conjunto de tecnologias e
procedimentos ligados a variáveis mapeadas com o objetivo de implementar uma
gestão da conservação (BERRY et al., 2003, p. 332).
O potencial de redução do impacto ambiental positivo tem sido observado
desde o início dos estudos sobre AP e incorporado nas diversas definições (GRAP,
2018; MAPA, 2013, p. 1; OROZCO; LLANO R., 2016, p. 106; ROMERO; ARAQUE;
FORERO, 2008, p. 14-15; LOWENBERG-DEBOER; BONGIOVANNI, 2004), uma
vez que reduz o consumo de combustíveis, água, energia, alimento e o impacto no
solo, bem como racionaliza o uso de insumos, especialmente daqueles que geram
resíduos e contaminação (p. ex., fertilizantes e agrotóxicos). Isso pode ser resumido
a uma tendência de mitigar o tradeoff entre sustentabilidade e produtividade
agropecuária (US HOUSE OF REPRESENTATIVES, 1997, p. 3), inclusive
potencializando áreas antes pouco produtivas, estando assim incluída no rol de
práticas de intensificação sustentável (LEITE; BATALHA, 2016, p. 661; LEITE et al.,
2014). Bernardi e Inamasu (2014, p. 21-2) adicionam explicitamente o tripé (ou 3 Ps)
da sustentabilidade ‒ social (people), econômico (profit) e ambiental (planet)
(ELKINGTON, 2004) ‒ aos objetivos e resultados da AP.
Feita a discussão conceitual, será iniciado um breve excurso histórico das
revoluções na agricultura e suas tecnologias em busca da caracterização
tecnológica da AP. O framework do Quadro 2.1 é bastante útil para lidar com essa
evolução, que divide o desenvolvimento da tecnologia agrícola no século XX em três
períodos: Revolução Verde, Revolução Genética e Revolução das TICs, e sintetiza 6
suas principais características e mudanças. Será dada maior ênfase e
aprofundamento na Revolução das TICs e em como a AP nela se insere. Para tanto,
serão trazidos os conceitos de trajetória tecnológica e de inovação para lançar luz e
6 Para uma periodização alternativa da mudança técnicas na agricultura em quatro períodos, incluindo um anterior à Revolução Verde, cf. Gollin et al. (2005).
35
auxiliar na formulação de um conceito mais robusto de AP, que seja mais aderente
ao estudo da adoção tecnológica.
Quadro 2.1 ‒ Revoluções Verde, Genética e das TICs na Agricultura
Dimensão Revolução Verde Revolução Genética Revolução das TICs
Período 1960-1980 Desde 1990 Varia por tecnologia: p. ex., desde 1990 para dispositivos genéricos (celulares e internet), desde 2000 para agricultura de precisão
Infraestrutura de conhecimento
Pesquisa do setor público (ciência aberta)
Direitos de propriedade intelectual
Conhecimento distribuído em rede. Papel importante de agências públicas na promoção e no treinamento. Controle privado da mudança tecnológica (maquinário e softwares específicos).
Configuração da rede Redes largas: instituições de pesquisa nacionais e multinacionais, agências de fomento bi ou multilaterais, multinacionais, agricultores
Redes estreitas: agroquímicas privadas, empresas de sementes, empresas de biotecnologia (dedicadas ou não), universidades de pesquisa e centros de ciência e tecnologia
Redes largas: agências públicas nacionais e internacionais, empresas privadas, universidades, fornecedores de serviço e tecnologia, nova geração de agricultores (empreendedores com alto nível de educação formal)
Tecnologias associadas (pacotes tecnológicos)
Sementes híbridas de alta produtividade, agroquímicos, fertilizantes e maquinário agrícola
Convergência tecnológica: sementes geneticamente modificadas, herbicidas (sementes autofertilizantes), maquinário agrícola e novas práticas agronômicas
Convergência tecnológica: internet, telefonia móvel, GPS, SIG, agricultura de precisão, EWS, aplicações especializadas de software, equipamentos agropecuários de alta tecnologia
36
Processos de aprendizagem
Transferências tecnológica e adaptação local por instituições públicas
Privatização da infraestrutura de pesquisa e trans- ferência de tecnologia
Transferência de tecnologia e aprendizado local e idiossincrático
Técnicas Métodos convencionais de cultura de tecidos, fusão celular, seleção e cruzamentos
rDNA, técnicas de sequenciamento genômico, engenharia genética, marcadores moleculares, manipulação direta das plantas
Produção: agricultura de precisão, irrigação, controle de doenças e pragas, EWS etc.; Gestão: processamento de dados, ferramentas administrativas, e-commerce, sistemas de rastreabilidade etc.
Papéis públicos e privados
Agentes principais: instituições públicas e fornecedores de agroquímicos
Alto nível de privatização e concentração do novo conhecimento. Papel relevante do contexto institucional e de ativos complementares.
Participação significativa de ambos os setores
Escopo da difusão Amplo. Alto impacto na produção agrícola.
Concentrado em poucas culturas, com altos impactos nos custos e na produção
Limitado e desigual. Tecnologias genéricas mais amplamente difundidas. Aplicações e maquinário especializado limitados a propriedades de porte médio e grande.
Fonte: traduzido e adaptado de Gutman e Robert (2013, p. 170). Observações: TIC: tecnologia de informação e comunicação; GPS: global positioning system (sistema de posicionamento global); SIG: sistema de informação geográfica; EWS: early warning system (sistema de alerta de emergência).
Uma das principais características da Revolução Verde é a transição massiva
da tração manual ou animal para equipamentos metalmecânicos autopropulsados,
ou seja, os tratores. Estes contribuíram com os crescentes ganhos de produtividade
do período ‒ junto com o aperfeiçoamento dos implementos agrícolas, adaptados
para o novo tipo de tração ‒, uma vez que permitiram cobrir maiores áreas em
menos tempo, mas principalmente com a redução de custos.
Entretanto, em medidas diversas dependendo do contexto local, as seguintes
atividades continuaram por conta do trabalho ou de implementos manuais:
37
preparação ou reparação do solo, plantio, tratos culturais (fertilização, capina,
combate a pragas, colheita e pós-colheita, processamento, armazenamento e
comercialização). Dessas, a atividade que melhor representa o período é a aplicação
de defensivos e fertilização, consequência do grande desenvolvimento da indústria
química no período, ao que essas máquinas foram sendo adaptadas. A mudança
técnica proporcionada pelos tratores afetou a produtividade da agricultura de modo
mais ou menos homogêneo ao fim de seu processo de adoção, o que significa que
os tratores vêm sendo paulatinamente difundidos na maioria das culturas e
adaptados às mais diversas condições edafoclimáticas.
A Revolução Genética afetou principalmente as culturas de grãos, menos pela
hibridização e mais pela criação de pacotes tecnológicos com sementes
geneticamente modificadas de maior resistência a pragas e defensivos. Entretanto,
as mudanças no maquinário foram incrementais durante esse período, de modo a se
adaptar aos novos itens desses pacotes e a essas culturas, que começaram a
ocupar extensões territoriais cada vez maiores para um número menor de culturas,
concomitante à ampliação do uso dos tratores e implementos correspondentes.
A partir de 1995, o GPS/SIG tornou-se operacional e começou a ser testado 7
na agricultura (MOLIN, 2017, p. 2; INAMASU; BERNARDI, 2011, p. 22), o que pode
ser considerado um marco na Revolução das TICs. A convergência dessas
tecnologias com o maquinário e os implementos agrícolas lhes trouxeram de volta
certo protagonismo, não apenas pelos possíveis ganhos de produtividade, mas por
suas potencialidades em matéria de uso de dados e informação para otimização de
recursos, sustentabilidade (BONGIOVANNI; LOWENBERG-DEBOER, 2004) e, em
última instância, automação robotizada e completa da atividade agropecuária, o que
seria uma quarta revolução no futuro (INFORMANTE 1A, 2018). É um movimento
que guarda semelhanças importantes com o que está ocorrendo no setor industrial,
o fenômeno chamado de Indústria 4.0 ou manufatura avançada.
As duas primeiras revoluções aprofundaram uma abordagem massificada, no
sentido de um tratamento homogêneo e padronizado do campo. Tendo a
heterogeneidade e a adaptabilidade entre suas principais características (PÉREZ,
7 GPS: global positioning system (sistema de posicionamento global); SIG: sistema de informação geográfica.
38
2002, p. 17), as TICs permitem identificar as variações do campo em uma escala
antes inviável ‒ quando o agricultor se valia apenas da experiência e do
conhecimento tácito para tanto ‒, tratando-o de forma singularizada e codificando o
conhecimento a partir dos dados gerados. Essa oposição entre massificação e
singularização caracteriza, bem como as práticas de intensificação sustentável de
modo geral e a AP especificamente quanto à passagem do manejo sítio-específico
soft para o hard.
Igualmente importante é que esse movimento se deu com setores ligados
tanto à produção de software (RODRIGUES, 2013, p. 30-32) como de hardware se
integrando às cadeias da agroindústria, provendo soluções em seus diversos níveis,
desde a gestão das propriedades até implementos conectados em rede para
captação e análise de dados e automação. A Figura 2.2 representa as
potencialidades e as complexidades desse processo e ilustra o emaranhado de
interações em que se insere a AP no decorrer da evolução dos sistemas de manejo
agrícola.
Para um melhor entendimento da figura, vale especificar o conceito de
trajetória tecnológica. De forma muito genérica e no paradigma das TICs aplicadas à
agricultura, Rodrigues (2013, p. 22) define trajetória tecnológica como “formas de
fazer as coisas”. Entretanto, Dosi e Labini (2007, p. 333) trazem um conceito mais
específico e com relação direta com a inovação. Para eles, trajetória tecnológica é a
realização progressiva das oportunidades de inovação em cada paradigma, podendo
ser mensuradas pelas alterações nas características tecnoeconômicas fundamentais
de artefatos e processos de produção. Ou seja, a trajetória tecnológica abarca a
dinâmica interna das tecnologias paradigmáticas com aquelas disponíveis nos
diversos mercados existentes, o que ocorre em diferentes velocidades e
intensidades.
Rodrigues (2013, p. 23-24) apresenta alguns resultados potenciais das
trajetórias tecnológicas baseadas em TICs na agricultura, dos quais se destacam:
aumento de produtividade, redução de custos, maior geração de valor e, menos
óbvio, gestão de riscos baseada em dados e informações. Especificamente quanto a
máquinas e implementos, informações relevantes e oportunas permitem o uso mais
eficiente e sustentável dos recursos naturais e aumenta a resiliência da atividade
39
agropecuária perante a variação climática e outros riscos naturais. A
sustentabilidade na atividade agropecuária também é um aspecto importante no que
concerne à capacitação e emprego, o que interessa aqui mais diretamente por estar
ligada à capacidade de adoção pelos operadores. Especificamente sobre a AP, ela
tem o caráter dual de ferramenta nas aplicações TICs tanto na cadeia de valor como
nas questões de sustentabilidade, ao mesmo tempo que esse conjunto de
ferramentas forma um subsistema técnico.
Figura 2.2 ‒ Trajetórias tecnológicas baseadas em TIC e a evolução dos sistemas
agrícolas 8
Fonte: adaptado de Rodrigues (2013, p. 24).
Observações: TIC: tecnologias de informação e comunicação; AP: agricultura de precisão.
Entretanto, até por tratar de resultados potenciais em grande medida, a Figura
2.2 não explicita as tensões intrínsecas à evolução e interação das diversas
8 Para entender a diferença entre food safety e food security, ver Hanning et al. (2012).
40
trajetórias tecnológicas, em que esses sistemas agrícolas são criados e
transformados. Por outro lado, ela traz a dinâmica externa com mercado,
instituições, subsistemas técnicos e os núcleos científicos, que afetam as diversas
trajetórias. E todos esses fenômenos afetam a adoção e um modo ou de outro.
Uma forma de classificação que traz luz sobre alguns aspectos das TICs na
agricultura é pelos tipos de impacto, conforme o modelo da Figura 2.3, dos quais se
destacam em razão da discussão realizada acima sobre o conceito de AP:
● Impacto sistêmico | Gestão de risco: monitoramento ambiental e de
suprimento alimentar, previsão do tempo, alertas e rastreabilidade;
● Impacto direto | Produtividade e eficiência: agricultura e irrigação de precisão,
controle de infestações e pestes e gestão agropecuária.
Figura 2.3 ‒ Modelo para examinar os efeitos das TICs na agricultura
Fonte: Hopkins, Rodrigues e Rinaldi (2013, p. 79, tradução nossa).
Como tecnologia de impacto direto, a AP é peculiar nessas trajetórias, pois é
um subsistema técnico com instrumentos com potencial de promover
sustentabilidade e ganhos econômicos, que participa da otimização da produção,
minimizando erros e ineficiências, enquanto os sistemas de gestão de risco, de
impacto sistêmico, oferecem informações sobre variáveis que afetam a atividade
agrícola de modo a aperfeiçoar a tomada de decisão. O encadeamento específico
entre eles ocorre da seguinte forma: as ferramentas de gestão de risco oferecem
dados e informações que servem de insumo para os sistemas conectados
41
diretamente à atividade produtiva, que coletam novas informações que
retroalimentam as primeiras ferramentas. As repetidas iterações desse processo de
retroalimentação informacional trazem prescrições cada vez mais acuradas. Esse
ciclo representa de certa forma a agricultura digital, à qual se somam também os
sistemas de rastreabilidade, de natureza logística.
Na perspectiva de enxameamento ou de aglomerado de inovações, a
infraestrutura da AP seria fruto da combinação de aplicação de diferentes
ferramentas, que estão inter-relacionadas e seriam responsáveis por seis principais 9
tipos: sistema de posicionamento, sensoriamento remoto, mapeamento de colheita,
sensoriamento e análise de solo e cultura, tecnologias de taxa variável, transmissão
de informação (MONDAL; BASU; BHADORIA, 2011). Essas ferramentas incorporam
as TICs de modos muito diferentes e em níveis diversos, exigem dos operadores e
tomadores de decisão competências variadas.
Por essa razão o Quadro 2.2, de forma não exaustiva e não sistemática,
agrupa as ferramentas de AP em categorias funcionais: diagnóstico, aplicação e
gestão. Dessas, McBride e Daberkow (2003, p. 24) caracterizaram apenas as duas
primeiras. A primeira é constituída de métodos de coleta de dados e de análise da
variabilidade espacial em escala menor do que o campo (gleba, talhão ou recorte
ainda menor). Já as ferramentas de aplicação implementam decisões de aplicação
sítio-específica de insumos utilizando dispositivos controlados por computador, que
variam as aplicações conforme as máquinas se movem pelo campo. Entretanto,
essa classificação foi proposta em um período de pouco desenvolvimento dos
instrumentos de gestão voltado à produção, que se valem das informações geradas
tanto no diagnóstico como durante a aplicação e que podem ser reutilizadas no
aperfeiçoamento do processo de decisão agronômica. Isso caracteriza a terceira
função. Os mesmos autores (p. 24-25) entendem que a adoção de instrumentos
diagnósticos não implica necessariamente a dos de aplicação. Isso porque o
diagnóstico pode inclusive mostrar que o campo tem baixa variabilidade, não
justificando a opção por itens de aplicação de AP. O mesmo raciocínio se estende à
adoção de instrumentos de gestão, mas não pelos mesmos motivos. A propriedade
9 A palavra utilizada pelos autores seria melhor traduzida por “instrumento”, mas foi preferido “ferramenta” para evitar confusão com “instrumentos de medição de adoção”.
42
pode ainda não estar pronta quanto a custos e competências dos operadores para
lidar com o montante de informações gerado pelas ferramentas de aplicação. Com
isso são cobertas as três etapas do ciclo de AP postulados por Inamasu e Bernardi
(2011, p. 23 e 29): leitura (ou diagnóstico), atuação (ou aplicação) e interpretação e
planejamento (ou gestão).
Quadro 2.2 ‒ Produtos e serviços de agricultura de precisão por tipo de instrumento
Diagnóstico Aplicação Gestão
Sistemas de satélite por GPS/SIG e imageamento
Piloto automático: guiado por satélite ou por mapas de solo
Softwares de transmissão em tempo (quase) real e integração de dados
Amostragem e mapeamento de condutividade elétrica, composição do solo, produtividade, colheita etc.
Implementos e máquinas de taxa variável: irrigação, plantio, colheita e alimentação animal
Softwares de suporte à decisão e prescrição de práticas agronômicas por glebas específicas
Monitores de plantio, produtividade, colheita e animais individuais
Controle seletivo de pragas Correções e prescrições por gleba ou orientado por satélite
Sensores de atributos de solo e plantas --
Sensoriamento remoto de telemetria: temperatura, umidade e gotejamento
VANTs, drones
Fonte: elaboração própria, com base em Scaramuzza, Vélez e Villaroel (2016, p. 17), EIP-Agri (2014, p. 4) e classificação adaptada de McBride e Daberkow (2003).
Observações: GPS: global positioning system (sistema de posicionamento global); SIG: sistema de informação geográfica; VANTs: veículos aéreos não tripulados.
Também é importante observar que as ferramentas do Quadro 2.2 pertencem
a mais de uma trajetória tecnológica, o que significa que o nível de coordenação na
geração de cada uma delas é algo frouxa, mas todas são identificadas como
participantes da AP. Esse caso ilustra o surgimento de vários enxames de tecnologia
(FREEMAN, 1984) ou aglomerados de inovações (ROSENBERG, 1977) em torno de
cada uma dessas trajetórias, mas que em seu conjunto resultaram em um
subsistema técnico (Figura 2.1) ou um novo sistema tecnológico (FREEMAN;
PÉREZ, 1988, p. 46-47) no campo agrícola.
43
A taxonomia de inovação da Organização para a Cooperação e
Desenvolvimento Econômico (OCDE) permite identificar quais tipos estão presentes
na AP: inovação é entendida como a implementação de produto (bem ou serviço) ou
processo novo ou significativamente melhorado, ou de um novo método de
marketing ou organizacional nas práticas de negócio, na organização do local de
trabalho ou nas relações externas (OECD, 2005, p. 46, tradução nossa). Do ponto
de vista do adotante, as ferramentas de diagnóstico mapeiam a variabilidade e
levantam dados da produção, enquanto os instrumentos de gestão, a partir dos
insumos informacionais, dão suporte à tomada de decisão, reorganizando a
propriedade; ao mesmo tempo, os instrumentos de aplicação modificam e otimizam
os processos dentro da propriedade. Já para os agentes de mercado, trata-se
evidentemente de inovações de produto, bens ou serviços, que colocam à
disposição dos agricultores. Entretanto, produtos para fabricantes e processos para
agricultores compõem a infraestrutura da AP, mas existe a inovação organizacional
na gestão, pois essa infraestrutura instrumentaliza novas formas de manejo,
segunda suas diversas variabilidades e/ou otimizando recursos.
A literatura consultada sugere a possibilidade de montar diferentes conceitos
conforme o contexto de uso a partir de elementos considerados modulares. É
evidente que as categorias não são todas necessárias nem todos os elementos de
cada uma delas podem ser utilizados conjuntamente para compor determinado
conceito. Seguem elencadas as categorias e seus elementos, que serão utilizados
para compor um conceito de AP adequado a questões de adoção no Item 2.1.3:
● Tipo e infraestrutura de conhecimento: A forma pela qual o decisor coleta e
reúne as informações para fazer:
○ Soft: observação visual da cultura e do solo com base na experiência e
na intuição, é de grande densidade de conhecimento tácito;
○ Hard: interação de maquinário e implementos com as TICs, originando
ferramentas específicas que oferecem dados a análises estatísticas e
científicas. É possível que a maioria dos conceitos de AP se utilize
deste elemento, dotado de nível muito alto de conhecimento codificado;
● Sistema de manejo ou novo sistema tecnológico?
○ Sistema de manejo (inovação organizacional):
44
■ Manejo sítio-específico ou de variabilidades: uma forma anterior
às TICs, que trouxeram um conjunto de tecnologias para
potencializá-lo. Não se admite outra forma de gestão de AP que
não este, ou seja, qualquer outra forma instrumentalizaria as
tecnologias utilizadas na AP para realizar outra forma de
agricultura, como a massificada;
■ Manejo otimizado da produção: uma visão mais ampla, que
pode admitir manejo sítio-específico ou otimizado (em que se
buscaria quantificação correta para as diversas medidas
agronômicas), junto com cruzamento de dados e tomada de
decisão, a fim de mitigar riscos e incertezas relacionados com a
atividade agropecuária;
○ Novo sistema tecnológico (subsistema técnico dos sistemas agrícolas):
conjunto de tecnologias que podem ser adotadas sozinhas, sequencial
ou paralelamente, o que pode ocorrer de forma bastante
dessincronizada, relacionadas com tipos de impacto (acima) e
passíveis de instrumentalização por qualquer forma de manejo:
● inovação de processo: para o produtor rural;
● inovação de produto: para os fabricantes;
● Variabilidade:
○ Espacial: biológico (micróbios, vermes etc.), edáfico (salinidade,
matéria orgânica, nutrientes etc.), antrópico (atividades humanas,
compactação do solo devido a máquinas agrícolas), climático (umidade
relativa, temperatura etc.);
○ Temporal: é possível que a abordagem por sistema de manejo ou
tecnologia específica obrigue ao uso de uma destas formas:
■ Contínuo:
● Longo prazo: aprofundamento e ao uso do histórico de
dados disponíveis para a propriedade de modo a obter
maior consistência na tomada de decisão de um ciclo ao
outro, o que cabe num estudo de nível de adoção dentro
de uma propriedade;
45
● Tempo real: depende de uma infraestrutura adequada ao
uso de tecnologias de precisão, o que ainda não é uma
realidade consolidada, mas que está sob estudo por
universidades e centros de pesquisa;
■ Discreto:
● Momento certo: as tecnologias permitem encontrar
momentos ótimos para a aplicação de determinadas
medidas agronômicas;
● Decisões corretas por unidade de tempo: a abundância
informacional permite maximizar as decisões corretas a
cada período, no entanto, sua mensuração é
questionável;
○ Cultura: grãos, frutas, pecuária, florestas, outras culturas perenes,
peixes, podendo receber nomes particulares, como
fruticultura/viticultura, pecuária, silvicultura e piscicultura de precisão;
● Sustentabilidade:
○ Sim: tendência à eliminação do tradeoff entre sustentabilidade e
produtividade. Pode incluir modalidades com implicações específicas
de sustentabilidade como conservação e irrigação de precisão, esta
última com ênfase no uso da água;
○ Não: sua importância é marginal para o produtor, por aspectos de
negócio, pessoais ou por pressão regulatória do Estado.
2.1.3 Adoção tecnológica da agricultura de precisão e sua medição
O destaque dado até então ao modelo de Griliches não é fortuito: mesmo que
com adaptações e desenvolvimentos, sua influência perdurou por muito tempo. Os 10
modelos que seguem são de certo modo sistematizações e variações da curva S.
10 Vieira Filho e Silveira (2012, p. 726, nota de rodapé 8), referindo-se a Griliches (1980), afirmam: “Veja que o autor se sente na obrigação de escrever uma nota técnica, passados 24 anos da publicação de seu estudo, o que não é usual na academia. Porém, dada a repercussão dos seus resultados, esta resposta foi permitida”. Isso poderá ser observado também nas entrevistas que serão apresentadas na Seção 4.
46
Ademais, seu trabalho ofereceu a primeira forma de mensurar a adoção
especificamente para a agricultura: a área coberta pela nova tecnologia.
Cook e Bramley (1998, p. 754-755) discutem o processo da AP, ou seja, as
etapas que o usuário percorre durante a utilização de alguma técnica ou tecnologia.
Chegam a um ciclo de quatro etapas cuja repetição leva a maior precisão, quais
sejam: observação, interpretação, avaliação e implementação Lamb, Frazier e
Adams (2008, p. 4-6) relacionam esse ciclo com o modelo de difusão de inovação de
Rogers (2003), que considera o fluxo informacional, baseado em uma função normal
em que se distribuem inovadores, adotantes precoces, maioria precoce, maioria
tardia e os retardatários, ilustrado com a viticultura de precisão na Austrália. Esse
modelo é confrontado com outro, chamado Ciclo de Euforia de Gartner, relacionado
com as expectativas em torno da tecnologia, também caracterizado por cinco fases:
gatilho de tecnologia, pico de expectativas inflacionadas, vale da desilusão, ladeira
da iluminação e o platô de produtividade.
O problema identificado em ambas as abordagens é a suposição subjacente
de que a tecnologia é a principal determinante de sua própria adoção, tendo
Stoneman (2007) como representante mais radical, que considera a autopropagação
como característica essencial da difusão tecnológica. Essa visão tira o peso de
outros fatores sociológicos, talvez ainda por influência de Griliches (1957). Ainda
assim, há abertura para a análise de incertezas, como assimetrias socioeconômicas,
educacionais, de trabalho e infraestrutura, que adiantam ou atrasam a dinâmica de
difusão, mas talvez com maior potencial explicativo em uma economia desenvolvida,
em que a heterogeneidade dos agentes não seja tão grande a ponto de impactar
significativamente o processo de adoção.
Ainda mantendo a tecnologia no centro da análise e resgatando as ideias de
learning by doing and learning by using, acima descritos, existem modelos dois
modelos emergentes de desenvolvimento e adoção de tecnologias na agricultura
que integram esses tipos de aprendizado por meio da interação entre
desenvolvedores técnicos e usuários finais, um mais adequado a máquinas e
implementos e outro ao desenvolvimento de modificações genéticas de sementes,
conforme Sassenrath et al. (2008, p. 287-288), quais sejam, respectivamente:
47
● Aprendizagem e seleção: desenvolvedores têm interação próxima com um
grupo autosselecionado de usuários finais interessados e usam sua base de
reconhecimento para refinar o conceito de design inicial às necessidades
deles. Conforme segue o processo de desenvolvimento e adoção, o grupo de
usuários inicial se investe na tecnologia e desempenha um papel chave na
disseminação das informações e na adoção da tecnologia por um grupo maior
de usuários. Este modelo funciona bem no desenvolvimento e distribuição de
tecnologia agrícola mecanizada, como equipamento de colheita;
● Pull (empurrar): é estabelecida uma plataforma de troca de informações que
expande a base de conhecimento disponível aos desenvolvedores e usuários
finais, aproximando grandes grupos de indivíduos diversos para resolver ou
influenciar um problema. Complexidade e caos são vistos como
oportunidades para expansão de ideias mais do que fatores negativos que
precisam ser controlados. Esse modelo emergente está em operação na
mídia, redes de processo globais e educação e é particularmente promissor
para problemas grandes e complexos, desde sociais até técnicos,
encontrados na agricultura de hoje. Expansão da base de conhecimento,
através de maior participação de pessoas de uma diversidade de disciplinas,
tem o potencial de melhorar a criatividade aplicada para resolver questões
emergentes de produção agrícola. Esse método funciona bem durante
condições de crise, como pragas e doenças invasivas, ou para problemas que
exigem grandes insumos de experiência ou capital técnico, como o
desenvolvimento de técnicas de modificações genéticas.
Ambos consideram a geração e a adoção de inovação como fenômenos
interconectados, bem como a contribuição dos usuários no processo. Entretanto,
isso ocorre de modos diferentes. Empurrar requer manter as informações em
circulação de modo menos objetivo do que na aprendizagem e seleção, bem como
as externalidades de rede são mais importantes nesse método e fortalecem a
adoção, enquanto no primeiro o adotante inicial (early adopter) tem uma função
“evangelizadora” do conhecimento técnico e do uso da tecnologia. Essas
características permitem inferir que a demanda cognitiva e os custos de entrada na
adoção (não no desenvolvimento da tecnologia) tendem a ser mais altos na
48
aprendizagem e seleção, pois o grupo testador precisa ter capacidades mínimas
para poder participar e o esforço e investimento técnico e de marketing do fabricante
nos membros desse grupo devem ser justificados por uma maior apropriabilidade da
tecnologia, ao que corresponde maiores margens de lucro.
Em sentido quase contrário aos modelos centrados na tecnologia, Rodrigues
(2013, p. 25) entende que as estratégias das empresas em relação às TICs definem
os caminhos para a difusão na agricultura de produtos e serviços baseados nesse
tipo de tecnologia. Essas estratégias dependem da ação das outras firmas e do
ambiente tecnológico, institucional e de mercado em que se encontram, ou seja, da
evolução do sistema agrícola. Com isso, é proposta uma abordagem sistêmica da
adoção tecnológica, com o objetivo de explicar a evolução das trajetórias baseadas 11
em TICs por meio das complexas relações entre os diversos atores operando no
sistema agrícola, seus processos de aprendizado e a evolução de instituições de
mercado e não-mercado, em oposição a teorias tradicionais, que tendem a focar 12
em custos. A abordagem sistêmica parece mais adequada para analisar a
diversidade de situações presentes na América Latina e nos países em
desenvolvimento em geral, onde a presença de produtos e serviços baseados em
TICs mais avançadas tende a ser restrita a poucos polos dinâmicos, enquanto o
resto do setor recebe pouca informação sobre prospectos de TICs ou do que se
tratam essas tecnologias. Entretanto, essa abordagem ainda não foi detalhada e
especialmente suas formas de mensuração não estão elencadas.
A literatura sobre barreiras e incentivos para a adoção de TICs na agricultura
talvez seja um ponto de partida para desenvolver essa abordagem sistêmica,
considerando os aspectos sociais, descartados por Griliches (1957) e os agentes
nela envolvidos. Nagel (2013) trata especificamente de barreiras e incentivos para a
adoção de TICs na agricultura. No que concerne à AP, é patente que uma série de
competências digitais precisam ser desenvolvidas pelo proprietário e seus
colaboradores antes da decisão de adotar (p. 207-208) em razão de sua
11 O sentido deste termo ficará mais claro no Item 2.1.2, em que será tratado o conceito de trajetória e serão apresentadas as trajetórias que envolvem a AP. 12 Neste ponto, Rodrigues (2013, p. 25) faz referência a Spielman (2005), mas não consta em sua bibliografia. Este artigo não consta das referências desta dissertação porque a informação não foi encontrada.
49
complexidade. A revisão bibliográfica de artigos acadêmicos realizada por Pierpaoli
et al. (2013, p. 64 e 66) oferece um quadro mais completo dessa complexidade
quando elenca três conjuntos de fatores condicionantes de adoção e seus
respectivos elementos:
1. De competição e de contingência: geográfico, tamanho da propriedade,
qualidade do solo, rastreabilidade e observabilidade, fatores de facilitação,
facilidade percebida de uso;
2. Sociodemográficos: idade, confiança em computadores, acesso à informação
e nível educacional, fatores sociais, experiência anterior, confiança geral;
3. De recursos financeiros: renda, propriedade e posse da terra, fazendeiro em
período integral, custo, benefício percebido, utilidade percebida.
Os trabalhos de Nagel (2013) e Pierpaoli et al. (2013) são exemplos da ampla
literatura sobre determinantes e barreiras à adoção de AP ‒ no Brasil, destacam-se
os trabalhos de Pinto, Ferreira e Teixeira (2017), Leite et al. (2014), Souza Filho et
al. (2011) e Cirani e Moraes (2010). Say et al. (2018, p. 8) também apresentam uma
revisão bibliográfica nesse sentido. Mesmo que essa discussão esteja fora do
escopo deste trabalho, o propósito dessa apresentação sucinta está em dimensionar
a complexidade que envolve a adoção da AP, listando as variáveis econômicas e
sociológicas dispensadas por Griliches (1980, 1957), que podem ser trabalhadas
para se tornarem indicadores de adoção em um eventual aprofundamento da
abordagem sistêmica.
A Figura 2.4 apresenta os estágios de adoção das TICs pelos agricultores e
oferece uma visualização da relação entre conhecimento e o tipo de tecnologia. Vale
ressaltar que essa figura exibe mais uma tendência do que uma regra, mas é
esperado que essa linearidade entre os eixos x e y se mantenha em países da
América do Sul, como Brasil e Argentina, especialmente pelo forte papel do
agronegócio baseado em grandes latifúndios em economias com relevante
participação da agricultura no produto interno bruto (PIB). Já onde predomina a
agricultura familiar, como nos EUA, propriedades que podem ser classificadas entre
agricultores familiares e pequenos negócios alcançam tecnologias de qualidade
superior de informação e conhecimento, limitadas entre outras coisas pela sua
capacidade de investimento. Esse tipo de limitação vem cedendo em decorrência de
50
tecnologias baseadas em TICs que permitem compartilhamento de recursos, como
infraestrutura de dados (computação em nuvem), sistemas de gestão empresarial
(inclusive gestão da produção, que permitem usar dados de vários usuários para
favorecer a tomada de decisão) e também do próprio maquinário.
Figura 2.4 ‒ Estágios de adoção de TICs pelos agricultores
Fonte: Nagel (2013, p. 208, tradução nossa).
Mesmo contestando essa linearidade como regra, a Figura 2.4 sugere uma
relação de precedência entre as TICs para a adoção de cada nível, no sentido de
que determinados conhecimentos e competências funcionam como pré-requisitos
para que uma propriedade tenha condições mínimas de adotar o próximo nível de
tecnologia. Ou seja, o número inicial de potenciais adotantes qualificados para a AP
não corresponde ao número total de propriedades em uma determinada região. Uma
variável que não consta da Figura 2.4 são os custos em que se deve incorrer para
adotar a AP, que podem restringir um agente cognitivamente qualificado, ao mesmo
tempo em que a redução de custos dos adotantes forçam os não-usuários a
considerar sua adoção.
51
Resgatando o conceito de alternativas tecnológicas (STONEMAN, 1983, apud
FURTADO, 2005), outro fato a ser destacado é que a AP é muitas vezes utilizada
concomitantemente com regiões que adotam o padrão anterior (BERNARDI;
INAMASU, 2014, p. 569) para que seus resultados sejam comparados ou porque a
tecnologia ainda não foi implantada em certa cultura. Entretanto, comprovada sua
maior rentabilidade naquele terreno específico e havendo condições econômicas de
adotá-la, é possível que essas alternativas dificilmente se mantenham ao longo do
tempo.
Os modelos e conceitos acima apresentados se propõem a explicar a
dinâmica macro da adoção e difusão tecnológicas na agricultura. Mas nenhum deles
discute em profundidade e de forma comparativa os indicadores e formas de
mensuração, que são geralmente tidos como dados sem questionar suas vantagens
e desvantagens. Estes serão apresentados no Item 4.1, a partir de achados em
revisões bibliográficas. Com isso, será preferido o termo adoção, entendido como
ligado à demanda, pois é justamente o lado em que se pode medir se o uso
adequado da tecnologia ocorreu de fato. Evidentemente, serão consideradas as
interações entre os agentes, sejam de pesquisa, sejam de mercado, no sentido da
disseminação do uso de AP.
A partir disso, adoção para fins de medição da AP é a sequência de decisões
que começa com a escolha e termina com a efetiva instalação da tecnologia (ENOS;
PARK, 1986 apud FURTADO, 2005, p. 187), do qual resultam padrões de
propriedade e uso da tecnologia (STONEMAN; BATTISTI, 2010, p. 735) e que
dependem do ambiente tecnológico, institucional e de mercado em que se
encontram os agentes envolvidos na sua adoção (RODRIGUES, 2013, p. 25).
Também com a mesma finalidade e de forma mais abrangente, considera-se
a AP como um sistema tecnológico baseado em TICs e de manejo agropecuário que
proporciona a otimização dos recursos concomitante com ganhos em
sustentabilidade e que permite se valer das variabilidades espaciais, temporais e de
cultura. A adoção da AP na propriedade se dá em estágios, primeiro com
instrumentos de diagnóstico, depois de aplicação e, por fim, de gestão da
propriedade, o que dá base para a formação de um indicador mais robusto.
52
2.2 Contexto da agricultura de precisão no Brasil
No Item 2.2.1, serão investigados os agentes empresariais envolvidos na AP
no Brasil, para o que serão utilizados artigos acadêmicos que descrevem o setor de
máquinas e implementos. Já o Item 2.2.2 trata da infraestrutura de pesquisa no País
e da qualidade do suporte oferecido por ela ao desenvolvimento da AP. Como
referência central, um trabalho do Instituto Interamericano de Cooperação para a
Agricultura (IICA) sobre a atuação dos institutos nacionales de investigación
agropecuaria (INIAs) na América Latina e Caribe (TRIGO; POMAREDA;
VILLAREAL, 2012), além de resultados da análise bibliométrica realizada por
Pamplona e Silva (2019).
2.2.1 Conformação do mercado de agricultura de precisão no Brasil
Resgatar a formação do mercado de máquinas e implementos agrícolas no
Brasil é uma etapa necessária para entender quem são os agentes envolvidos
atualmente, quais estão ganhando ou perdendo espaço e quais transformaram suas
atividades para se manter nesse segmento. Evidentemente, o período destacado
será principalmente a partir dos anos 2000, quando a AP começa a ganhar volume
no País (MOLIN; AMARAL; COLAÇO, 2015, apud PINTO; FERREIRA; TEIXEIRA,
2017), com um ligeiro recuo no tempo para identificar elementos anteriores que
compõem o cenário atual.
A título de conceituação, máquinas são autopropulsadas e implementos não,
necessitando de transmissão de energia de outra fonte para realizarem sua função
(BARICELO; BACHA, 2013, p. 68; REAME JUNIOR; AMARAL, 2007, p. 14). Os
implementos ainda poderiam ser subdivididos em tração mecânica ou manual
(TATSCH et al., 2013; CALANDRO; PASSOS, 1999). Isso evidencia uma primeira 13
diferença tecnológica importante, que diferencia esses mercados entre si, o que será
explanado na descrição de cada um deles na sequência. Contudo, deve-se ressaltar
que tanto a máquinas quanto implementos podem ser incorporadas TICs.
Os fabricantes de maquinário têm se beneficiado e participado desde seu
início das inovações do setor automobilístico e de autopeças devido à proximidade
13 Para uma discussão mais aprofundada desses conceitos, v. Borges (2016, p. 110).
53
de trajetória em relação a motores, chassis e peças, tendo em vista as adaptações
necessárias à sua aplicação específica (BORGES, 2016, p. 100 e 104; AMATO,
1985). A complexidade tecnológica de ambos os setores também é um dos fatores
explicativos das altas barreiras à entrada de novos agentes e o processo contínuo
de oligopolização em nível mundial.
A concentração das empresas transnacionais de máquinas acelerou nos anos
1980 e 1990 e seguiu a tendência do período para a criação de conglomerados.
Resultou na formação dos grupos AGCO (1990) e CNH Global (1999, precursora da
CNH Industrial), além das aquisições feitas pela John Deere e por algumas das
empresas nacionais, e sua consequente liderança em nível mundial, quadro também
válido para o Brasil (LIMA; SANTOS; AMATO NETO, 2017; BARICELO; BACHA,
2013, p. 70; FELIPE; LIMA; RODRIGUES, 2008; PITELLI; FONSECA;
BRAGAGNOLO, 2007). Entretanto, a diferenciação entre as marcas se tornou mais
importante, o que trouxe maior relevância aos laboratórios de pesquisa e
desenvolvimento (P&D) das empresas líderes e seu espalhamento por diversos
países de grande produção agrícola pela necessidade de adaptação às condições
locais.
No País, essas empresas participam de duas associações de fabricantes: a
Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores (Anfavea), “reúne as
empresas fabricantes de autoveículos (automóveis, comerciais leves, caminhões e
ônibus), máquinas agrícolas e rodoviárias autopropulsadas (tratores de rodas e de
esteiras, colheitadeiras e retroescavadeiras) com instalações industriais e produção
no Brasil” (ANFAVEA, 2018), totalizando 26 associados; e a Associação Brasileira
da Indústria de Máquinas e Equipamentos (Abimaq), de fabricantes de bens de
capital mecânicos, com mais de 7.500 empresas associadas, de diversos níveis
tecnológicos (ABIMAQ, 2018). As associadas à Abimaq tanto de máquinas quanto
de implementos agrícolas estão congregadas na Câmara Setorial de Máquinas e
Implementos Agrícolas (CSMIA).
O setor de implementos, também representado pela CSMIA/Abimaq, de
complexidade tecnológica mais baixa, se organizou de modo mais concorrencial,
voltado quase que totalmente para o mercado interno e demandas locais, com baixo
nível de inovação. Algumas dessas empresas, entretanto, começaram a produzir
54
equipamentos autopropulsados em uma tentativa de diferenciação desses
mercados, além de terem adotado metodologias de qualidade entre os anos 1980 e
1990. Em 1980, por exemplo, conforme o site da empresa, a Jacto (2018) adotou o
sistema Toyota de produção, com metodologias de Kanban e 5S, entre outras. A
Baldan (2018) e a Tatu Marchesan (2018) também apontam a adoção de
metodologias modernas de produção e certificações, como a ISO 9001:2008.
Ademais, também houve acordos de produção de máquinas estrangeiras com
empresas nacionais, como no caso da Agrale (2018).
A Anfavea oferece dados sobre vendas de máquinas em seu anuário, mas
sem diferenciação daquelas que são de precisão, enquanto a Abimaq não oferece
informação pública alguma. Provavelmente por essa razão é que os trabalhos que
se aprofundem no mercado de implementos sejam escassos, estando disponíveis
apenas os números de empresas participantes, como na Tabela 2.1. É interessante
ver a evolução do setor, com o número de empresas quase dobrando em 30 anos.
Tendo em vista o baixo número de empresas de máquinas e concentração crescente
desse mercado, acima apontada, é possível que o mercado de implementos tenha
sido quase que totalmente responsável por esse crescimento.
Tabela 2.1 ‒ Brasil: número de empresas do setor de máquinas e implementos agrícolas, por segmento (em unidades)
Segmentos 2015 1985
Máquinas e implementos agrícolas 682 350
Máquinas 43 -
Tratores 24 -
Colhedoras automotrizes 22 -
Implementos Agrícolas 674 -
Fonte: extraído de Lima, Santos e Amato (2017), com dados de Associação Brasileira da Indústria de Máquinas e Equipamentos (Abimaq) e Amato Neto (1985).
Observação: Uma mesma empresa pode aparecer em mais de um segmento em virtude da atuação em diferentes plataformas de produção.
Os incentivos diretos à indústria não parecem ser um fator explicativo
relevante, pois foram mais de 25 anos sem o recurso à articulação entre setor
55
público e privado entre o II PND e as políticas industriais do governo Lula (ARBIX et
al., 2017, p. 12). Depois do complexo período dos anos 1980, o trabalho de Castro
(2001) descreve bem a década seguinte, sem ênfase no mercado de maquinário
agrícola, marcado pela redução da participação do setor público na indução dos
investimentos, havendo incentivos apenas por meio do câmbio apreciado durante o
primeiro governo Fernando Henrique Cardoso, pela reorganização e redistribuição
produtiva pelo País com abertura de novas plantas dessas empresas em outras
unidades da federação.
Castro (2001) aponta em relação ao parque industrial brasileiro em sentido
amplo que essa reorganização permitiu a atualização do maquinário em
propriedades de médio e grande porte, bem como a aquisição de insumos
importados. Não foi encontrada literatura que embase esta afirmação, mas é
provável que os ganhos de produtividade da agricultura brasileira sejam advindos
majoritariamente das tecnologias em sementes, fertilizantes e defensivos, não da
atualização do maquinário agrícola, até porque a mudança técnica foi mais
concentrada em culturas mais padronizadas, como a de grãos. Entretanto, esses
ganhos de produtividade podem explicar a expansão das empresas de implementos
concomitante à da área agricultável. Os mercados de máquinas e implementos
desde então têm mantido suas características ‒ maior concorrência e mercado
interno para implementos e oligopólio para máquinas (LIMA, SANTOS, AMATO,
2017).
Bernardi e Inamasu (2014, p. 22-24) contam um pouco da história da entrada
das TICs na agricultura, com foco especialmente na AP: No País, ainda na década de 80, muitas das indústrias não puderam
incorporar, de forma agressiva, o uso dessa tecnologia, talvez pela
dificuldade de importação de equipamentos informatizados. Na década de
90, abre-se o mercado e o setor de veículos inicia a incorporação das
tecnologias da eletrônica, da informática e da robótica. [...]
Até o final da década de 90, as indústrias de máquinas agrícolas brasileiras
ainda não acompanhavam a inovação realizada pela integração da
eletrônica e da informática. Segundo a Anfavea [...], a partir de 2000, o
programa Moderfrota em 1999 e a conjunção de vários fatores favoráveis,
levaram as montadoras a lançarem o que havia de mais moderno no mundo
em maquinaria agrícola, o que a Associação chamou de “salto tecnológico
56
do obsoleto à última geração” [...]. Nesse período, os brasileiros
presenciaram o início de produtos com a eletrônica embarcada em
máquinas agrícolas no mercado Nacional.
É fato que foi na Agricultura de Precisão que as indústrias de máquinas
encontraram a melhor oportunidade da eletrônica e informática inovar e
contribuir expressivamente. Para a Agricultura de Precisão, a
disponibilidade de tais máquinas no mercado foi um reforço alterando
definitivamente o seu status no cenário da agricultura. No Brasil, talvez pelo
sincronismo da chegada da “tecnologia de última geração” com a Agricultura
de Precisão, criou-se uma forte imagem de que a AP é uma agricultura
realizada com máquinas sofisticadas. Observa-se ainda que a instalação do
GPS em máquinas agrícolas antecedeu a popularização desse equipamento
para uso rodoviário no País, conferindo aos fabricantes que detinham essa
tecnologia a posição de vanguarda tecnológica. Como as máquinas
agrícolas eram de grande porte, o sistema requerido para o processamento
era de alto desempenho para o padrão daquele período. Aliado a isto, o
custo elevado do receptor GPS levava a questionar a dimensão mínima da
propriedade a qual o emprego dessa tecnologia traria benefícios, sugerindo
que a AP seria viável a partir de uma determinada dimensão da
propriedade. Ou seja, era imaginado que a AP poderia ser empregada
apenas por meio de máquinas de grande porte e por produtores com acesso
a recursos consideráveis para investimento.
Essa forma de entendimento havia também se instalado em uma parte
significativa da Embrapa.
Esse breve panorama permite algumas inferências e a elaboração de
hipóteses sobre os efeitos da concentração da fabricação de máquinas no setor para
a AP. Os primeiros equipamentos foram trazidos pelas indústrias líderes mundiais,
não foram desenvolvidas no País, o que possivelmente relegou a indústria de
implementos a um segundo plano nesse processo. Houve um salto de oferta de
equipamentos com TICs embarcadas, mas limitado a um usuário que seria muito
próximo daquele que se beneficiou mais diretamente da Revolução Genética, de
forma estereotipada, o grande produtor de grãos. Esse movimento induzido pela
oferta foi determinante para que a AP abrisse espaço no País, mas pode ser
cogitado que, com o aumento da complexidade e suas novas ferramentas, a
localização dessas tecnologias tenha sido um processo negligenciado em favor das
vendas. Entretanto, não foram encontrados estudos que questionem ou comprovem
57
essa hipótese. A importância dessa discussão está na dinâmica mais recente entre
os fabricantes de máquinas e os de implementos na localização das tecnologias
para a realidade nacional, não tendo sido encontradas maiores informações. Tendo
ocorrido dessa forma, aumenta a importância da validação das tecnologias pelas
universidades, escolas técnicas e centros de pesquisa (do que será falado no
próximo item).
Por fim, há setores que estão pouco cobertos pela literatura, para os quais se
achou pouco ou nenhum material. Rodrigues (2013, p. 30-32) realizou um estudo de
caso muito sucinto do setor de software para agronegócio no Brasil, muito voltado à
recolha de dados para a tomada de decisão nas propriedades. Este mercado é
pouco representativo para o setor software como um todo, mas cresce em ritmo
acelerado. Entretanto, os dados não permitem saber nesse universo quais 14
empresas oferecem softwares que possam ser caracterizados como AP. Ademais,
foram observadas lacunas na literatura quanto a alguns mercados no entorno das
atividades agropecuárias, como o de serviços ofertados e implementos baseados em
TICs.
2.2.2 Infraestrutura institucional e de pesquisa agropecuária no Brasil e seu suporte
à agricultura de precisão
Os Institutos Nacionales de Investigación Agropecuaria (INIAs) são
instituições públicas de pesquisa agroalimentar no âmbito do Ministério da
Agricultura, que respondem geralmente pela maior parte da pesquisa nos países da
América Latina (TRIGO; POMAREDA; VILLAREAL, 2012, p. 32). Esses centros vêm
passando por mudanças organizacionais recentes em resposta, entre outras coisas,
à penetração das TICs na agricultura, de modo a atender a novas demandas de
inovação (p. 38-41). Nesse novo paradigma tecnológico, a colaboração de
universidades e instituições de pesquisa não agroalimentares é essencial, exigindo
mecanismos mais complexos e articulados de coordenação e cooperação
interinstitucional por meio de políticas públicas, inclusive para a estrutura de
financiamento da pesquisa (p. 40).
14 A Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) é mencionada como fonte do estudo, mas sem referência.
58
O período da revolução genética não foi exatamente profícuo para a indústria
de maquinário agrícola, uma vez que naquele momento as tecnologias envolvidas no
maquinário eram bastante maduras, assim como da indústria automobilística.
A atuação da Embrapa Instrumentação iniciou-se em 1984, mas tomando
como medida o número de modelos industriais oferecido no próprio site (EMBRAPA,
2018a), este não é muito significativo. A Embrapa Instrumentação segue hoje com
um número reduzido de pesquisadores e modelos industriais patenteáveis e tem
atuado em duas redes de pesquisa, Nanotecnologia (encerrada em 2015) e
Agricultura de Precisão (EMBRAPA, 2018a). A segunda edição da Rede de
Agricultura de Precisão tem a função de repositório, mas parece estar desatualizada
(EMBRAPA INSTRUMENTAÇÃO, 2018), esta que conta com a parceria da AGCO,
Baldan, CNH Industrial, Jacto, John Deere, Tatu Marchesan, Stara, entre outras. São
também resultados dessa rede a publicação de dois títulos inter-relacionados que
constam da bibliografia do trabalho da Embrapa: Agricultura de Precisão: um novo
olhar (2011) e Agricultura de Precisão: resultados de um novo olhar (2014), com
literatura que abrange a diversidade de iniciativas que se valem desse sistema
tecnológico. Inamasu e Bernardi (2014, p. 24) contam um pouco dessa história, com
foco nas duas redes de AP criadas pela Embrapa: Em 2004, observou-se a contenção de recursos na Empresa para apoiar a
política de aumento do superávit primário e a gestão maior buscou por
intensificar projetos que priorizassem a agricultura de pequeno porte, por
questões sociais. Nesse período foi iniciado o primeiro projeto em rede no
tema Agricultura de Precisão como continuidade das atividades, porém
houve dificuldades na execução. Pode-se dizer que foi um período de
reflexão dos pesquisadores para a área. O tema dentro da Empresa ainda
não atendia os pequenos produtores e não era entendida como uma forte
aliada para que a agricultura alcance a sustentabilidade. Em 2008, foi
anunciado o PAC (Programa de Fortalecimento e Crescimento) da Embrapa
revitalizando a sua estrutura e abrindo oportunidade para elaborar a
segunda rede de pesquisa no tema, de forma um pouco mais ousada. Em
2009, a Embrapa aprovou o segundo projeto em rede com base nos
pareceres de 19 consultores ad-hoc externos. A liderança dessa rede foi
dividida entre oito Unidades descentralizadas com a participação total de 21
Unidades. Foi nesse projeto que a Embrapa pôde estabelecer com clareza,
inicialmente para si, os conceitos fundamentais da Agricultura de Precisão,
59
e discernir entre o papel das máquinas e equipamentos e o papel da gestão
da variabilidade espacial da lavoura. É esse aspecto que fez com que o
primeiro volume do livro sobre Agricultura de Precisão fosse publicado com
nome “Um novo olhar”, pois, apesar de não criar novos conceitos, este
buscou uma forma diferente de ver a Agricultura de Precisão em relação à
visão estabelecida no País.
Ao menos no campo da AP, essas atividades mostram uma tentativa que
pode ser considerada bem-sucedida de mudança de papel do INIA brasileiro para
essa nova função de coordenação e fomento à cooperação entre agentes envolvidos
na AP, a despeito das restrições orçamentárias, integrando diversas unidades da
organização em torno de um projeto comum. A problemática da AP para pequenos e
médios produtores é essencial para uma agricultura sustentável e as TICs, como já
dito acima, são dotadas de flexibilidade de modo a oferecer ferramentas adequadas
a menores escalas. No que toca especificamente ao tema de indicadores de adoção
de AP, a adoção do pequeno e médio remete aos indicadores de área junto ao
número de propriedades adotantes. Isso porque onde há números relevantes de
grandes produtores e também de pequenos e médios produtores, o número de
propriedades tende a ser reduzido enquanto a área de cada propriedade tende a ser
maior, gerando distorções nas medidas. Isso também será retomado na Seção 4.
A análise da produção acadêmica de artigos revisados por pares no Brasil de
2001-2017, empreendida por Pamplona e Silva (2019), proporciona algumas
informações importantes sobre a rede de pesquisa no entorno da AP. Foram
publicados no período 154 artigos realizados (p. 9) ‒ em comparação com os
Estados Unidos, que produziram mais de mil artigos no mesmo período (p. 8) ‒, por
361 autores, 17 deles tendo participado de 5 ou mais artigos, e houve coautoria com
autores de outros países em 22 ocorrências. Ou seja, a cooperação internacional é
relativamente pouco relevante. Oitenta e seis universidades tiveram ao menos um
trabalho publicado, tendo sido consideradas universidades diferentes duas unidades
de uma mesma instituição justamente por atuarem em entornos distintos. Os
seguintes institutos de pesquisa tiveram membros como autores de artigos sobre AP
(PAMPLONA; SILVA, 2019, p. 10):
● Públicos nacionais: 14 unidades da Empresa Brasileira de Pesquisa
Agropecuária (Embrapa): Agrobiologia, Agrossilvipastoril, Algodão, Arroz e
60
Feijão, Clima Temperado, Instrumentação, Meio Ambiente, Milho e Sorgo,
Monitoramento por Satélite, Pecuária Sudeste, Pecuária Sul, Semiárido, Soja,
Suínos e Aves; Laboratório Nacional de Ciência e Tecnologia do Bioetanol
(CTBE); Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe);
● Públicos regionais: Instituto Rio Grandense do Arroz (Irga), Instituto
Agronômico, Campinas (IAC), Instituto Agronômico do Paraná (Iapar),
Agência Goiana de Assistência Técnica, Extensão Rural e Pesquisa
Agropecuária (Emater GO), Centro de Pesquisas do Cacau (Cepec), Instituto
Nacional de Pesquisa Amazônica (Inpa), Instituto Nacional de Ciência e
Tecnologia em Áreas Úmidas (INCT-Inau);
● Privados regionais: Fundação Mato Grosso para Pesquisa e Difusão de
Tecnologia Agropecuária (Fundação MS), Fundo de Defesa da Citricultura
(Fundecitrus).
Há também a Comissão Brasileira de Agricultura de Precisão (CBAP),
vinculada ao Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Mapa), um fórum
consultivo e propositivo de articulação e interlocução para a elaboração de políticas
públicas para o setor e é formada por representantes de diversas entidades de
abrangência nacional (JUNTOLLI; MOLIN, 2014), cujo principal documento é uma
carta de intenções do que precisa ser feito para a promoção da AP no país (MAPA,
2014). Como afirmado no item anterior, o número de vendas de máquinas e
implementos de precisão não está disponível. Em resposta a isso, foi criado o grupo
“Grupo de Trabalho de Estatísticas de Mercado” (GTEM) no âmbito do CBAP, com o
intuito de mapear o mercado de AP com o apoio de entidades que representam os
fabricantes de máquinas e implementos (MAPA, 2012, p. 2); entretanto, não houve
até o momento resultados palpáveis desse trabalho.
É possível que essas funções estejam sendo deslocadas para a Associação
Brasileira de Agricultura de Precisão (ASBRAAP, 2018), de vinculação privada, que
recentemente passou a ser responsável pelo Congresso Brasileiro de Agricultura de
Precisão (ConBAP), em sua oitava edição em 2018. Ademais, os prestadores de
serviço em AP também constituíram sua associação (ABPSAP, 2018) objetivando
trocar informações técnicas e implementar boas práticas no setor.
61
3 METODOLOGIA
Este trabalho de cunho exploratório é uma análise qualitativa (uma espécie de
metanálise) sobre indicadores e formas de medição de nível de adoção de
agricultura de precisão (AP), que tendem a ser quantitativos. O objetivo desta
pesquisa é realizar a análise crítica dos indicadores e formas de medição
encontrados na literatura e propostos pelos entrevistados, de modo a discutir a
possibilidade de uma avaliação mais consistente e sistêmica sobre o nível de
adoção, seja em uma propriedade, região ou comunidade de agricultores.
Será realizada como pesquisa interpretativa, ou seja, pesquisa que
sistematicamente constrói conhecimento científico como interpretações de “segunda
ordem” baseada em análise indutiva ou abdutiva de conceitos, ações e acepções
reais que sejam de senso comum ou “primeira ordem” para os membros das
organizações sob estudo (GEPHART JR., 2018, p. 34-35).
A coleta de dados foi realizada da seguinte maneira: a partir de fontes
secundárias, são buscadas evidências de adoção de AP e avaliações de seu nível
de adoção, trazidos pela análise bibliométrica de Pamplona e Silva (2019); e
indicadores e formas de medição da adoção de AP tratados neste trabalho e usados
como ponto de partida são oriundos principalmente de Say et al. (2018). Essas
fontes bibliográficas foram utilizadas na composição do roteiro utilizado nas
entrevistas semiestruturadas (que será apresentado adiante) com agentes líderes
das redes de AP durante o Congresso Brasileiro de Agricultura de Precisão
(ConBAP) 2018, que constituem as fontes primárias.
A escolha do evento não foi fortuita, uma vez que é um dos fóruns de
discussão mais importantes sobre AP e reúne os membros mais proeminentes da
comunidade. Deve-se frisar que os entrevistados foram abordados durante o evento
sem nenhum contato prévio, ou seja, sem o estabelecimento anterior de qualquer
tipo de contato, com exceção de um entrevistado por e-mail, com que houve uma
conversa prévia explicando a natureza da pesquisa. Para os outros entrevistados, o
instrumento utilizado foi o gravador e o tempo variou entre 12 e 35 minutos, com
uma entrevista acima de 1h de duração. A partir dos agentes mencionados no Item
2.2 e tendo em vista sua disponibilidade durante o evento, foram selecionadas duas
62
classes de agentes identificados como participantes das redes de AP e seus setores
para serem entrevistados (fontes primárias), conforme o Quadro 3.1.
Quadro 3.1 ‒ Lista de entrevistados (entrevistas realizadas durante o Congresso Brasileiro de Agricultura de Precisão 2018) Data da entrevista
Classe de agente Setor do agente Nível Posição do entrevistado
Código
2 out. Ensino e Pesquisa
Universidades e escolas técnicas
Estadual Professor Associado 1A
2 out. Mercado Maquinário e implementos
Nacional Coordenador de Marketing de Produto
1M
2 out. Mercado Consultoria e prestação de serviços
Nacional Diretor 1CS
2 out. Mercado Consultoria e prestação de serviços
Multinacional Coordenador Comercial Regional
2CS
2 out. Mercado Maquinário e implementos
Nacional Gerente de Projetos 2M
3 out. Ensino e Pesquisa
Instituto de pesquisa agropecuária
Nacional Pesquisador 1I
3 out. Ensino e Pesquisa
Instituto de pesquisa agropecuária
Estadual Pesquisador 2I
3 out. Ensino e Pesquisa
Universidades e escolas técnicas
Estadual Professor Titular 2A
3 out. Ensino e Pesquisa
Universidades e escolas técnicas
Estadual Professor 3A
3 out. Mercado Consultoria e prestação de serviços
Nacional Gerente de Produto 3CS
12 dez. Mercado Maquinário e implementos
Multinacional Especialista em AP 3M
Fonte: elaborado pelo autor. Observação: AP: agricultura de precisão.
Os próprios produtores individualmente não foram incluídos, pois, apesar de
obviamente serem eles os adotantes, se supõe que seu foco não esteja no nível e
na medição da adoção de AP de forma sistêmica, ou seja, em uma propriedade que
não seja a sua ou de seu entorno imediato. Portanto, a reflexão sobre a medição de
AP não é esperada para esse conjunto de agentes, a não ser que dos diretores de
63
cooperativas e associações de produtores, o que certamente enriqueceria os
resultados desta pesquisa, uma vez que pode haver preocupação com a adoção de
AP de seus cooperados e associados. Restaram assim setores com uma visão mais
holística da questão: institutos de pesquisa agropecuária e universidades e escolas
técnicas, que têm entre suas funções validar tecnologias, qualificar pessoas e refletir
sobre processos macros, e também os fabricantes de maquinário e consultorias e
prestadoras de serviço, naturalmente interessados em como se comporta seu
universo de vendas.
Buscou-se triangular as respostas dos agentes de cada setor, com três
membros de cada, o que não foi possível para os agentes de institutos de pesquisa
agropecuária, restando a possibilidade de dar continuidade a isso em trabalhos
futuros. O número de entrevistas permitiu deduções relevantes sobre as questões
postas e, como será visto na Seção 4, há uma variedade importante de reflexões e
algumas grandes convergências entre os diversos agentes que não geraram
impasses ao menos até o momento. Entretanto, é mister ressaltar a parcialidade dos
entrevistados em relação a organizações, regiões e culturas em que trabalham, o
que poderia se beneficiar de um maior deles. A fim de assegurar sua liberdade de
emitir opiniões, o nome dos entrevistados e de suas respectivas organizações não
foi revelado. 15
Além de buscar propostas de outras formas de medição de adoção, o roteiro
de entrevista procura induzir o entrevistado à reflexão sobre o nível de adoção de AP
no País e como avaliar a forma de medi-lo, para que daí sejam extraídos elementos
para realizar a interpretação dos indicadores oferecidos pela literatura. Para tanto, a
dinâmica proposta é de certo modo invertida em relação à coleta de dados. O
entrevistado parte de três níveis de qualidade como referência para as questões
principais, como uma escala do tipo Likert simplificada, e a partir disso justifica sua
opinião, estabelece comparações e propõe outras formas de medição. De modo
mais concreto, o roteiro está no Quadro 3.2.
15 As entrevistas estão disponíveis aos pesquisadores interessados, desde que assinem termo de não-divulgação e não haja risco de ferir a privacidade dos entrevistados em relação ao compliance de instituições e empresas.
64
Quadro 3.2 ‒ Roteiro de entrevistas com agentes líderes das redes de AP durante o Congresso Brasileiro de Agricultura de Precisão (ConBAP) 2018
Pergunta Escala
1. Como você avalia o nível de adoção de AP no Brasil? Por quê? Baixo Médio Alto
Mencione cultivos, regiões e tipos de tecnologias
2. Como você avalia as seguintes formas de medição de adoção para a AP? Por quê?
Medidas diretas:
Números de vendas de equipamentos
Boa Média Ruim Área sob adoção
Número de estabelecimentos rurais que adotam
Medida indireta (proxy):
Volume de artigos acadêmicos Boa Média Ruim
3. Você reconhece alguma outra forma de medição de adoção de AP?
Fonte: elaborado pelo autor.
A análise do conteúdo foi realizada da seguinte forma, inspirada pelas fases
elencadas por Bardin (2016): 16
1. Pré-análise: constituiu-se um corpus de conteúdo a partir das fontes primárias
a ser cotejada com as fontes secundárias;
2. Exploração do corpus: são estabelecidas as evidências de adoção e as
avaliações do nível de adoção (pergunta 1, Item 4.1), bem como as formas de
medição existentes e propostas, sejam elas diretas ou indiretas (pergunta 2,
Item 4.2);
3. Interpretação dos resultados: este é o ponto em que são problematizados os
resultados de ambas as perguntas a partir do cotejo entre a fontes primárias e
secundárias (no decorrer dos Itens 4.1 e 4.2);
4. Realização e discussão de propostas: serão buscados formas de medição ou
indicadores simples ou compostos que permitam uma metodologia
consistente nessa avaliação (Itens 4.2.3 e 4.2.4).
16 Para Bardin (1977, p. 95), a análise de conteúdo deve ser organizada em: a) pré-análise; b) exploração do material; e c) tratamento dos resultados, inferência e interpretação, fases as quais denomina “três polos cronológicos”.
65
4 APRESENTAÇÃO E DISCUSSÃO DE RESULTADOS
Seguindo a metodologia indicada na seção anterior, é o momento de
apresentar os achados desta pesquisa e principalmente refletir sobre eles no intuito
de discutir a possibilidade de formas de medição e indicadores mais adequados a
apreender os diversos fenômenos que envolvem à agricultura de precisão (AP).
Como já dito acima, esta seção resulta principalmente do cotejo e
interpretação das fontes primárias e secundárias. As evidências do nível de adoção
de AP no Brasil (Item 4.1), que são indícios com ou sem lastro de que há algum tipo
de uso de AP em determinada região, cultura ou categoria funcional das tecnologias,
foram extraídas dos resultados da análise bibliométrica de Pamplona e Silva (2019),
mais as avaliações dos entrevistados sobre o nível de adoção de AP. As formas de
medição e indicadores do nível de adoção de AP (Item 4.2) são investigações que se
valem de alguma metodologia para coletar informações, a fim de caracterizar e
quantificar esse uso da AP em determinada comunidade de proprietários, elencadas
no estudo ora citado e na revisão bibliográfica de Say et al. (2018), somadas às
considerações dos entrevistados. Esse benchmarking contém artigos com
avaliações sobre o nível de adoção de AP referentes ao Brasil, a partir do que são
listados e discutidos seus indicadores e metodologias (Item 4.3). Por fim, o Item 4.4
considera as possibilidades de formas de medição mais consistentes, inclusive
composição de indicadores, para que a avaliação do nível de adoção de AP se torne
comparável entre propriedades, regiões e nacionalmente.
4.1 Evidências e avaliação do nível de adoção da agricultura de precisão no
Brasil
Este item tem como propósito apresentar o cotejo das evidências de adoção
de AP encontradas na literatura com as avaliações realizadas pelos entrevistados.
Com isso, o Item 4.1.1 lista essas avaliações referentes ao Brasil e em comparação
com outros países por eles selecionados. Os itens seguintes elencam as evidências
e avaliações quanto ao uso de AP nas categorias funcionais das ferramentas de AP
(4.1.2), nas regiões e estados (4.1.3) e nas diversas culturas (4.1.4). À guisa de
66
conclusão, no Item 4.1.5 são tecidas algumas considerações sobre essas diversas
nuances.
As fontes utilizadas neste item são de três tipos, qualitativamente distintas,
apresentados nesta sequência nos Itens 4.1.1-4.1.4, quais sejam:
1. Indícios de adoção, afirmações sem lastro que apontam para o uso de alguma
ferramenta de AP ou avaliam seu nível de adoção de algum modo;
2. Artigos que avaliam a adoção de AP em algum universo amostral com alguma
metodologia selecionada (ver Quadro 4.1);
3. Avaliações e comentários dos entrevistados.
4.1.1 Avaliação do nível de adoção da agricultura de precisão no Brasil
Há autores que classificam a fase de adoção de AP no Brasil como aquela em
que os agricultores tentam resolver a maior parte dos problemas com mapas de
produtividade e de fertilidade (ZONTA et al., 2014, p. 596; DALCHIAVON et al.,
2012, p. 454) e estariam solucionando as questões relacionadas com sua
implementação (DALCHIAVON et al., 2013, p. 46). Utilizando a escala apresentada
no Quadro 2.2, isso corresponderia ao nível de diagnóstico ainda, ou seja, o mais
baixo. Entretanto, tanto as respostas dos entrevistados como os artigos do Quadro 17
4.1 não apontam para a unanimidade nesse sentido.
A propósito, os artigos do Quadro 4.1 serão referenciados frequentemente
nesta seção e sua interpretação deve ser tomada sempre com a seguinte ressalva:
ao mesmo tempo que suas evidências são colhidas por questionários com
produtores e responsáveis por propriedades como fonte primária, o que determina o
universo amostral que será analisado por uma metodologia definida conferindo-lhes
maior qualidade, sua interpretação deve ser cuidadosa, pois esses universos são
limitados por cultura e delimitação geográfica, que se apresentam sobrepostas,
ferramentas de AP selecionadas, mas principalmente pelo número de participantes.
Seria esperado que os artigos do quadro cujo tipo de estudo é determinantes
de adoção (ou seja, PINTO; FERREIRA; TEIXEIRA, 2017; LEITE et al., 2014;
CIRANI; MORAES, 2010) não oferecessem avaliação do nível de adoção, mas
17 Todas as entrevistas foram realizadas no ano de 2018 e, por essa razão, a referência ao ano será omitida por questões de concisão.
67
indicassem que nas regiões e culturas pesquisadas essas tecnologias existem. O
primeiro e o último seguem essa expectativa, sendo que este compõe um conjunto
de artigos que colheu resultados em usinas de cana-de-açúcar no estado de São
Paulo, em que os outros artigos cuidaram dessa tarefa. Já o do meio oferece uma
avaliação por níveis respondida pelos entrevistados que se vale de uma escala
Likert de 5 pontos. As amostras de Borghi et al. (2016) e Soares Filho e Cunha
(2015) foram selecionadas de modo que todos os investigados já fossem usuários
de AP, não cabendo perguntar ao entrevistado se ele adota ou não. A partir disso, o
Quadro 4.2 oferece as análises mais gerais desses artigos analisados em seus
respectivos universos amostrais.
Quadro 4.1 ‒ Artigos que mensuram a adoção da agricultura de precisão no Brasil Artigos PINTO;
FERREIRA; TEIXEIRA (2017)
BORGHI et al. (2016)
SOARES FILHO; CUNHA (2015)
BERNARDI; INAMASU (2014)
LEITE et al. (2014)
SILVA; MORAES; MOLIN (2011)¹
N. de respondentes
105/4791² 25 43 301 53 87/205³
Tipo de respondente
Produtores rurais
Produtores rurais, provedores de suporte técnico e consultores agronô- micos
Produtores rurais
Produtores e administra- dores rurais
Produtores rurais
Diretor ou gerente agrícola de usina ou destilaria
Região do país
Rio Verde (GO) e Distrito Federal (DF)
BA, GO, MA, MT, PR, RS, SP, TO
Sudoeste de GO
BA, GO, MA, MG, MS, MT, PI, PR, RS
Sudoeste de SP⁴
Estado de SP
Culturas Soja Soja, milho, algodão, pastagem, feijão, cana-de- açúcar, trigo e café
Grãos Soja, trigo, feijão, cana- -de-açúcar, sorgo, algodão, gado de corte e leite, arroz, café, milheto, frutas, aveia, cevada e girassol, hortaliças e plantas ornamentais.⁵
Grãos Cana-de-açúcar
68
Tipo de estudo
Determi- nantes de adoção
Nível e determi- nantes de adoção
Nível de adoção
Nível e determinantes de adoção
Determi- nantes de adoção
Nível e determinantes de adoção
Metodologia Questionário e econo- metria (logit)
Questio- nário e estatística descritiva
Questio- nário e estatística descritiva
Questionário e estatística descritiva
Questionário, estatística descritiva e correlação de Pearson
Questionário, testes estatísticos (t , Wilcoxon e exato de Fisher) e econometria (logit)
Período da aplicação
1º sem./ 2016
Safra 2011/2012⁶
Jul./2012 a jul./2013
Set. e nov./2012 2º sem./2013 2º sem./2008
Fonte: elaborado pelo autor.
Notas: ¹O artigo selecionado representa os resultados de uma pesquisa que produziu outros dois artigos (CIRANI et al., 2010; CIRANI; MORAES, 2010) e foi selecionado por ser o mais atual. ²Universo de produtores de soja em Goiás e Distrito Federal, conforme o Censo Agropecuário de 2006. ³Amostra de usinas e destilarias no Estado de São Paulo; em Cirani e Moraes (2010), a amostra apresentada é de 180 empresas, mas a razão dessa diferença não é clara. ⁴O artigo contém provavelmente um problema de revisão, pois menciona tanto o sudeste como o sudoeste do estado de São Paulo, mas conforme as referências utilizadas pelo próprio artigo (IBGE, 2011) é mais provável que se trata da última região, cujo centro é o município de Assis. ⁵Essas culturas estão presentes nas propriedades, mas a pesquisa não indica diretamente quais delas utilizam AP de fato. ⁶O período de aplicação não é referido no artigo, apenas a safra à qual se referem os dados.
Quadro 4.2 ‒ Avaliações de artigos que mensuram o nível de adoção de agricultura de precisão no Brasil
Fonte Data da amostra
N. de res- pondentes Avaliação quantitativa
SOARES FILHO; CUNHA (2015)
Jul./2012 a jul./2013 43 6,67% da área sob AP (grãos, sudoeste de Goiás)
BERNARDI; INAMASU (2014)
Set. e nov./2012 301
53,16% dos entrevistados adotam AP, com áreas em média 140% maiores do que os que não adotam (diversas culturas, 9 estados)
LEITE et al. (2014)
2º sem./ 2013 53 49% de implementação de AP e 30% com implementação
considerável ou completa (grãos, sudoeste de São Paulo)
SILVA; MORAES; MOLIN (2011)¹
2º sem./ 2008 87/205²
56% das empresas adotam AP, cuja área é, em média, 60% maior e a produção, quase 80% maior do que aquelas que não adotam (cana-de-açúcar, estado de São Paulo)
Fonte: elaborado pelo autor.
¹O artigo selecionado representa os resultados de uma pesquisa que produziu outros dois artigos (CIRANI et al., 2010; CIRANI; MORAES, 2010) e foi selecionado por ser o mais atual. ²Amostra de usinas e destilarias no Estado de São Paulo; em Cirani e Moraes (2010), a amostra apresentada é de 180 empresas, mas a razão dessa diferença não é clara.
69
Nem nesses estudos nem nesta dissertação foi definida até o momento uma
escala que atribua valores aos níveis de adoção baixo, médio e alto. Entretanto, o
estudo de Soares Filho e Cunha (2015) considera o resultado para seu contexto
como estágio inicial de adoção. Os outros não arriscam em suas conclusões um
diagnóstico sobre o nível de adoção de AP em seus respectivos universos
amostrais, mas é possível inferir uma tendência a níveis mais altos do que o
primeiro. Ademais, os estudos de Bernardi e Inamasu (2014) e Silva, Moraes e Molin
(2011) indicam uma tendência de propriedades consideravelmente maiores
adotando a AP.
Ainda sem uma correspondência quantitativa aos níveis de adoção de AP,
mais recentemente em 2018 os entrevistados apresentaram opiniões bastante
divergentes sobre essa questão (Quadro 4.3).
Quadro 4.3 ‒ Avaliações do nível de adoção de agricultura de precisão no Brasil pelos entrevistados
Entre- vistado
Alto Médio Baixo Avaliação do entrevistado
1I X X
"o nível de adoção da AP no Brasil é baixo, [...] pelo desconhecimento do que é agricultura de precisão propriamente dita, os conceitos e por que a própria AP no Brasil, e não só no Brasil, [...] ainda tem uma parte do dever de casa para ser cumprido, que é provar a eficiência das técnicas. Ela pode ser considerada alta se você pensar na automação da mecanização agrícola. Então, implementos agrícolas automatizados, mas isso para mim não é AP, isso para mim é mecanização do campo." "do meu conhecimento, eu estou fazendo uma estimativa de cabeça aqui, eu diria que 70% das máquinas colheitadeiras que têm sensor de produtividade, os sensores não são nem ligados."
2I X
"Eu acredito que ele está numa fase de transição de baixo para médio. [...] principalmente porque a informação, ela está, a gente está conseguindo transmitir mais informação do que a gente conseguia 20 anos atrás. [...] Tem aquele receio também do produtor em adotar algo que é novo. A gente tem sempre uma curva de adoção aí que ela começa a subida bem devagar. Mas eu acredito que hoje ela já está no meio do caminho da subida. Porque os produtores estão vendo que os resultados estão surgindo, dos que adotaram primeiro, já apresentam resultados."
1A X
"médio porque nós já temos uma comunidade que usa. Os números, os poucos números que a gente tem, aí provavelmente a gente fala de 15 a 20% dos agricultores usam algumas coisas bem do centro da agricultura de precisão. Já não é pouco."
70
2A X
"algumas culturas como grãos, por exemplo, já há uma adoção que eu diria que é média. No máximo média e ela é muito dependente [...], para algumas coisas ela é mais adotada, outras menos. [...] Em raros casos você tem alguma adoção que vai do começo ao fim, ou seja, você usa todo o processo de agricultura de precisão."
3A X
"a adoção já está bem alta no Brasil. Por quê? Porque os agricultores conseguiram enxergar o valor dessas tecnologias. São tecnologias muito simples também. Então não exige muita ciência, o cara não tem que conhecer muita coisa para adotar essas tecnologias. É o que a gente chama de tecnologias de pronto uso. O Brasil tem realmente adotado bastante, somente os grandes grupos empresariais, grandes fazendas [...]" "tem o lado que a gente chama do ready for use, do pronto uso, e esse eu acho que já passou a curva, já está em adoção. Claro, sempre tem aqueles caras na curva de adoção que são os retardatários. Mas eu acho que já passou da fase do early adopter, já está no mass, na massa. Então já passou, já está nos seus 40, 50, 60% de adoção." "Então hoje, na parte de gestão, eu acho que nós estamos nos innovators, indo talvez para os early adopters. Então se você olhar aqui, deve ter aí 15% das fazendas já adotando."
1CS
X
"uma visão extremamente particular, de um prestador de serviço [...]. Eu acho que tem ainda uma baixa adoção da parte de tecnologia de agricultura de precisão, mas há uma tendência, toda uma conscientização do agricultor dos benefícios de estar adotando essas práticas como uma forma dele efetivamente ter um rendimento maior na agricultura. [...] hoje, muito dos agricultores do Brasil não fazem nem agricultura tradicional, ou seja, que é analisar o subsolo, para ter um mínimo de parâmetro para ter uma recomendação. [...] Não sei colocar em números o que representa, talvez 12, 15% do mercado que tem uma adoção de agricultura de precisão. Eles já estão num nível mais tecnificado para receber esse tipo de tecnologia, mas eu não imagino até que 50% dos agricultores, nem uma análise simples, um diagnóstico simples, que é uma análise de solo [...]. Então, em termos gerais de mercado, existe uma baixa adoção, mas uma tendência assim da nova geração assumindo, de conseguir absorver mais esse tipo de tecnologia, e de quem já adota"
2CS --
"acredito que o nível de adoção da tecnologia ela vem de uma certa expertise na área, estamos numa época digital, está ocorrendo uma sucessão familiar muito forte e o jovem ele quer ter a fazenda na palma da mão. [...] a gente está acompanhando essa expansão e acreditamos que esse é o caminho. [...] Quando você fala em agricultura de precisão, é um leque muito grande de operações e de avaliações." "a nossa variabilidade de solos, de fazendas, de manejos, de tratos culturais [...] é muito grande. Então isso nos dá uma expertise muito grande para levar tecnologias diferentes para conseguir tratar essas variabilidades."
71
3CS X
"a gente está em um nível de adoção alto. [...] o que chama muito a atenção do agricultor quando você começa a apresentar resultados. [...] Só que o que a agricultura de precisão traz claramente é o acumulado de dados. Ela traz todas as informações que você precisa, mas a apresentação dessas informações não é o suficiente para você tomar uma decisão rápida e assertiva, que é o que o produtor realmente precisa. [...] e essa adoção a gente vê algumas barreiras, principalmente a partir dessa parte digital, porque muitas vezes os clientes, eles sentem a necessidade, mas eles não identificam qual é a real necessidade." "A gente tem um big data da agricultura há algum tempo. A agricultura de precisão já está em campo, as máquinas, [...] a gente tem muito dado, mas os próprios clientes, eles não sabem o que fazer com esse dado. E o dado em si, ele tem muito valor, mas se ele não for apresentado da maneira correta, se ele não gerar o insight que o cliente realmente precisa, então ele não consegue fazer nada com aquele dado." "muitos agricultores ainda estão vivendo a era do papel." "essa jornada de engajar na adoção, desde a agricultura de precisão para passar para agricultura digital [...]. Você tem que gerar uma certa mudança em toda a sua equipe, nos processos como isso acontece. E muitas vezes eles veem isso como uma barreira. Então talvez isso impede um pouco essa parte de engajamento, mas é como eu volto a falar, quando a gente volta a falar de benefícios e a gente apresenta cases de sucesso, a gente consegue engajar melhor esses clientes."
1M X
"a gente acredita que seja um nível baixo. Então reflete muito também a questão de adoção por parte de máquinas, também a questão de consultoria [...]. Mas hoje em dia, por exemplo, se você falar em AP, você está falando em vários campos. [...] Então tem as questões de avaliação do que seria o uso de AP. [...] um agricultor, ele já faz taxa variável de, por exemplo, de fertilizante, o outro usa piloto automático, o outro tem outra tecnologia. Então isso acaba sendo o uso de AP. Só que não é uma AP completa" "tem pesquisas bem menores que buscam essa medida. Mas a nível de Brasil, é muito carente essa parte. Então a gente espera ansioso, as empresas esperam, o mercado espera, os agricultores esperam. [...] Então é muito vago esse número hoje em dia. [...] Então vai surgir um número interessante que vai servir muito de embasamento para empresas, para agricultores, para o governo."
2M X
"é muito segmentado, nós temos desde os grandes agricultores, que [...] enxergam a agricultura de precisão como [...] interessante e nós temos uma barreira muito grande nos médios e pequenos, que ainda eles enxergam como custo, não como um investimento para conseguir mais informações. [...] como nós temos muito mais pequenos e médios do que os grandes, se for pegar em nível de adoção no geral, eu ainda acho que é muito baixo no Brasil."
3M X Não justificou a resposta.
Fonte: elaborado pelo autor.
72
O primeiro ponto a ser destacado é a diversidade de argumentos para
justificar o nível de adoção, o que será visto por grupos na sequência.
No grupo de Ensino e Pesquisa há certa variedade de opiniões que oscilam
em torno de médio. O informante 1I entende que o sistema tecnológico da AP pode
ter um nível de adoção alto, enquanto a AP propriamente dita para ele, ou seja, o
sistema de manejo, tem nível de adoção baixo. Já 1A indica haver uma comunidade
de usuários e apresenta um número de 15 a 20% de agricultores que usam
tecnologias do “centro da agricultura de precisão”; entretanto, vale o questionamento
sobre do que se trata esse “centro da AP”. De qualquer modo, essa opinião é
corroborada parcialmente por 2A quando se trata de culturas de grãos, mas
concorda com 1I com relação ao sistema de manejo. Por outro lado, os informantes
2I e 3A, valendo-se do modelo de adoção de Rogers (2003), emitem avaliações
distintas: para o primeiro, sem diferenciar sistema tecnológico e de manejo, o Brasil
estaria no meio da curva de adoção, em processo de massificação, enquanto 3A
concorda quase que totalmente com 1I, especulando que as tecnologias de manejo
(gestão) de AP já teriam atingido 15% das propriedades e as de pronto uso
(diagnóstico e aplicação) já estariam em um nível alto, de 40 a 60%.
No grupo de Consultores e Prestadores de Serviço não há unanimidade, mas
é possível verificar que os três entrevistados têm uma visão parcial da questão,
talvez considerando o mercado que de fato atendem e que não corresponde ao
quadro geral. O informante 1CS admite explicitamente essa parcialidade, contudo
classifica de forma aproximada a 1A, sem distinguir entre sistema tecnológico e de
manejo, assim como 2I; arrisca um nível de adoção entre 12 e 15%, mas com uma
tendência de franco crescimento devido a um recente entendimento do valor da AP
pelo agricultor. Já 2CS não avalia diretamente o nível de adoção de AP, mas
observa uma demanda constante de serviços para sua empresa e atribui isso em
parte à mudança geracional na gestão da propriedade, a ser realizada por jovens
com ensino superior e acesso constante à internet. Por fim, 3CS emite uma opinião
aparentemente contraditória, pois ao mesmo tempo que entende o nível de adoção
de AP no País como alto, também observa esse movimento de comprovação do
valor da AP entre os agricultores, em que ainda apresentam dificuldades em detectar
suas próprias necessidades e usar os dados gerados a partir das ferramentas de
73
diagnóstico e aplicação na gestão das propriedades. Entretanto, essa contradição
aparente pode refletir um entendimento próximo a 1I e 3A, em que as tecnologias de
diagnóstico e aplicação estão bem disseminadas, ou seja, o sistema tecnológico ou
infraestrutura de AP, e o sistema de manejo é o próximo ponto a ser alcançado.
O contrário ocorre entre os fabricantes de maquinário, que são unânimes ao
avaliar como baixo o nível de adoção da AP no Brasil. O informante 1M problematiza
a avaliação do nível de AP, do que se infere três pontos principais: 1) o que deve ser
usado como medida, uma vez que existem vários produtos e serviços de perfis
distintos; 2) o uso da AP completa, o que seria sistema tecnológico mais sistema de
manejo; 3) a falta de um indicador que seja aceito pelos diversos agentes envolvidos
na AP. Ademais, os informantes 1M e 2M compartilham da preocupação com as
barreiras ao pequeno e médio agricultores, pois estes ainda não veem o valor da AP
da mesma forma que os grandes. O informante 3M (que respondeu por e-mail) não
justifica sua resposta.
Boa parte dos entrevistados também realizou algum tipo de comparação com
outros países, o que está sistematizado no Quadro 4.4.
Quadro 4.4 ‒ Comparação do nível de adoção de agricultura de precisão no Brasil com outros países pelos entrevistados
Entre- vistado
Países e regiões mencionadas
Avaliação do entrevistado
1I Austrália e Estados Unidos
"os Estados Unidos estão à frente do Brasil, talvez não em níveis de adoção muito além da gente, mas está na frente na questão da tecnologia [...], em termos de adoção talvez um pouco na frente. Mas essa foi uma comparação feita pelo próprio professor Ken Sudduth na apresentação dele [durante o ConBAP 2018]. [...] ele não é nenhum especialista, mas ele achou que está bem próximo. A Austrália, [...] em termos de uso de aplicação agronômica operacional está muito na frente de todo mundo. [...] Atinge um número de propriedades maior. Atinge um número de produtores mais conscientes de quais são os conceitos da AP e como ela deve ser aplicada. [...] Então eles são fortes na associação dos agricultores. Essas associações compartilham a informação já há muito tempo. [...] não estou atualizado de como anda a AP na Austrália agora, mas eu estou falando de 10 anos atrás, quando eu retornei de lá. [...] E eles tinham uma revista em que cada um dava a sua experiência, então ele dizia que equipamentos ele tinha adotado e já tinha uma quantificação do retorno econômico. Então eles sabiam em quanto tempo eles teriam retorno daquele investimento para cada tipo de tecnologia."
74
1A Países europeus, Estados Unidos e Argentina
"Se a gente comparar com alguns países europeus, nós estamos à frente deles. Nós estamos bem atrás dos americanos, por exemplo." "A métrica da Argentina é o número de equipamentos. [...] Porque a agricultura de precisão na Argentina é traduzida como [...] tecnologia embarcada nas máquinas. [...] Então é essa agricultura de precisão que nós fazemos e falamos aqui. Agora essa aqui é muito mais de gerenciar a variabilidade da lavoura aqui no Brasil. E que nós dependemos de adubo, eles não."
3A Nenhum "O Brasil eu acredito que está super bem, o Brasil tem uma agricultura supermoderna, pujante, a gente é bem agressivo mesmo."
1CS Estados Unidos
"Hoje, falando um pouquinho dessa parte de análise de solo que a gente conhece mais, que está vinculada à parte de agricultura de precisão também. Talvez a primeira etapa depois da amostragem do solo é ter um diagnóstico bem feito. O Brasil hoje estima-se que faz em torno de 3,8 milhões de análises de solo por ano, um dado que a Embrapa chegou a publicar, e nos Estados Unidos eles fazem 9 milhões de análise de solo por ano. Então mais do que o dobro do que o Brasil faz, sendo que as áreas são mais do que equivalentes, área agricultável. Então eu acho que tem muito espaço [...] olhando desde uma agricultura tradicional, até mesmo numa agricultura de precisão."
2CS Estados Unidos
"a busca está sendo constante, quando a gente olha, por exemplo, do ponto de vista fora do Brasil, muitos pensamos que estamos ultrapassados se comparados com Estados Unidos ou outros países, que já trabalham com agricultura de precisão. [...] acreditamos muito na variabilidade que a gente tem [...]. Então eu acredito que nós, falando com o Brasil, nós temos metodologias, [...] como em várias empresas, que, de repente, são muito mais assertivas do que tecnologias que são importadas de fora."
3CS
Argentina, Uruguai, Paraguai, Colômbia, México
"temos muitos clientes aqui na Argentina, Uruguai, Paraguai, Colômbia, nessa região do México, a gente também tem muitos clientes nesse sentido. A adoção, pelo menos assim, o que eu tenho mais propriedade para dizer aqui no Brasil mesmo, nós ainda temos muitos clientes, assim, muitos agricultores, que eles ainda estão vivendo a era do papel."
1M Argentina
"pode ser por exemplo Argentina. Ela também está entrando nesse mercado. [...] Então lá tem tecnologias que a gente acabou usando depois aqui no Brasil que já na década de 1990 eles utilizavam. Então sensores de vegetação e assim por diante, só que a gente vem vendo que também nesses países alguns sensores vão diminuindo o uso ao longo do tempo. Então é questão de foco de empresas também, tudo isso vai mudando ao longo do tempo. E claro, o resultado, o agricultor sempre busca. [...] a Argentina também está nesse momento de dificuldade na parte econômica, tudo isso acaba influenciando também no uso da tecnologia por parte do produtor. [...] Então eu acredito que eles também largaram muito bem nessa parte, mas hoje eles também andam mais devagar. E falando do Brasil, então a escalada é bem mais demorada no nosso País"
75
2M Estados Unidos e Austrália
"Eu acho que ainda nós somos muito baixo em relação aos países desenvolvidos, como Estados Unidos ou a própria Austrália. Eu acho que o nível de automação de agricultura de precisão lá é pequeno ainda, eu diria médio para aumentando bastante. Por exemplo, dados que a gente tem de uso de piloto automático nos Estados Unidos é acima de 90%. Então é muito alto, desde o pequeno até o grande. Então eles enxergam isso como bastante vantajoso. Ainda no Brasil, nós temos uma cultura que ainda precisa ser vencida, que é como penetrar esses produtos nos mercados, principalmente pequeno e médio agricultor."
3M Europa, Estados Unidos, Argentina e Paraguai
"Brasil possui menor adoção de tecnologia em relação a Europa e EUA, porém adoção similar ou superior a Argentina e Paraguai e outros em desenvolvimento."
Fonte: elaborado pelo autor.
A posição de liderança relativa ao Brasil dos Estados Unidos entre os que
mencionam este país não é contestada, mas há nuances. Para o informante 1I a
grande referência é a Austrália: mesmo tendo passado aproximadamente 10 anos
de sua visita ao país, justamente porque lá a AP se dá em seu ciclo completo, ou
seja, no manejo, na decisão agronômica; para ele, a tecnologia de ponta é
desenvolvida e bastante utilizada nos Estados Unidos, mas não necessariamente os
princípios agronômicos da AP; também menciona um palestrante do ConBAP 2018,
que, pelo pouco que viu, o Brasil tem nível de adoção próximo aos Estados Unidos.
Por sua vez, 1A vê o Brasil à frente de vários países europeus, mas atrás dos
norte-americanos. Coerentemente com sua avaliação do nível de adoção, 3A
entende que o Brasil tem um bom nível de adoção das tecnologias de pronto uso em
relação aos outros países, mas não menciona diretamente um país de referência.
Entre os Prestadores de Serviço e Consultores, 1CS apresenta uma grande
distância entre Brasil e Estados Unidos especificamente em seu mercado, de análise
de solo. Por sua vez, 2CS entende que não estamos tão ultrapassados em relação
aos Estados Unidos, pois mesmo que parte considerável da tecnologia tenha sido
importada desse país, há uma demanda constante por adaptação e validação das
tecnologias para as condições brasileiras. Finalmente, 3CS prefere não opinar sobre
a adoção fora do Brasil, mas menciona que sua empresa tem clientes em Argentina,
Uruguai, Paraguai, Colômbia e México.
76
Comparando apenas com a Argentina, 1M nota um desenvolvimento mais
rápido da AP nesse país desde a década de 1990, com o uso de tecnologias como
sensores de vegetação, mas que estagnou em decorrência de suas dificuldades
econômicas. Em relação ao Brasil, devido a suas dimensões, a evolução é
naturalmente mais lenta. Assim como 1I, 2M tem como referências Estados Unidos e
Austrália, que estariam bastante à frente do Brasil no nível de adoção, cuja barreira
estaria no pequeno e médio. Já 3M concorda com a posição dos Estados Unidos à
frente do Brasil, assim como a Europa, uma discordância parcial com 1A, colocando
o Brasil em um segundo escalão, com Argentina, Paraguai e outros países em
desenvolvimento.
Este primeiro passo nas avaliações do nível de adoção traz mais dúvidas do
que respostas para se arriscar níveis de avaliação no País. A maior parte das
afirmações é baseada em impressões e vivências práticas dos agentes, exceção
feita aos artigos do Quadro 4.1. Sem embargo, a despeito das diversas variáveis a
serem consideradas, é possível vislumbrar que há contextos de alto e outros de
baixo nível de adoção de ferramentas de AP, sendo razoável supor os “pontos
cegos” ainda abundam. A comparação do Brasil com outros países, que conta
apenas com as entrevistas como fonte, apresenta alguma convergência no sentido
de países como Estados Unidos e Austrália à frente e a Argentina próxima, mas
provavelmente atrás. Contudo, além do fato de os Estados Unidos serem o grande
provedor de tecnologias, deve-se ressaltar que são países com organizações
fundiárias e culturas diferentes do Brasil, ao que se soma o problema das
metodologias de medição, o que impede uma comparação direta mais profunda. Nos
próximos itens, essas avaliações ganharão alguma profundidade, considerando
variáveis diversas, como cultura, estados e regiões e ferramentas de AP
classificadas por categoria funcional.
4.1.2 Evidências de adoção da agricultura de precisão no Brasil por categoria
funcional das tecnologias
A caracterização adequada das glebas da propriedade e o preço dos insumos
são as condições mais importantes para o sucesso no uso da AP (GUTMAN;
ROBERT, 2013, p. 186). Seus custos de implantação podem ser muito altos,
77
dependendo de diversos fatores, e a economia de insumos pode não os superar
(SOUSA; MOREIRA; CASTRO, 2016, p. 35; DEMATTÊ et al., 2014, p. 114).
Seguindo as categorias funcionais estabelecidas no Quadro 2.2, ou seja,
ferramentas de diagnóstico, aplicação e gestão, segue o cotejo entre a literatura e as
avaliações dos entrevistados.
Iniciando pelas ferramentas de diagnóstico, em 2011, a análise de solo por
amostragem de quadrantes (5 ha) já seria comum em algumas regiões do Brasil
(NANNI et al., 2011, p. 387), sendo reduzido posteriormente para 4 ha nas culturas
de cana e soja (DEMATTÊ et al., 2017, p. 8); esses números são considerados
como problema, por exemplo, na coleta de amostras para calagem, para o que não
existem estudos. A amostragem georreferenciada de solo também seria uma
realidade (CHERUBIN et al., 2015, p. 169) para orientar a taxa variável na calagem
do solo (BOTTEGA et al., 2014, p. 1142). Inclusive há recomendações técnicas da
Comissão de Química e Fertilidade do Solo RS/SC para o número correto de
amostras (AP > abordagem tradicional) (CHERUBIN et al., 2015, p. 169), cuja
existência em si já implica nível importante de adoção ao menos na região.
Entretanto, o custo de oportunidade entre obter a melhor resolução para cada tipo de
campo e a análise de solo em geral e o dispêndio com sua obtenção é um problema
que existe desde o início de seu uso e perpassa as diversas culturas (BOTTEGA et
al., 2017, p. 676; DEMATTÊ et al., 2017, p. 8; MACHADO; LANÇAS, 2016, p. 646;
GEBLER et al., 2015, p. 1161; KRAMER et al., 2014, p. 1192; NANNI et al., 2011, p.
387), o que poderia ser agravado em solos de alta fertilidade, mas o mapeamento da
fertilidade permite mais segurança na tomada de decisão para a aplicação de
corretivos e fertilizantes (SOUSA; MOREIRA; CASTRO, 2016, p. 33). O uso de
sensores óticos de colheita para determinar a taxa variável de fertilizantes estaria
ainda em fase inicial de desenvolvimento (BRAGAGNOLO et al., 2013, p. 1290).
Quanto às tecnologias de aplicação, a prática mais comum nas propriedades
seria o uso da taxa variável, tanto na dosagem de corretivos e fertilizantes
(BOTTEGA et al., 2016, p. 1108). Mas há autores que afirmam predominar formas
mais tradicionais de aplicação devido à escassez de pesquisas no mesmo sentido
(DEMATTÊ et al., 2014, p. 116); já em áreas irrigadas, a avaliação da variabilidade
espacial e seu impacto são um pouco mais tardios (AMADO et al., 2009, p. 833). O
78
potencial de AP no controle de pragas é promissor (CAMICIA et al, 2015, p. 366),
mas, por exemplo, não são conhecidos protocolos de amostragem para estudar a
variabilidade espacial-temporal do Euschistus heros, de modo a obter um manejo de
pragas sustentável (PIAS et al., 2017, p. 386). Nesse caso, os regulamentos e
legislações ambientais podem funcionar como motivador, evitando ou reduzindo o
uso de pesticidas (LEITE et al. 2014, p. 426).
Os Quadros 4.5 e 4.6 apresentam respectivamente as ferramentas
mencionadas nos artigos que mensuram o nível de adoção de AP e pelos
entrevistados. O volume de menções a ferramentas entre os entrevistados é muito
baixo e variado, permitindo poucas conclusões. Isso talvez tenha se dado pelo fato
de que as menções foram espontâneas, também cabendo em roteiros posteriores
uma listagem das categorias funcionais, subcategorias tecnológicas ou ferramentas.
Quadro 4.5 ‒ Ferramentas mencionadas por artigos que mensuram o nível de adoção de agricultura de precisão no Brasil
Artigos Data da amostra
Ferramentas mencionadas e/ou utilizadas
Diagnóstico Aplicação Gestão
PINTO; FERREIRA; TEIXEIRA (2017)¹
1º sem./ 2016
Amostra de solo em grade, mapa de produtividade, sensoriamento remoto
Tecnologias de aplicação a taxa variável, barra de luz
--
BORGHI et al. (2016, p. 94 e 97)
Safra 2011/2012
Amostragem de solo em grade (100%), mapas de colheita com SIG (56%), imagens por satélite/aéreas (22%), mapeamento de condutividade elétrica do solo (22%), sensores de solo para mapeamento (22%), sensores proximais (22%)
Orientação por GPS com controle manual/barra de luz (89%), orientação por GPS com controle automático/direção automática (56%), GPS para gerenciar logística de veículos, máquinas e implementos (44%)
Telemetria (22%)
SOARES FILHO; CUNHA (2015)
Jul./2012 a jul./2013
Amostragem do solo em grade (97,73%), monitor de colheita e monitoramento (47,73%), imagens de satélite (34,09%), fotografias aéreas (4,55%), mapeamento de condutividade elétrica do solo (2,27%), sensor de plantas daninhas (0%)
Aplicação de insumos a lanço (90,91%), tecnologia de aplica- ção em taxa variável (88,64%), aplicação de potássio em taxa variável (86,36%), aplicação de calcário a taxa variável (81,82%), aplicação de fósforo a taxa variável (72,73%), piloto automático (68,18%), sistema de orientação por barra de luz (54,55%), aplicação de gesso a
--
79
taxa variável (47,73%), aplicação de NPK a taxa variável (18,18%), aplicação de nitrogênio a taxa variável (9,09%), semeadura de precisão (6,82%), irrigação de precisão (0%)
BERNARDI; INAMASU (2014)
Set. e nov./2012
Mapas ou imagem aérea para gestão da propriedade (61,3%),colhedora com sensor de colheita (19,4%), análise de solo (92,5% dos que utilizam AP, sendo que 71,9% é georreferenciada, com grades amostrais de 1 ha para apenas 11,9% e ~50% entre 3-5 ha)
Barra de luz (41,9%), piloto automático (36,9%), semeadora/adubadora a taxa variável (49,4%), adubadora/ calcareadora a taxa variável (38,1%)
--
SILVA; MORAES; MOLIN (2011)²
2º sem./ 2008
Imagens de satélite (76%), fotografia aérea (33%), amostragem de solo georreferenciada (31%), monitor e mapeamento de colheita (10%), outras tecnologias (4%), sensores de pragas e doenças (0%), mapeamento de condutividade elétrica do solo (0%)
Piloto automático (39%), tecnologia de taxa variável (29%), aplicação de calcário em taxa variável (22%), sistema de direção por satélite (20%), aplicação de gesso em taxa variável (16%), aplicação de fósforo em taxa variável (12%), aplicação de potássio em taxa variável (6%)
--
Fonte: elaborado pelo autor.
Observações: SIG: sistema de informação geográfica; GPS: global positioning system (sistema de posicionamento global).
Notas: ¹Tecnologias que constituem a maior parte das práticas adotadas no Brasil (MOLIN; AMARAL; COLAÇO, 2015, apud PINTO; FERREIRA; TEIXEIRA, 2017). ²O artigo selecionado representa os resultados de uma pesquisa que produziu outros dois artigos (CIRANI et al., 2010; CIRANI; MORAES, 2010) e foi selecionado por ser o mais atual.
Em seus universos específicos, a despeito da variação dos números e da
taxonomia das ferramentas entre os estudos, é possível identificar subcategorias de
tecnologia, relacionadas com as diferentes trajetórias tecnológicas, o que pode ser
um caminho para estabelecer o que o informante 1A chamou de “centro da AP”, com
o objetivo de uma medição padronizada de sua adoção: amostragem de solos,
mapeamento aéreo/satélite, sensoriamento, monitoramento, aplicação de insumos
em taxa variável, piloto automático etc. Um exemplo pode ser mais elucidativo para
ilustrar a importância desse ponto: um piloto automático pode ser orientado por GPS
ou por mapas carregados em seu computador de bordo, mas o uso de ambos vai na
80
mesma direção: redução dos índices de pisoteio e de aplicações dobradas ou
ausentes (medidas propostas pelo Informante 3A, a serem discutidas no Item 4.2).
Quadro 4.6 ‒ Ferramentas com importante nível de adoção de agricultura de precisão no Brasil conforme os entrevistados
Ferramenta Entrevistados que mencionam
Em destaque Baixo
Diagnóstico
Geoestatística (geração de mapas de solo, produtividade etc.) 2I --
Sensoriamento 2I --
GPS 2I --
Monitor de colheita 2A --
Amostragem de solo 2A --
Estação climática 3CS --
Monitoramento de pragas 3CS --
Aplicação --
Piloto automático 2I, 2A, 3A, 1M, 2M, 3M --
Controlador de seções/vazão 3A, 3M --
Controlador de taxa variável 3M --
Aplicação de insumo a taxa variável 2A, 1M --
Gestão --
Sistemas e inteligência artificial -- 2I
Tecnologias para tomada de decisão -- 3A
Fonte: elaborado pelo autor.
Observações: como as menções foram espontâneas, evidentemente há sobreposição entre ferramentas e tipos de ferramentas. Os informantes 1I, 1A, 1CS e 2CS não mencionam nenhuma tecnologia como mais adotada.
Inicialmente, merecem destaque as tecnologias com menor nível de adoção,
pois nas regiões e para as culturas específicas pode haver dificuldades de acesso. A
primeira observação é a quase ausência de ferramentas de AP no nível da gestão,
semelhantemente aos primeiros indícios apresentados, havendo apenas um artigo
que cita telemetria e dois entrevistados que mencionam tecnologias ainda muito
genéricas. Entretanto, é possível que o viés majoritário tanto em ambos os casos
tenha sido o do trabalho de McBride e Daberkow (2003), que identifica apenas
81
ferramentas de diagnóstico e aplicação como AP, diferentemente do conceito
estabelecido nesta dissertação, que soma a camada da gestão. Inclusive, conforme
mencionado no item anterior, o informante 3A faz a diferenciação explícita entre as
tecnologias de pronto uso, incluindo diagnóstico e aplicação, e as de gestão. Entre
essas categorias funcionais, é possível observar que as ferramentas apresentadas
são mais ou menos as mesmas, mas com um problema importante em matéria de
padronização de seus nomes. São questões importantes de terminologia que podem
ser extraídas da tabela, por exemplo:
● Ferramentas como imagens ou fotografias aéreas devem estar separadas ou
juntas em uma mesma subcategoria dentro de diagnóstico?
● O insumo aplicado em taxa variável deve ser discriminado ou a aplicação de
qualquer um deles já pode ser considerado para avaliar o nível de adoção de
AP? Por um lado, pode ser utilizado um implemento de AP diferente para
cada insumo, mas, por outro, determinado insumo necessário para certo tipo
de solo pode ser pouco utilizado em outra região, com outro tipo de solo.
Duas tecnologias em particular, uma mencionada em dois estudos e outra por
um entrevistado, também chamam a atenção na ênfase em sua baixa adoção,
especialmente ao interagir com o comentário do Informante 1I (grifo nosso): Outro exemplo que acabou de ser enfatizado aqui na palestra do professor
americano [Ken Sudduth, durante o ConBAP 2018] e talvez agora vire moda
no Brasil, porque precisa vir alguém de fora falar para a gente acreditar, é a
condutividade elétrica [...] É muito falada agora, porque quando eu voltei
[da Austrália] quase 10 anos atrás eu já falava isso, mas ninguém entendia,
ninguém acreditava, [...] isso é realidade lá fora, não é realidade aqui. [Os
mapas de condutividade elétrica] já são uma realidade na Austrália de muito
tempo, [...] lá você não tinha nenhum pesquisador da Esalq [Escola Superior
de Agricultura Luiz de Queiroz, da Universidade de São Paulo] fazendo um
mapa desse, analisando, você tinha o próprio produtor já colhendo, já
usando o equipamento [...]. E a condutividade elétrica e a produtividade
são mapas essenciais para você orientar o que eu chamo de AP, que é
otimização da amostragem de solo e a geração de zonas de manejo.
Esse hiato entre Brasil e Austrália mais Estados Unidos em tecnologias
diagnósticas básicas para o sistema de manejo de AP pode ser um indicativo
importante de que ainda faltam condições mínimas para que as tecnologias de
82
aplicação chegarem a seu máximo potencial e às tecnologias de gestão. De outro
modo, a adoção da AP segundo as categorias funcionais do Quadro 2.2 ocorreria de
modo análogo à Figura 2.3, mais precisamente como um “sistema de eclusas”: um
certo número de tecnologias e um certo nível de adoção de cada tecnologia é
necessário para que se acesse o próximo nível; por exemplo, algum tipo de
mapeamento precisa ser oferecido para que o piloto automático funcione ou análise
de solo e outros mapas são necessários para a aplicação adequada em taxa
variável, que pode armazenar informações que servirão a uma plataforma de suporte
à decisão. Por outro lado, também se infere desse trecho em relação às categorias
funcionais do referido quadro que o sistema de manejo por AP está no mesmo nível
das ferramentas de gestão, mas independentes entre si, sendo esta uma
infraestrutura que pode potencializar os impactos daquela e automatizá-la.
Considera-se aqui, ademais, que duas tecnologias merecem atenção
específica por razões a serem explicitadas em suas análises: amostragem de solo
em grade e piloto automático.
Os resultados de Borghi et al. (2016, p. 93) e Bernardi e Inamasu (2014, p.
567) sobre o tamanho da grade amostral adotada no Brasil estão entre 1 e 5 ha. O
informante 1I, especialista em solos, problematiza esse dado ao não opinar sobre as
tecnologias são mais usadas no Brasil, entendendo que as ferramentas diagnósticas
são utilizadas de modo equivocado ou insuficiente para caracterizar a AP: Você está fazendo um mapa de atributos de solo, uma grade amostral de 1
ha, que ninguém faz porque é muito cara, [...] agora se faz 2 ha, 3 ha.
Então, vamos supor assim, um caso que é raríssimo no Brasil, uma grade
de 1 ha, 1 ponto/ha. Você tem uma distância de 100 m de uma amostra
para a outra e está querendo caracterizar atributos de solos. Tem uma
dependência espacial muitas vezes menor do que 100 m. Então como é que
você vai enxergar uma variação menor do que 100 m se a tua amostragem
é maior do que 100 m? Então você não está falando de fato de agricultura
de precisão. Tendo em vista que a análise de solo é um dos serviços centrais dentro do
nível de diagnóstico, a distância entre Brasil e Estados Unidos na amostragem de
solo (Informante 1CS), a importância dessa distância é possivelmente maior do que
pareceria à primeira vista, bem como a oportunidade de expansão desse mercado.
83
De outro modo, existe um movimento no sentido da redução do quadrante pela
queda dos preços da amostragem, o que levaria a uma precisão maior na análise
desse solo.
Tecnologias de orientação com barra de luz e piloto automático são citados
por todos os artigos e por seis entrevistados, o que denota um nível de adoção
provavelmente mais alto. Entretanto, os informantes 2I e 2A contestam rapidamente
sua caracterização como parte da AP, uma vez que não estão relacionadas com as
variabilidades espacial, temporal e de cultura. Por outro lado, ela é mencionada por
três dos cinco integrantes da classe de Ensino e Pesquisa e é unânime entre os
Fabricantes de Maquinário, aqui provavelmente por fazer parte do seu portfólio de
produtos. Tendo em vista que o manejo da variabilidade é uma possibilidade entre
outras no conceito de AP delimitado nesta dissertação e que tecnologias de
orientação trazem otimização de recursos com ganhos de sustentabilidade, por
reduzir o pisoteio na passagem do trator e evitar sobreposição de aplicação de
insumos, essas tecnologias devem ser contempladas.
4.1.3 Evidências de adoção da agricultura de precisão no Brasil por região ou
estado
Ao menos uma propriedade utiliza AP no estado do Paraná desde 2005
(KRAMER et al., 2014, p. 1192), sem menção de ferramentas específicas. Já no
Mato Grosso é apontado, sem lastro, um aumento da adoção de tecnologias como
fertilização em taxa variável utilizando global positioning system (GPS) (RAMOS et
al., 2017, p. 428). Os Quadros 4.7 e 4.8 oferecem respectivamente as áreas
cobertas pelos artigos que mensuram o nível de adoção de AP no Brasil e aqueles
que os entrevistados consideram de maior destaque na adoção de AP.
Deve-se ter cuidado ao tomar os artigos do Quadro 4.7 como representativos
da concentração da adoção em seus respectivos estados e regiões, pois estas foram
decididas previamente (bottom-up), exceção feita a Borghi et al. (2016), em que
foram encontrados a partir das respostas dos questionários (top-down); contudo, seu
número de respondentes é muito baixo para essa finalidade. Esses estudos são
importantes no sentido da avaliação do nível de adoção nos universos amostrais
estabelecidos em cada um deles, podendo ser comparada com outras avaliações
84
que venham a trabalhar na mesma escala, e teriam que ser ampliados para
caracterizar regiões e estados. Ao mesmo tempo, o Quadro 4.8 se baseia nas
impressões e vivências dos entrevistados e deve ser interpretado com isso em vista.
Quatro artigos mencionam o estado de Goiás, mas apenas um entrevistado o faz
nominalmente, enquanto três artigos mencionam São Paulo e apenas dois
entrevistados o fazem.
Quadro 4.7 ‒ Regiões e estados mencionados nos artigos que mensuram o nível de adoção de agricultura de precisão no Brasil
Artigo Data da amostra
Municípios, estados e regiões das amostras
PINTO; FERREIRA; TEIXEIRA (2017) 1º sem./2016 Rio Verde (GO) e Distrito Federal (DF)
BORGHI et al. (2016) Safra 2011/2012
Goiás (GO), Rio Grande do Sul (RS), Paraná (PR), Maranhão (MA), Tocantins (TO), São Paulo (SP), Mato Grosso (MT) e Bahia (BA)
SOARES FILHO; CUNHA (2015) Jul./2012 a jul./2013 Sudoeste de Goiás
BERNARDI; INAMASU (2014) Set. e nov./2012
Balsas (MA), Bom Jesus (PI), Maracaju (MS), Campo Verde (MT), Luís Eduardo Magalhães (BA), Cascavel (PR), Não-Me-Toque (RS), Patos de Minas (MG) e Rio Verde (GO)
LEITE et al. (2014) 2º sem./2013 Sudoeste de São Paulo¹
SILVA; MORAES; MOLIN (2011)² 2º sem./2008 Estado de São Paulo
Fonte: elaborado pelo autor.
Notas: ¹O artigo contém provavelmente um problema de revisão, pois menciona tanto o sudeste como o sudoeste do Estado, mas conforme as referências utilizadas pelo próprio artigo (IBGE, 2011) é mais provável que se trata da última região, cujo centro é o município de Assis. ²O artigo selecionado representa os resultados de uma pesquisa que produziu outros dois artigos (CIRANI et al., 2010; CIRANI; MORAES, 2010) e foi selecionado por ser o mais atual.
Isso posto, os poucos indícios da literatura utilizada no início deste item
encontram eco nas respostas dos entrevistados como grandes pontos de adoção no
País. Sem embargo, surgem duas convergências importantes como as áreas com
maior nível de adoção: Paraná e Centro-oeste, áreas tipicamente de grãos. Não se
verifica um padrão relevante entre classes e setores de agentes. Na medida em que
muitas das regiões foram mencionadas em relação a determinadas culturas (ver
Quadros 4.1 e 4.10), a intersecção entre esses dois elementos é bastante relevante
85
na questão da medição do nível de adoção de AP. As sobreposições entre estados e
regiões ocorrem porque a pergunta do roteiro é aberta. Com isso, sendo utilizados
estados e regiões em futuros questionários seria válido listá-los e classificá-los em
baixo, médio e alto.
Quadro 4.8 ‒ Regiões e estados do Brasil com importante nível de adoção de agricultura de precisão conforme os entrevistados
Estado ou região Entrevistados que mencionam
Em destaque Médio Baixo/Incipiente
Rio Grande do Sul 1I, 1CS, 1M (norte) -- --
Centro-oeste 1I, 2I, 1A, 2A, 1CS, 1M 2M --
Matopiba ou Mapitoba 2I 2M 1A
Paraná 2I, 1A, 2A, 1CS, 1M, 2M -- --
Sul 1A, 2M -- --
Goiás 1A -- --
Cerrado 1A -- --
São Paulo 3A e 3CS -- --
Mato Grosso 1CS, 3CS -- --
Minas Gerais 3CS -- --
Maranhão 3CS -- --
Fonte: elaborado pelo autor.
Observações: como as menções foram espontâneas, evidentemente há sobreposição entre estados e regiões, bem como informantes que não citaram regiões e estados (2CS e 3M). Mapitoba ou Matopiba: conjunto das regiões de fronteira entre os estados de Maranhão, Piauí, Tocantins e Bahia.
Ao menos quando se trata do sudoeste de São Paulo (Leite et al., 2014) e a
cultura de grãos, sendo uma das regiões mais produtivas do estado (IBGE, 2018) e
com nível de implementação de AP ao menos considerável (30%), o resultado do
estudo vai em sentido quase oposto à afirmação do informante 1A (2018): “A área de
grãos de São Paulo talvez seja uma retrógradas do Brasil. Porque é pequena”.
Por fim, o estudo de Bernardi e Inamasu (2014) indica uma tendência de
áreas sob AP em média 140% maiores, mas esse dado é puxado para cima por três
estados do chamado Matopiba (BA: 1940 ha para convencional e 2645 ha para AP;
PI: 1975 ha para convencional e 5120 ha para AP; MA: 1691 ha para convencional e
86
5531 ha para AP), enquanto Rio Grande do Sul (272 ha para convencional e 287 ha
para AP) e Minas Gerais (907 ha para convencional e 846 ha para AP) apresentam
áreas semelhantes entre adotantes e não adotantes. Inclusive, no último estado, as
propriedades sob AP são em média ligeiramente menores. Isso evidencia uma
variável adicional a ser contemplada na análise do nível de adoção de AP, que é a
concentração fundiária, para o que “Qualquer medida tem que ser equilibrada entre
o número de usuários e a área que eles representam” (Informante 1A).
4.1.4 Evidências de adoção da agricultura de precisão no Brasil por cultura
Há indício de adoção de AP na cana-de-açúcar já em 2001 para uma área de
cultivo comercial de 15 mil ha, em que se aplicou uma abordagem de controle de
erosão baseada em AP (SPAROVEK; SCHNUG, 2001, p. 49). Há autores que
afirmam o alto nível de mecanização nessa cultura, mas sem utilização de AP
(MAGALHÃES; CERRI, 2007, p. 1; SILVA et al., 2008, p. 232), devido à escassez de
estudos, métodos e equipamentos e altos custos, o que não ocorreria apenas nessa
cultura, mas também em café, citros e algodão (FERRAZ et al., 2015, p. 347; SANA
et al., 2014, p. 994; ZONTA et al., 2014, p. 595; BALESTREIRE, 2001, apud SILVA
et al., 2008, p. 232; MOLIN; MASCARIN, 2007, p. 260). A adoção em citros tem sido
lenta até nos Estados Unidos, afetada pela idade do agricultor, condições
financeiras, tamanho da propriedade e a própria variabilidade do solo (MOLIN et al.,
2012, p. 1257). O Quadro 4.9 apresenta as culturas cobertas pelos artigos que
avaliam o nível de adoção de AP no Brasil.
Quatro artigos desse quadro analisam culturas ou conjuntos de culturas, o
que lhes confere maior especificidade, uma vez que as ferramentas e serviços
utilizados são assemelhados. Conforme já apresentado no Item 4.1.1, há um baixo
nível de adoção entre produtores de grãos para o sudoeste de Goiás (SOARES
FILHO; CUNHA, 2015) e relativamente mais alto para o sudoeste de São Paulo
(LEITE et al., 2014), bem como é relativamente alto para usinas e destilarias de
cana-de-açúcar em São Paulo (SILVA; MORAES; MOLIN, 2011). O estudo de
Borghi et al. (2014), por sua vez, tem respondentes de diversas culturas, mas sua
representatividade é problemática devido ao baixo número (25). Já as culturas
mencionadas por Bernardi e Inamasu (2014) são aquelas cultivadas nas
87
propriedades que adotam AP em algum nível, mas a adoção não ocorre
necessariamente em cada uma delas, até porque a porcentagem média da área da
propriedade que utiliza AP é de 65,4% (p. 569).
Quadro 4.9 ‒ Culturas mencionadas em artigos que mensuram o nível de adoção de agricultura de precisão no Brasil Artigo Data da amostra Culturas das amostras
PINTO; FERREIRA; TEIXEIRA (2017)
1º sem./2016 Soja
BORGHI et al. (2016) Safra 2011/2012⁶ Soja, milho, algodão, pastagem, feijão, cana-de-açúcar,
trigo e café
SOARES FILHO; CUNHA (2015) Jul./2012 a jul./2013 Grãos
BERNARDI; INAMASU (2014) Set. e nov./2012
Soja, trigo, feijão, cana-de-açúcar, sorgo, algodão, gado de corte e leite, arroz, café, milheto, frutas, aveia, cevada e girassol, hortaliças e plantas ornamentais.¹
LEITE et al. (2014) 2º sem./2013 Grãos
SILVA; MORAES; MOLIN (2011)² 2º sem./2008 Cana-de-açúcar
Fonte: elaborado pelo autor.
Notas: ¹Essas culturas estão presentes nas propriedades, mas a pesquisa não indica diretamente quais delas utilizam AP de fato. ²O artigo selecionado representa os resultados de uma pesquisa que produziu outros dois artigos (CIRANI et al., 2010; CIRANI; MORAES, 2010) e foi selecionado por ser o mais atual.
As respostas entre os entrevistados não corrobora com parte considerável
dessas afirmações encontradas na literatura, o que pode refletir uma determinada
evolução no tempo, conforme pode ser visto no Quadro 4.10.
As evidências da literatura encontram algum eco entre os entrevistados
quanto à adoção de AP na soja e na cana-de-açúcar, mas não no algodão. A
liderança brasileira nas três culturas ‒ na produção de soja, com uma distância muito
pequena dos Estados Unidos (EMBRAPA, 2018b), na cana-de-açúcar, tendo perdido
o primeiro posto recentemente para a Índia (NOVA CANA, 2018), e de algodão,
estando em terceiro lugar (ABRAPA, 2016) ‒, contando com áreas maiores de
88
cultivo e principalmente maiores investimentos podem ser fatores explicativos que
ajudem a confirmar as três culturas como principais adotantes de AP.
Quadro 4.10 ‒ Culturas no Brasil com importante nível de adoção de agricultura de precisão conforme os entrevistados
Culturas Entrevistados que mencionam
Em destaque Baixo, inicial, potencial ou incerto
Soja 1I, 2I, 3A, 1CS, 2CS, 3CS, 2M, 3M --
Milho 1CS, 2CS, 2M, 3M --
Cana-de-açúcar 2I, 1A, 3A, 1M, 2M, 3M --
Algodão 1I, 2I, 1A, 1CS, 2CS, 2M 3A
Grãos 2I, 1A, 2A
Cereais 1M
Café 1CS, 3CS 2I, 3A
Citros 1CS, 3CS 2I
Frutas 3A 3A, 2M
Feijão 2CS
Florestal 3A 2I
Estufas 3A
Pecuária -- 2I
Pastagens -- 2I, 2CS, 2M
Fonte: elaborado pelo autor.
Observação: como as menções foram espontâneas, evidentemente há sobreposição entre culturas e conjuntos de culturas.
Como padrão entre classes de agentes, todos de Maquinário e Implementos,
apoiados por dois membros da classe de Ensino e Pesquisa radicados em áreas
importantes para a cana-de-açúcar (Paraná e São Paulo), destacaram essa cultura.
Somando-se aos resultados da cultura individual a categoria “grãos”, a soja foi
unânime entre os entrevistados, sendo provavelmente a cultura para a qual se
mobilizam mais recursos dos agentes envolvidos na AP, e o milho se torna também
bastante relevante. As poucas menções às outras culturas são de mais difícil
interpretação e podem retratar uma realidade mais específica do agente do que uma
situação mais generalizável.
89
Por fim, o que foi dito acima sobre café, citros e algodão mais o estudo de
Bernardi e Inamasu (2014) transparece a dissimetria na adoção entre as culturas e,
por essa razão, entende-se que o agrupamento das culturas em categorias como
cereais, grãos, citros etc. não seja benéfico à medição de adoção de AP. Há também
o risco de que uma cultura predominante como a soja distorça os dados da
mensuração.
As sobreposições entre culturas e conjuntos de culturas decorrem do fato de
a pergunta do roteiro ser aberta quanto a quais culturas o entrevistado destacaria.
Com isso, assim como para o item anterior (estados e regiões), seria válido listá-las
individualmente e solicitar uma classificação entre baixo, médio e alto como teste e
possível melhoria do roteiro de entrevista.
4.1.5 Considerações consolidadas sobre as evidências de adoção da agricultura de
precisão no Brasil
O cotejo realizado entre a literatura e as entrevistas deixa exposto mais do
que o número de variáveis envolvidas, mas a complexidade das relações entre elas,
especialmente no Brasil, com grande variedade de culturas, climas e modelos
fundiários, além da organização dos mercados em torno da atividade agropecuária,
entre outros aspectos. Ou seja, a partir daqui há maior precisão quanto à dimensão
do problema da medição do nível de adoção da AP, bem como parece clara a
carência de métodos para realizá-la de forma adequada. Tanto como sistema
tecnológico quanto como sistema de manejo, suas ferramentas e processos vão
sendo incorporadas irregularmente no tempo em cada país, respondendo tanto às
necessidades dos usuários como a oportunidades reconhecidas pelos agentes
empresariais.
Com efeito, é possível arriscar um primeiro quadro de síntese, composto por
algumas hipóteses em que o nível geral de adoção no Brasil está entre baixo e
médio, em tendência crescente, com algumas concentrações mais altas em torno de
culturas, regiões e propriedades de maior porte. Austrália, pela disseminação do
sistema de manejo no país combinada com uma infraestrutura de AP adequada, e
Estados Unidos, pela liderança no desenvolvimento tecnológico, estariam à frente do
Brasil em nível de adoção, enquanto haveria países europeus atrás do Brasil e uma
90
proximidade ainda difícil de definir da Argentina, mas provavelmente abaixo. As 18
principais culturas adotantes seriam soja, algodão, cana-de-açúcar e milho, sendo
que o algodão seria um “ponto cego” da literatura ora referenciada. Apesar das
contestações quanto a ser ou não tecnologia de precisão, a mais disseminada
conforme as fontes consultadas é o piloto automático, mas há adoção importante de
análise de solos, mapeamento, imageamento, aplicação de insumos em taxa
variável etc., estando as tecnologias de gestão ainda em fase muito inicial e havendo
deficiências em tecnologias diagnósticas básicas essenciais para o sistema de
manejo de AP ou manejo sítio-específico.
A partir disso, segue uma tentativa de sistematização dos desafios elencados
até aqui para que sejam encaminhados no próximo item no sentido do objetivo
principal deste trabalho, que é estabelecer as bases para uma medição adequada de
um sistema tecnológico e de manejo como a AP:
A partir das categorias funcionais e suas tecnologias, são extraídos os
seguintes desafios para a padronização das medidas do nível de adoção da AP:
● Identificar as ferramentas e processos que caracterizam o “centro da AP” e
aquelas que sirvam à AP como sistema de manejo;
● Desenvolver uma taxonomia unificada em três níveis para o sistema
tecnológico da AP, implicando reformulação do Quadro 2.2: 1) categorias
funcionais (diagnóstico, aplicação e gestão), 2) subcategorias tecnológicas
(trajetórias tecnológicas) e 3) ferramentas propriamente ditas;
● Desenvolver medidas de adoção para o sistema de manejo por AP, já que
este não guarda relação direta com a categoria funcional de gestão;
● Avaliar os processos top-down e bottom-up para levantar dados como
municípios, estados, regiões, municípios e culturas para a avaliação do nível
de adoção de AP;
● Desenvolver uma metodologia para relacionar área, número de
estabelecimentos e culturas cobertas por AP, tendo em vista os dados anuais
de colheita por município do IBGE (2018), que de certo modo correspondem
aos crop reporting districts utilizados por Griliches (1957) (Item 2.1.1).
18 O estudo de Pamplona e Silva (2019) apresenta certos ângulos dessa comparação, alguns deles aqui inseridos.
91
4.2 Formas de medição e indicadores de adoção de agricultura de precisão
Este item faz o benchmarking em nível mundial das formas de medição de
adoção do nível de AP e apresenta as considerações dos entrevistados sobre essas
formas, bem como suas propostas de formas de medição. Para tanto, foram
traduzidos e adaptados os quadros do estudo de Say et al. (2018, p. 10-12), que
avaliam o nível de adoção nos Estados Unidos, em outros países desenvolvidos e
em países em desenvolvimento. A adaptação para o objetivo desta análise implicou
a inclusão de alguns trabalhos do Quadro 4.1, a exclusão de outros que não
apresentam pelo menos uma forma de medição específica e a retabulação conforme
o tipo de medida identificado, não mais por continente, país, região, estado ou
província. Quando um artigo continha mais de uma forma de medida, ele foi repetido
em todas as tabelas necessárias.
Entretanto, é necessário fazer uma ressalva metodológica sobre as
entrevistas: as perguntas sobre as formas de medição foram elaboradas a partir
daquelas que foram destacas do trabalho de Pamplona e Silva (2019) e, por essa
razão, não foi incluída uma questão específica sobre o número de agricultores como
medida de adoção de AP (Item 4.2.4), encontrada tardiamente na revisão
bibliográfica de Say et al. (2018, p. 10-12). Relembrando o caráter exploratório desta
dissertação, mesmo se uma análise de todos os estudos citados nessa revisão e a
despeito de sua metodologia para coleta de fontes não ser clara, sua inclusão foi
feita pela riqueza de exemplos e por incluir países de condições econômicas e
edafoclimáticas muito distintas. Com isso, é mister examiná-los amiúde em trabalhos
futuros para o refinamento da proposta a ser feita no próximo item e entende-se que
a análise da forma de medição faltante poderá ser empreendida de forma satisfatória
mesmo sem os comentários dos entrevistados. Apenas os artigos relativos ao Brasil
serão esquadrinhados.
Com isso, os Itens 4.2.1 a 4.2.2 lidam com medidas diretas, apresentando e
discutindo a mensuração da adoção de AP respectivamente, do lado da oferta, por
produtos e serviços oferecidos ou vendidos e, do lado da demanda, pela área,
cultura, número de estabelecimentos agrícolas e número de agricultores ou
empresas agrícolas. Exceção feita a esta última, será apresentada a coleção de
92
artigos sobre a medida de adoção correspondente, seguida pelos comentários dos
entrevistados e análise desse cotejo. O mesmo ocorre no Item 4.2.3, quando discute
uma medida indireta, o número de artigos acadêmicos produzidos em uma
determinada região, que também dispõe sobre a formas de medição propostas pelos
entrevistados. Por fim, o Item 4.2.4 tece considerações sobre as formas de medição
do nível de adoção de AP.
4.2.1 Medição do nível de difusão da agricultura de precisão (oferta)
Esta forma de medição merece atenção especial por ser a única encontrada
do lado da oferta. Como foi discutido no Item 2.1.3, este trabalho está mais
interessado no lado da demanda, pois é onde a adoção se confirma, devido à
complexidade da AP e o envolvimento de diversos agentes. O Quadro 4.11 contém
13 estudos nesse sentido.
Quadro 4.11 ‒ Artigos que mensuram a adoção de agricultura de precisão por produtos e serviços oferecidos ou vendidos
Continente / País / Região / Estado
Tecnologia e seu nível de adoção Fonte
África do Sul O número de monitores de rendimento aumentou para mais de 600, aplicações de taxa variável de cal para 244, sistemas de orientação manual para 200 e piloto automático para 60
Helm (2005)
Argentina Monitores de rendimento, sistemas de posicionamento (GPS), piloto automático e imagens de satélite são cada vez mais utilizados; é o segundo país depois dos EUA com número de monitores de produção (1200)
Bongiovanni e Lowenberg- -DeBoer (2005)
Argentina Havia cerca de 560 monitores de rendimento em 2001 Mondal e Basu (2009)
Brasil Alguns dos produtos e serviços oferecidos desde 2010 por concessionárias da amostra: amostragem de solo com GPS (78%), vendas/suporte técnico/aluguel de recomendações de cal, defensivos e fertilizantes por mapas de campo (78%), aplicação de cal em taxa variável (56%), aplicação de fertilizantes em taxa variável (56%), aplicação de cal controlada por GPS (45%), aplicação de fertilizante controlada por GPS (45%), vendas/suporte técnico/aluguel de controlador para aplicação em taxa variável, amostragem de solo por camadas com GPS (33%), vendas/suporte técnico/aluguel de mapas de campo (22%), venda/suporte técnico de imagens aéreas ou de satélite (22%)
Borghi et al. (2016)
93
EUA As três tecnologias mais populares foram a orientação por GPS com controle/piloto automático (83%), controle de seção de pulverizador com GPS (74%) e orientação por GPS com controle manual (63%); 82% dos concessionários ofereceram serviços de AP
Erickson e Widmar (2015)
EUA Em torno de 90% dos monitores de rendimento do mundo estavam nos EUA; em 2003, havia em torno de 45 mil colheitadeiras com monitores de rendimento; em torno de 46% de milho, 36% de soja e 15% de trigo foram colhidos por colheitadeiras com monitores de rendimento
Fountas et al. (2005)
EUA Mais de 60% dos distribuidores de insumos agrícolas oferecem serviços de tecnologia de taxa variável. Cerca de 40% dos fertilizantes e outros produtos químicos são aplicados com orientação automática.
Lowenberg-DeBoer (2015)
EUA 85% das concessionárias agrícolas utilizaram pelo menos uma tecnologia de AP
Whipker e Akridge (2009)
EUA / 34 estados As tecnologias mais oferecidas pelas concessionárias pesquisadas foram sistemas de orientação por GPS com controle manual (barra de luz) (65%) e controle automático (piloto automático) (61%)
Holland et al. (2013)
Europa 70% de todas as máquinas de fertilização e pulverização são equipadas com tecnologias de AP e equipamentos habilitados para ISOBus
Armagan (2016)
Turquia Cerca de 500 ceifeiras-debulhadoras (cerca de 3% em todo o país) estão equipadas com sistemas de monitorização de rendimento
Keskin e Sekerli (2016)
Turquia Cerca de 310 ceifeiras-debulhadoras estão equipadas com monitores de rendimento. Cerca de 110 sistemas automáticos de direção e 25 sistemas de assistência de direção foram vendidos aos agricultores. Número de aplicadores de taxa variável é menor que 20.
Akdemir (2016)
Turquia Cerca de 60 colhedoras de algodão (cerca de 6% em todo o país) estão equipados com sistemas de monitoramento de rendimento
Erzurumlu (2017)
Fonte: extraído e traduzido Say et al. (2018).
Observações: os autores foram citados por Say et al. (2018). GPS: global positioning system (sistema de posicionamento global); AP: agricultura de precisão.
Dois países líderes mundiais na produção agrícola, Argentina e Estados
Unidos tem estudos utilizando-se dessa forma de medida. O Informante 1A no
Quadro 4.12 afirma que ela é padrão para o vizinho sul-americano e é a base dos
estudos de uma das principais universidades agrícolas do mundo (Purdue
University), como Erickson e Widmar (2015), Holland et al. (2013) e Whipker e
94
Akridge (2009) (todos citados por SAY et al., 2018), apesar de reconhecer sua
parcialidade. Ele e o os outros entrevistados são praticamente unânimes ao criticar
essa forma de medição, a despeito do nível atribuído, indo no sentido de que a
oferta do produto ou serviço não garante a adoção. Entretanto, há nuances
importantes, que podem ser classificadas nos seguintes grupos:
● “Pessimistas” (1I, 1M, 2M): o indicador é considerado problemático porque a
aquisição ou oferta de produtos e serviços não garante por si só o uso
adequado da ferramenta de AP;
● “Relativistas” (2I, 3A): sintetizados no adágio “boa medida para quem?”, por
ser a medida boa para os agentes empresariais que oferecem produtos e
serviços, mas problemática para entender o que acontece no campo;
● “Parcialistas” (1A, 2A, 1CS, 3CS, 3M): é uma medida incompleta, mas útil,
pois demonstra o potencial e precisa de um follow-up do lado da demanda
para que o uso se confirme;
● “Produto e serviço não são a mesma coisa”: 2CS sugere a separação entre
produtos e serviços, pois interpreta serviços de qualidade potencializam o uso
de produtos de AP em seu máximo potencial, o que parece contar com a
concordância de 1I e é de certo modo realizado em Bernardi e Inamasu
(2014, p. 571) e Silva, Moraes e Molin (2011, p. 77).
Uma vez que se propõe aqui um conceito sistêmico de adoção tecnológica
(Item 2.1.3), a conduta recomendável é não assumir a postura “pessimista”, mas
sem deixar de assimilar sua crítica, que nesse caso é evidentemente originária da
vivência no meio da AP. Com isso, migrar para o “relativismo” ou “parcialismo” seria
o passo seguinte. Entretanto, a segunda postura amplia as possibilidades de
agentes que se beneficiariam desse indicador. É fato que a oferta de produtos e
serviços não descreve sua interação com o usuário. Mas ao se tomar a curva S
como imagem exemplar, essa oferta mostra justamente onde está o limite superior,
ou seja, o potencial de adoção. Desse modo, essa medida não é boa apenas para o
agente empresarial, mesmo sendo provavelmente o primeiro interessado, mas
também para que pesquisadores, agentes governamentais e de financiamento
conheçam o potencial da tecnologia. O Informante 2CS traz um adicional de
95
complexidade, inferindo-se que consultorias e serviços têm maior potencial de gerar
aderência às ferramentas e à AP de modo geral, inclusive ao sistema de manejo.
Quadro 4.12 ‒ Avaliações de produtos e serviços oferecidos ou vendidos como medida do nível de adoção de agricultura de precisão pelos entrevistados
Entre- vistado
Produtos e serviços oferecidos ou vendidos
Boa Média Ruim Por quê?
1I X
"Eu acho um péssimo indicativo. [...] fiz uma estimativa de que 70% das colheitadeiras que são compradas com sensor de produtividade, esse sensor não é nem ligado, mas se você considerar que vendeu 100 máquinas dessas e achar que a adoção foi de 100, não, a adoção foi de 30, porque 70% não está usando. Então não adotou, comprou, mas não está usando." "Se foi porque ele comprou uma máquina, daí não é válido, como eu já falei antes. Agora se for porque ele está contratando serviços de AP, aí é mais significativo."
2I X X
"Número de vendas é bom para a empresa que vende." "Porque só ter o equipamento não quer dizer que você está utilizando ele e nem se está utilizando ele da forma correta. Então acho que não, vendas de máquinas, vendas de equipamentos ou serviços [...], mesmo que ele seja um bom serviço, uma boa máquina, uma boa solução, se você não usa adequadamente, não vai servir para aquilo que [...] se aplica. Então eu acho que não representa adoção."
1A --
"a agricultura de precisão na Argentina é traduzida como [...] tecnologia embarcada nas máquinas. [...] é muito mais de gerenciar a variabilidade da lavoura aqui no Brasil. É que nós dependemos de adubo, eles não. Essa é a grande diferença. [...] Outros países também adotam essa métrica de número de equipamentos. Ela atende um pedaço da coisa. Por exemplo, se eu sei quantos controladores de taxa variável são consumidos aqui no Brasil, eu tenho uma noção de 'poxa vida, quanta área dá para fazer de taxa variável'. [...] não é o melhor, mas é um indicador." "o levantamento americano da Universidade de Purdue. [...] 70, 80% dos caras aqui [no Brasil] vão dizer: aquilo lá é o percentual de adoção. Mentira. Aquilo não é percentual de adoção. Aquilo é percentual da oferta do provedor. [...] Mas é uma métrica interessante. [...] Por exemplo, percentual de tratores vendidos com a tecnologia tal pelos fabricantes. Se eles nos dessem essa informação, para nós serviria bastante. Nem sei quem é o comprador, mas eu já sei que o universo brasileiro consome aquela tecnologia."
2A --
"como qualquer indicador, ele nunca é perfeito. Então ele é um indicador de interesse, de compra efetiva, não só interesse, de interesse tornado concreto ali. Mas não significa necessariamente a adoção. A não ser que a gente saiba que aquele equipamento está sendo usado. Significa o interesse manifesto na compra. Quanto aquilo depois se concretiza no médio prazo, não só imediato, aí precisaria um follow-up. Comprou e está usando?"
96
3A X X
"depende de para quem você está dando informação, se você está querendo falar com o fabricante de equipamento, essa é uma boa medida. Mas se você está querendo falar do ponto de vista de sociedade [...]. Eu duvido que essa seja uma boa medida. [...] Porque você tem que medir o efeito. E não a causa. [...] ele tem uma correlação com o que você quer, mas é uma correlação que deve ter aí um r de 0,6, [...] mas não é um negócio que você bate e fala assim: é isso."
1CS X
"eu acho médio. [...] tem toda a sua maturidade, às vezes em cima de um marketing você acaba vendendo muito, mas aí você não consegue efetivamente medir se aquilo está contribuindo ou não. Mas ao longo do tempo, você tem isso como um parâmetro, acho que é um indicativo sim. Por exemplo, um aplicador em taxa variável, se efetivamente você tem esse produto vendendo, [...] você depende disso para você estar fazendo a aplicação em taxa variável. [...] depende da tecnologia também, que está mais vinculada ou não à agricultura de precisão."
2CS --
"Eu acredito que seria interessante separar. Porque quando você fala na venda de prestação de serviço, ela vai te dar um resultado quantitativo do número e da gama de serviços que está sendo vendido no mercado. [...] Mas quando você fala em produto, o produto se torna uma consequência. Então pode que seja uma informação inversamente proporcional à outra. Provavelmente, uma forma de você mensurar [...] o avanço da tecnologia é medir [...] a quantidade de tecnologias diferentes que estão sendo implantadas no mercado, porque isso [...] vai em paralelo à demanda da procura. [...] Quando eu falo de um produto, eu entro em outro viés. Hoje, por exemplo, nós temos produtos que são vendas de imagens de satélites para o cliente. Mas é uma tecnologia. Então se eu tentar separar isso, talvez você consiga o nível de acurácia na informação, para que você não trabalhe somente com a média, você consiga construir um banco de dados anual ou num curto ou num longo período de tempo para entregar essa informação, ver se está crescendo, se deu uma estagnada e por que isso aconteceu. Será que faltou demanda, faltou tecnologia?"
3CS X
"É uma medida média, porque o quanto as pessoas compram não significa não indica diretamente o quanto elas usam. A gente tem clientes, tem pessoas que compram pela promessa do que aquilo faz, mas na hora de implementar a tecnologia na fazenda é muito mais complicado."
1M X
"eu diria que é um índice médio. Por quê? Porque muitos agricultores compram a máquina, porque além dela ser precisa ela tem alguns itens de comodidade. [...] muitas vezes o agricultor não usa toda a tecnologia que a máquina tem. A máquina tem regulagem instantânea, mas ela pode fazer taxa variável, e o agricultor só usa a parte da regulagem porque ele [...] se vê muito cômodo com isso e ele não usa a tecnologia, o benefício que ela pode trazer então com a precisão e a taxa variável que ela poderia fazer."
97
2M X
"Eu acho que é uma medida ruim [...]. É o primeiro passo, eu acho que sim. Nós temos um mercado de X máquinas [...] e Y sai com alguma coisa de agricultura de precisão. Legal! Isso está sendo usado pelo agricultor? Esse que eu acho que é o ponto-chave. Porque muitas vezes a venda não significa o uso. Então [...] a gente enxerga uma barreira nisso. Então é um indicador sim, só que sozinho ele não basta, porque você vai precisar saber "está bom, comprei", muito comum quando a economia está aquecida. O cliente compra o que nós chamamos internamente de 'X-tudo'. Me dá a máquina completa. E aí ele usa 10% [...]. não usa todo o potencial da máquina."
3M¹ X "Existem muitas instalações de campo, ou seja, posterior à venda da máquina, bem como vendas de equipamentos para reposição, não significando um novo usuário."
Fonte: elaborado pelo autor.
Nota: ¹Entrevistado respondeu por e-mail e por isso há um nível determinado por ele na planilha, apesar de não estar dito no texto.
Com isso, entende-se que essa medida de difusão (retomando a
diferenciação realizada no Item 2.1.3) tem seu valor em uma medição sistêmica e o
meio para sua obtenção passa por parcerias com a Associação Brasileira dos
Prestadores de Serviço de Agricultura de Precisão (ABPSAP, 2018) para os serviços
e com a Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores (ANFAVEA,
2018) e Câmara Setorial de Máquinas e Implementos Agrícolas (CSMIA) da
Associação Brasileira da Indústria de Máquinas e Equipamentos (ABIMAQ, 2018)
para máquinas e implementos dotadas de ferramentas de AP. Entretanto, pelo que
pode ser apurado até o momento, nenhuma delas oferece dados de mercado que
diferenciem produtos e serviços de AP.
4.2.2 Medição do nível de adoção da agricultura de precisão (demanda)
Este item discute as medidas do nível de adoção de AP encontradas na
literatura, quais sejam: área, cultura, número de propriedades agrícolas, número de
agricultores ou empresas agrícolas.
A área é a primeira forma de medição do nível de adoção de tecnologias
agrícolas (GRILICHES, 1957) e, como será visto adiante, está bastante consolidado
no meio da AP. Ademais, ele interage diretamente com dois tipos de evidências
encontradas para o nível de adoção de AP: a região ou estado (4.1.3), que pode ser
útil para qualquer agente que queira dimensionar o nível de adoção de determinada
98
delimitação geográfica e pode ser interpretado com alguma facilidade a despeito da
concentração e da desigualdade fundiária da região; ou cultura (4.1.4), para a qual
certa tecnologia pode ser específica e que evidentemente tem ligação com a região
em que se desenvolve. Por estarem inter-relacionadas, os estudos de medição por
cultura foram agrupados aos por área de adoção, no total de 13 (Quadro 4.13).
Entretanto, ao contrário do preconizado nas evidências de adoção de AP por cultura
no Brasil (Item 4.1.4), os resultados de alguns destes estudos estão utilizando
categorias de culturas.
Quadro 4.13 ‒ Artigos que mensuram a adoção de agricultura de precisão por área ou cultura
País / Região / Estado Tecnologia e seu nível de adoção Fonte
Argentina Quinto país com densidade de monitores de rendimento, com 51 monitores por milhão de hectares (depois dos EUA, Dinamarca, Suécia e Grã-Bretanha)
Bongiovanni e Lowenberg- -DeBoer (2005)
Argentina Cerca de 4% da área de grãos e oleaginosas foram colhidas por colheitadeiras com monitores de rendimento
Mondal e Basu (2009)
Austrália 30% das culturas de grandes campos são semeadas e/ou pulverizadas usando orientação GPS. Outras tecnologias de AP, como mapeamento de colheita e taxa variável, são menos comuns, com < 1% de adoção.
McCallum e Sargent (2008)
Brasil / 9 estados Em média, 65,4% da área das propriedades usa AP Bernardi e Inamasu (2014)¹
Brasil / sudoeste do estado de Goiás
6,67% (83.161 ha) da área utiliza alguma tecnologia de AP, em um total de 43 respondentes
Soares Filho e Cunha (2015)¹
China / província de Heilongjiang
O piloto automático do trator foi a tecnologia mais aceita e cerca de 25% das terras agrícolas foram gerenciadas usando AP
Verma (2015)
EUA Em 28% da área plantada com milho, 10% do trigo de inverno (em 2004) e 22% da soja (em 2002) foram usadas colheitadeiras com monitores de rendimento
Griffin e Erickson (2009)
EUA O USDA indica que, apesar dos subsídios e esforços educacionais, menos de 20% da área plantada de milho é administrada usando essa tecnologia
Lowenberg- -DeBoer (2015)
EUA Até os anos 2000, a adoção de diferentes tecnologias de AP variou em até 22% nas principais culturas de campo. O piloto de trator cresceu mais rápido do que a aplicação de taxa variável para todas as principais culturas de campo nos últimos 10 anos.
Schimmel- pfennig (2016)
99
EUA / Cinturão do Milho
Monitoramento de rendimento em mais de 40% dos acres de grãos nos EUA; mapas GPS em 24% dos acres de milho; tecnologias de taxa variável em 16% dos acres de milho; mapas GPS em 17% dos acres de milho; tecnologias de taxa variável em 12% dos acres de soja; e tecnologias de taxa variável em nível nacional: 12% para milho e 8% para soja
Schimmel- pfennig e Ebel (2011)
França 150 mil ha são gerenciados usando AP. 50% das explorações de culturas aráveis têm um trator com um console, uma ferramenta essencial para AP. Um em cada 4 produtores modulam insumos de fertilizantes e defensivos agrícolas.
Invivo (2016)
Japão No cultivo de arroz, os veículos terrestres pulverizam cerca de 22% (em 2014) e a proporção de defesa de plantas em grande escala por VANTs atingiu 36%
Liao (2017)
Suécia Sensores de nitrogênio são usados em cerca de 20% dos campos de trigo, principalmente para aplicação de fertilizantes nitrogenados
Söderström (2013)
Fonte: extraído e traduzido Say et al. (2018).
Observações: os autores foram citados por Say et al. (2018). GPS: global positioning system (sistema de posicionamento global); AP: agricultura de precisão; USDA: United States Department of Agriculture (Departamento de Agricultura dos Estados Unidos); VANT: veículo aéreo não tripulado.
Nota: ¹Artigos inseridos pelo autor; os outros foram citados por Say et al. (2018).
Os estudos sobre a Argentina do item anterior também se repetem aqui por
haver um desdobramento do uso de ferramentas em certa área. Para os Estados
Unidos, também há trabalhos utilizando área, sempre relacionados com culturas.
Como pode ser visto no quadro acima, a área por si ou associada a uma cultura é
uma forma de expressão e espacialização dos resultados de pesquisa em
agricultura, ou seja, oferece a dimensão em que o uso da tecnologia que é de
importância evidente em uma área que depende do solo. Embora não se trate deste
tópico, é interessante observar o único estudo que se refere à adoção de veículos
aéreos não tripulados (VANTs), no Japão.
O Quadro 4.14 lista cinco artigos que tratam da adoção de AP pela
quantificação das propriedades adotantes. É um número baixo para inferências mais
robustas, mas quatro deles foram realizados por órgãos governamentais,
possivelmente porque são dados acessíveis em seus sistemas de controle.
Especificamente para o Brasil, o número de propriedades agrícolas remete ao que
100
se chama no Censo Agro (IBGE, 2017) de estabelecimentos agropecuários,
unidades de medida que já estariam mapeadas e poderiam ser utilizadas para esta e
outras finalidades.
Quadro 4.14 ‒ Artigos que mensuram a adoção de agricultura de precisão por número de propriedades agrícolas
Continente / País Tecnologia e seu nível de adoção Fonte
Canadá Com base em uma pesquisa realizada em 2006, 23,2% das fazendas usam equipamentos ou produtos GPS, 77,9% usam sistemas de orientação, 23,5% usam aplicação de fertilizantes a taxa variável e 27,4% usam aplicação de pesticidas a taxa variável
Haak (2011)
EUA Cerca de 25% das fazendas de amendoim adotaram o mapeamento GPS e mais de 40% usaram piloto automático; adubação de taxa variável teve maior índice de adoção na produção de amendoim, acima de 20% das fazendas, em comparação com outras culturas
USDA (2015a)
EUA 60% das fazendas de arroz adotaram a tecnologia de monitoramento de rendimento e cerca de 55% usaram sistemas de piloto automático
USDA (2015b)
Europa Apesar da ampla gama de soluções de AP oferecidas, apenas 25% das fazendas da União Europeia usam tecnologias com um componente de AP
EPRS (2016)
Inglaterra A proporção de fazendas usando GPS aumentou de 14 para 22%, mapeamento de solos de 14 para 20%, aplicação de taxa variável de 13 para 16% e mapeamento de produtividade de 7 para 11% em 2009 comparado a 2012
DEFRA (2013)
Fonte: extraído e traduzido Say et al. (2018).
Observações: os autores foram citados por Say et al. (2018). GPS: global positioning system (sistema de posicionamento global); AP: agricultura de precisão.
Já o número de agricultores ou empresas agrícolas talvez seja uma
consequência metodológica, porque muitos estudos (p. ex., todos do Quadro 4.1)
utilizam como fonte questionários respondidos pelo tomador de decisão da
propriedade rural. Mas há um predomínio entre os 21 estudos do Quadro 4.15 de
países de agricultura familiar, em que é esperada grande correspondência entre
número de propriedades e de respondentes.
101
Quadro 4.15 ‒ Artigos que mensuram a adoção de agricultura de precisão por número de agricultores ou empresas agrícolas
País / Região / Estado ou Província
Tecnologia e seu nível de adoção Fonte
África do Sul Cerca de 15 agricultores usaram sistema de monitoramento de rendimento na safra de 1999-2000
Mondal e Basu (2009)
Alemanha Entre 6,6 e 11,0% dos agricultores pesquisados usaram AP principalmente para técnicas de coleta de dados, como medição de área baseada em GPS e amostragem de solo
Reichardt et al. (2009)
Austrália 80% dos produtores de grãos usam tecnologia de piloto automático
Leonard (2014)
Austrália A adoção de tecnologia de taxa variável em 2008-2009 aumentou significativamente para 20% em nível nacional
Robertson et al. (2012)
Brasil As tecnologias mais aceitas pelos participantes da pesquisa foram a orientação por GPS com controle manual (89%), orientação por GPS com controle automático (56%) e mapas de rendimento (56%)
Borghi et al. (2016)
Brasil / 9 estados 53,2% de 301 proprietários utilizam AP e possuem barra de luz (41,9%), piloto automático (36,9%), semeadora/adubadora a taxa variável (49,4%), adubadora/calcareadora a taxa variável (38,1%,), colhedora com sensor de colheita (19,4%)
Bernardi e Inamasu (2014)¹
Brasil / estado de São Paulo
58% das empresas nacionais e 38% das estrangeiras de açúcar e etanol adotam AP; as tecnologias preferidas são imagens de satélite do estado (76%), piloto automático (39%), amostragem de solo georreferenciada (31%) e adubação e calagem em taxa variável (29%)
Silva et al. (2011); Cirani e Moraes (2010)¹; Cirani et al. (2010)¹
Brasil / sudoeste do estado de São Paulo
De 53 agricultores de grãos, 49% implementaram AP em algum nível em suas propriedades
Leite et al. (2014)¹
Brasil / sudoeste do estado de Goiás
De um total de 43 respondentes, eles utilizam amostragem de solo em grade (97,73%), aplicação de insumos a lanço (90,91%), tecnologias de aplicação a taxa variável (88,64%), piloto automático (68,18%), sistema de direcionamento de barra de luz (54,55%)
Soares Filho e Cunha (2015)¹
Canadá / Oeste 98% dos agricultores pesquisados usaram a orientação por GPS, 84% pelo menos uma tecnologia de AP, 84% combinaram com a capacidade de monitoramento de produtividade, 73% usaram o controle de seção automático, 75% pretendem usar mais AP no futuro
Steele (2017)
Dinamarca, Bretanha, Suécia, Alemanha
Cerca de 400 agricultores dinamarqueses, 400 britânicos, 300 suecos e 200 alemães adotaram monitores de rendimento até o ano 2000
Fountas et al. (2005)
EUA 54% dos agricultores usaram uma ou mais tecnologias de AP; monitoramento de rendimento (32%) e piloto automático (32%)
Norwood e Fulton (2009)
102
EUA Numa pesquisa com cerca de 200 agricultores, 79,4% utilizam a correção por GPS RTK; o uso de fertilizantes com taxa variável aumentou para 36,2% em 2015 de 31,5% em 2014; o uso de guias para implementos foi de 19,7%
Zemlica (2015)
EUA Até os anos 2000, a adoção de diferentes tecnologias de AP variou em até 22% nas principais culturas de campo. O piloto de trator cresceu mais rápido do que a aplicação de taxa variável para todas as principais culturas de campo nos últimos 10 anos.
Schimmel- pfennig (2016)
EUA / 12 estados Cerca de um terço dos produtores de algodão (34%) adotaram tecnologias de AP
Paudel et al. (2011)
EUA / 14 estados Na pesquisa de 2005, 23% dos produtores de algodão usaram a orientação por GPS assim como na pesquisa de 2013, cerca de 31% adotaram o controle da seção automática e 59%, sistemas de piloto automático
Velandia et al. (2016)
EUA / estado do Kansas
66% dos agricultores pesquisados usaram piloto automático e 47% usam controle de seção automatizado
Miller et al. (2017)
EUA / estado de Ohio 36% dos produtores participantes da pesquisa utilizavam pelo menos uma tecnologia de AP
Isgin et al. (2008)
França 1 em cada 4 produtores modulam insumos de fertilizantes e defensivos agrícolas
Invivo (2016)
Reino Unido Cerca de 60% dos agricultores já usam algum tipo de AP em suas fazendas, embora na maioria das vezes isso signifique simplesmente usar o sistema de direção GPS para tratores
Norris (2015)
Turquia / província de Adana
Cerca de 110 agricultores usam sistemas de orientação automática baseados em GNSS na província de Adana
Keskin et al. (2017)
Fonte: extraído e traduzido Say et al. (2018).
Observações: AP: agricultura de precisão; GPS: global positioning system (sistema de posicionamento global); RTK: real time kinematic; GNSS: global navigation satellite system (sistema global de navegação por satélite).
Nota: ¹Artigos inseridos pelo autor; os outros foram citados por Say et al. (2018).
Para os que se manifestam sobre isso, área e número de propriedades como
indicador para adoção de AP não parecem ter diferenças qualitativas importantes. A
informante 3CS é a única exceção, ao avaliar o número de propriedades como
médio, preferindo a área, pois o adotante pode usar um produto ou serviço de AP
em apenas parte de sua propriedade, especialmente quando não está convencido
de seu benefício. Alguns deles (1A, 2A, 1CS, 1M) sugerem que se busque uma
ponderação ou interpolação entre área e número de propriedades adotantes, que
podem ser extraídas do Censo Agro (1M), por não haver correlação direta entre eles,
103
procedimento este que permite lidar melhor com a grande diferença existente no
Brasil entre tamanhos de propriedade (2A), desafio também notado por 3M. Já em
comparação a produtos e serviços vendidos ou ofertados, há a percepção de que a
área é um indicador melhor (1I, 2I, 3CS, 2M).
Informantes como 1I, 2I, 3A, 2M chamam a atenção para a necessidade de
saber exatamente o que está sendo expresso em área ou número de propriedades e
de garantir que o uso está acontecendo, por meio de verificação em campo ou
mesmo de maneira declaratória (2I). No extremo, 3A afirma que são medidas
genérica na entrada, ou seja, um respondente afirma que uma ou mais tecnologias
são utilizadas, mas isso não garante que o uso de fato ocorreu.
Essas formas de medidas permitem a comparação entre culturas (2A) e entre
regiões e estados (2M), podendo ser aplicada para qualquer dimensão espacial
selecionada, como municípios, macro e microrregiões. Entretanto, conforme
apontado no Item 4.14), há ferramentas específicas que são específicas ou mais
difundidas em determinadas culturas. O número de respondentes, seja agricultor,
seja responsável pela propriedade, acarreta problemas para essa comparação, pois
iguala áreas e propriedades de dimensões muito diferentes, mascara o número de
propriedades que um mesmo agricultor ou empresa agrícola possui, bem como há a
possibilidade de que a AP seja adotada apenas em parte delas (3CS), em
determinadas culturas ou alguma outra condição. Essas ressalvas são ainda mais
relevantes no Brasil, uma vez que a agricultura familiar não é o modelo dominante,
sendo recomendável quando possível refletir esse número em outra medida.
Pelas razões expostas, mesmo sendo um desafio mais complexo, a
interpolação ou ponderação entre área e número de estabelecimentos agrícolas
(segundo a terminologia de IBGE, 2017) parece ser uma medida mais adequada
para as condições fundiárias desiguais do Brasil, e com o potencial de atender
qualquer outra configuração. Em um nível superior, está a cultura dada a
especificidade de certos produtos e serviço de AP nesse sentido e que pode ser
comparada tanto entre cidades, estados ou países. Os comentários e avaliações dos
entrevistados estão dispostos no Quadro 4.16.
104
Quadro 4.16 ‒ Avaliações de área, cultura e número de propriedades ou de usuários sob agricultura de precisão como medida de seu nível de adoção pelos entrevistados
Entre- vistado
Área, cultura e número de propriedades ou de usuários
Medida Boa Média Ruim Por quê?
1I
Área ou cultura
--
"A área de adoção é bem mais significativa [do que o número de equipamentos], eu acho que ela vem em conjugação com o número de estabelecimentos. [...] como é que essa área é calculada, como é que o estabelecimento é considerado estar em adoção? Porque está realmente tendo protocolos na operação dele que são de agricultura de precisão ou é porque ele comprou uma máquina que é teoricamente de agricultura de precisão? Se foi porque ele comprou uma máquina, daí não é válido, como eu já falei antes. Agora se for porque ele está contratando serviços de AP, aí é mais significativo. [...] muito do que se vende de serviço em AP no Brasil é grade amostral de solo e mapa de aplicação à taxa variável de potássio, fósforo e nitrogênio. [...] Agora eles estão rareando, estão adensando mais. Mas então era uma venda de serviço que não era de fato uma AP dentro dos conceitos, assim, bem orientados. [...] E de repente foi contabilizado como adoção, mas é uma tendência de adoção."
Número de propriedades ou usuários
2I
Área ou cultura
X
"Eu acho que se você falar tanto em área ou número de propriedades de adoção, [...] então um especialista que vai lá e verifica: 'olha, realmente aqui nessa propriedade se utiliza alguma tecnologia de agricultura de precisão', aí sim, ele vai ser quantitativo. [...] e que você consiga um dado de qualidade. [...] Ou mesmo que seja declaratório [...] do próprio produtor. Então em que ele fale e comprove que tipo de solução que ele está adotando para dizer que aquilo lá é agricultura de precisão mesmo. Aí sim, mais representativa do que simplesmente vendas de equipamentos. [...] O que eu acho que vai gerar mesmo a adoção é os resultados que ele obtém. [...] já com base em alguma informação que ele já coletou, ele fez aplicação em taxa variável. Aí é um exemplo de adoção efetivo. Agora, eu tenho um equipamento que faz taxa variável, isso não quer dizer que ele utilizou. [...] não quer dizer nada, ele mesmo declarando que tem o equipamento. Agora se ele fala que realmente faz aplicação, acho que aí sim é um bom indicativo."
Número de propriedades ou usuários
105
1A
Área ou cultura X
"Qualquer medida tem que ser equilibrada entre o número de usuários e a área que eles representam. [...] Então a gente tem visto o único levantamento que eu conheço, que foi público, é uma empresa privada que faz e a gente supõe que a amostragem dela seja equilibrada. Que no Sul, ela pega agricultores de porte que represente aquele tamanho fundiário, e no Cerrado idem e no Matopiba idem. [Se disserem] que 15% de agricultores é 15% da área. Esse é um pressuposto nosso. Então ela precisaria ser garantida, essa métrica aí precisaria ser garantida, para que o número de entrevistados tenha uma equivalência com a área e tenha a mesma equação, a mesma fração do total de área. [...] Eu acho que nós nem temos o suficiente [...] Eu sempre fui defensor de pesquisa de adoção deveria ter sempre como denominador o total de área."
Número de propriedades ou usuários
--
2A
Área ou cultura
--
"O número de empresas talvez a gente possa correlacionar mais com o número de pessoas que estão interessadas. [...] Área não tem correlação direta com o número de proprietários, número de propriedades [...], mas é interessante para ver especialmente [...] que culturas adotam mais. Especialmente se você fizer isso numa razão em relação à área total cultivada daquela cultura. [...] vale uma ponderação, algum tipo de análise em relação ao tamanho da propriedade, fazer uma categorização, [...] você pega uma cultura como algodão, ou mesmo soja, você vai ter produtores enormes, muito grandes, e vários pequenos. Porque tecnologia certamente tem aplicabilidade diferente para uns e outros, então o tipo de custo da tecnologia e tudo mais. Então talvez valesse a pena depois de olhar isso segmentando. [...] Ou se tivesse acesso por exemplo por rendimento, para rendimento você nunca vai achar para a propriedade.
Número de propriedades ou usuários
3A
Área ou cultura
--
"Olha, eu não vejo problema. Só que de novo: são medidas ainda muito genéricas. Porque você tem que ver o que ele adotou. Como ele está adotando. De novo, são medidas de adoção na entrada, não na saída, não no resultado. Isso que eu tirei de pisoteio etc. é mais na saída, é no resultado."
Número de propriedades ou usuários
1CS
Área ou cultura
--
"Entrevistador - Medida direta, você acha que funciona? Só um comentário, por exemplo, se a gente tem em uma região uma concentração fundiária maior e numa outra, menor, você acha que ponderar isso é complexo ou é tranquilo? Por que tem áreas, por exemplo, no Mato Grosso que você falou, por exemplo, as propriedades são muito maiores e a gente tem área sob adoção e número de propriedades. A composição entre eles você acha que é uma medida razoável? - Acho."
Número de propriedades ou usuários
106
2CS
Área ou cultura
--
"Eu preciso de uma janela de plantio que vai regular uma execução de um serviço, de uma ferramenta de agricultura de precisão. Nesse time, ele não é meu, [...] não é seu, não é da empresa, ele é da cultura, ele é da janela de plantio, ele é da época de chuvas. [...] e do tamanho da propriedade. [...] a gente não é refém, mas a gente tem que estar interligado com esses fatores para conseguir entregar um trabalho do maior nível e acurácia possível, dentro do início, meio e fim. Simplesmente porque é um fator adverso que é da cultura."
Número de propriedades ou usuários
3CS
Área ou cultura X
"Eu acredito que a área de adoção [...] faz um pouco mais de sentido do que a pergunta anterior [oferta e vendas de produtos e serviços] porque geralmente quando você trata de uma área muito grande, isso tem um custo maior. Quando preencher e medir área, [...] então o produto deve ser vendido nessa mesma unidade. Então quando você fala assim: 'Olha, eu vou colocar', [...] ele provavelmente não vai colocar na área toda dele porque tem um custo e eles são receosos a gastar com uma coisa que eles ainda não conhecem, considerando que a gente está falando de engajamento, do quanto eles estão utilizando, a gente considerando que ele ainda não conhece todos os benefícios disso." "O de área, eu concordo que é melhor do que o outro, agora quantidade, com certeza, é médio."
Número de propriedades ou usuários
X
"Acho que faz sentido em uma região [...]. Quando a gente fala de uma região como, por exemplo, o Mato Grosso. É até uma reação humana. Quando os grandes usam, os pequenos se interessam em usar também. Então essa quantidade importa." "O de área, eu concordo que é melhor do que o outro, agora quantidade, com certeza, é médio."
1M
Área ou cultura
X
"Seria uma boa. Boa medida, sim. [...] então a gente conseguiria quem sabe interpolar esses dados de área que usa as tecnologias, com propriedades que simplesmente a gente pegaria dados do censo e verificaria. Então seria tranquilo."
Número de propriedades ou usuários
2M
Área ou cultura
--
"teria que ver [...] como medir essa adoção, mas se eu tivesse um indicador de medida, eu acho que esse daí pegaria algumas informações interessantes. É uma percepção, não sei se é um valor exato. [...] A região Sul, eu tenho a percepção de que parece que ali está com um nível de adoção maior. [...] Do que um Centro-oeste, do que um Sudeste. Só que o Centro-oeste vem crescendo rápido. Então, acho que por região conseguiria dar alguns insights desse tipo. [...] acho que é um indicador mais potente do que só a venda de máquina." "Entrevistador - Do que só a venda de máquinas. Tanto área como número de estabelecimentos." "Exatamente."
Número de propriedades ou usuários
107
3M¹
Área ou cultura X
"Varia muito de cada região. Um produtor que possui 50 mil ha possui tecnologia e outros 10 produtores que possuem 300 ha não possuem tecnologia, ou vice-versa. Não retrata a realidade como um todo."
Número de propriedades ou usuários
X "Seria uma forma de auxílio, mas também não muito confiável."
Fonte: elaborado pelo autor.
Nota: ¹Entrevistado respondeu por e-mail e por isso há um nível determinado por ele na planilha, apesar de não estar dito no texto.
4.2.3 Outras propostas de medidas do nível de adoção de agricultura de precisão
Pamplona e Silva (2019) propuseram uma medida indireta para comparação
do nível de adoção de AP entre países: o número de artigos acadêmicos revisados
por pares publicados em determinado período (neste caso, 2001-2017). Os artigos
são entendidos como “encomendas” da comunidade desenvolvedora da tecnologia,
incluindo fabricantes, prestadores de serviço e usuários, atendidas pela comunidade
acadêmica, inclusive universidades, escolas técnicas e institutos de pesquisa, de
modo a validar as tecnologias e suas condições de uso. Esse indicador seria uma
tentativa de medida dentro da abordagem sistêmica de adoção e foi utilizado em
uma comparação entre três países da América do Sul (Argentina, Brasil e Colômbia),
tendo como referência os Estados Unidos, país com maior valor de produção
agrícola do mundo, comparável com toda a América do Sul. A Tabela 4.1 apresenta
o resultado, que conota uma liderança absoluta dos Estados Unidos, com
praticamente um terço dos artigos produzidos, enquanto os outros três países juntos
oscilariam entre 3,5 e 5% dos artigos.
Como se trata de uma nova forma de medição e de caráter exploratório,
confirmou-se a expectativa de uma grande variedade de considerações e
avaliações, das piores às melhores, com nuances que não surgiram durante aquele
trabalho. A medida foi considerada válida por 1I, 2A (que propôs algo semelhante
antes de ser feita a pergunta), todos do setor Consultoria e Prestação de Serviços,
1M e 2M, mas ruim para 3A, por não ter relação com os efeitos da AP, e 3M, pela
desconexão entre academia e o produtor.
108
Tabela 4.1 – Número de artigos sobre agricultura de precisão em países selecionados e Estados Unidos (2001-2017)
Países Scopus % do total WoS % do total
Estados Unidos 1046 28,56% 1204 36,07%
Argentina 28 0,76% 18 0,54%
Brasil 139 3,80% 95 2,85%
Colômbia 11 0,30% 7 0,21%
Outros países 2438 66,58% 2014 60,34%
Total 3662 100% 3338 100%
Fonte: Pamplona e Silva (2019), a partir das bases de dados Scopus e Web of Science (WoS).
O Informante 2CS afirma que sua empresa participa em artigos acadêmicos e
acredita que dão autoridade técnica à sua atividade e 3CS vê como positiva a
proximidade entre academia e mercados. Para 2I e 3A, esse indicador não guarda
relação com o que acontece no campo, mostrando para o primeiro o estado da
pesquisa, que é feita para os pares, e para o segundo, quais são as tendências de
inovação. Da ressalva de 2I depreende-se que a própria qualidade do ambiente
acadêmico de um país, os incentivos à publicação e seu nível de internacionalização
podem influenciar, valendo fazer a mesma consulta para outros países
desenvolvidos e em desenvolvimento. Deve-se ter atenção para o fato de que essa
medida pode enviesar resultados se utilizada em escala regional, pois a oferta dos
provedores de tecnologia não está conectada com a produção acadêmica (1A, 3M)
com e a pesquisa de uma universidade pode ser influenciada pelas culturas de seu
entorno (2M). Dois deles consideram outros aspectos da pesquisa acadêmica que
poderiam entrar em uma avaliação dessa natureza:
● 1I: materiais e métodos, área, caracterização da área, localização, disponíveis
nos artigos com experimentos e observações;
● 2A: grupos de pesquisa, quais publicações (nacionais ou internacionais),
quantas publicações, se é em revista nacional;
Os principais comentários dos entrevistados estão no Quadro 4.17.
109
Quadro 4.17 ‒ Avaliações do volume de artigos publicados como proxy do nível de adoção de agricultura de precisão pelos entrevistados
Entre- vistado
Volume de artigos acadêmicos publicados (proxy)
Boa Média Ruim Por quê?
1I --
"é um ponto interessante até porque todo trabalho [...] está amarrado, você tem lá materiais e métodos, a área, a caracterização da área, quantos hectares, a localização. [...] Então talvez não só olhar pelo número de artigos, mas ir direto em material e métodos e ver a localização e o tamanho daquela área que está sendo considerada naquele estudo. [...] ontem mesmo [durante o ConBAP 2018], eu assisti quatro trabalhos de AP [...], mas são visões diferentes de um trabalho integrado numa mesma área. [...] são quatro trabalhos, mas contabilizaria uma área de adoção. [...] Então seria uma forma interessante desde que fosse detalhada não a publicação em si, mas a área onde ela está sendo aplicada."
2I --
"Artigos publicados, você vai conseguir quantificar acho que muito bem como anda a pesquisa, como anda a ciência, o universo acadêmico e de pesquisa. [...] Como anda o desenvolvimento de novas soluções por parte principalmente das universidades e institutos de pesquisa. Acho que você vai conseguir retratar bem como anda esse grupo que trabalha com agricultura de precisão. Não sei se retrataria muito bem a parte, o lado das empresas, o lado talvez alguma coisa das publicações que tenham parceria com empresa que você consiga captar. Mas não sei se a quantificaria o universo de produtores. [...] Que a comunicação científica, ela é para os pares. [...] Então eu acredito que você ficaria mais restrito aí nessa quantificação. [...]"
1A --
"Aí nós vamos chegar à conclusão que São Paulo é o grande adotante de tecnologia. [...] Quando na verdade não é. A área de grãos de São Paulo talvez seja uma das mais retrógradas do Brasil. Porque é pequena de grãos. Cana não, cana a gente não pode dizer a mesma coisa. mas não, eu acho que a pesquisa acadêmica não condiz com a adoção. Não é linear esse raciocínio. [...] Vamos pegar. Goiás é um grande adotador, mas quem publica em Goiás? Tem o fulano lá e só. Então de onde vem a informação e a tecnologia. Não, vem dos provedores, que não estão conectados com a produção acadêmica. Nem no espaço nem no tempo."
2A X
"ver também grupo de pesquisa, publicações em português e em inglês. [...] Quem pesquisa, quanto, quais são as publicações, tantas publicações, se é em revista nacional, tem umas revistas nacionais muito ruins e tem umas médias, vai, tem revistas internacionais, que são melhores, ver como o pessoal está produzindo isso. Para avaliar um pouco a quantidade e a qualidade da pesquisa em AP feita aqui."¹
110
3A X
"Não, isso eu acho que não tem nada a ver com operação. Você pode ter um monte de artigo científico e não ter adoção no mercado. [...] isso talvez é uma das piores. [...] Porque quem escreve artigo é innovator . Na esperança de que isso vai chegar lá na massa. Então nós estamos falando de medida de massa. Se você quer esse tipo de medida de paper é legal para você falar de quais são as novas tendências [...], aí você pode usar um negócio desse aqui. [...] Mas isso depois que transformar em adoção, isso tem um chão enorme. "
1CS --
"Eu acho que pode ser um indicativo, porque quanto mais publicações estão surgindo é justamente porque a academia ou mesmo, não só o meio acadêmico, mas há uma demanda de mercado real em função de inovação e de pesquisa e validação sobre essa parte de agricultura de precisão. [...] Academia e as instituições de pesquisa cada vez mais têm que estar voltadas para o mercado, para atender as demandas de mercado para justificar até mesmo a sua existência. Devolver para a sociedade, contribuir com a sociedade, com o avanço dela. Quanto mais [...] publicações vierem ao encontro dos interesses do mercado, e falando de agricultura de precisão, [...] pode ser um indicador de adoção também."
2CS --
"[...] a gente está vendo uma demanda de artigos científicos voltados para a área tecnológica e a agricultura de precisão. Nós [a empresa em que ele trabalha] até temos algumas participações na publicação de alguns artigos, porque foram necessidades e foram estudos que foram levantados a campo, ou seja, on-farm. Dentro da fazenda do cliente. Então a gente acredita numa crescente demanda e esses artigos científicos são muito importantes até para desenvolver o trabalho dos acadêmicos no tocante à ligação com esse mercado de tecnologia e também abrir as portas para a empresa poder levar uma coisa cada vez mais técnica para o cliente. Ou seja, tem uma literatura embasando aquela ferramenta, aquela tecnologia, aquele tipo de serviço."
3CS --
"Eu também acredito que esses artigos não surgem aleatórios. Eles têm que fazer sentido com a realidade do que está acontecendo. Então eu acredito que influencia sim. Se a gente tem um grande fluxo de artigos declarando que isso é uma demanda, faz sentido sim."
1M -- "É uma linha de raciocínio muito válida e, claro, teria que ser analisado, comparado [...]. Comparar com outros dados disponíveis até então. Então acho que seria válido sim."
2M --
"indiretamente sim, só que eu acho que o grande modelo de falha desse aí é, por exemplo, se você for para as grandes instituições [...], vamos pegar a Esalq, [...] provavelmente vai ter muito trabalho das culturas que estão próximas. [...] Porque os alunos precisam fazer ou na cana [...], laranja. Porque eu estou falando essas culturas? O que tem no estado de São Paulo e estão próximas de Piracicaba. [...] Então isso pode enviesar o seu modelo a [...] tirar uma decisão muito pontual, regional, que não representa a realidade do Brasil."
111
3M² X "Produtor não escreve artigo, somente meio acadêmico e com baixa adoção ainda no Brasil. Não é um meio de medir, se for, está equivocado."
Fonte: elaborado pelo autor.
Observações: Esalq: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, da Universidade de São Paulo.
Notas: ¹O entrevistado propôs isso espontaneamente, antes da pergunta. ²Entrevistado respondeu por e-mail e por isso há um nível determinado por ele na planilha, apesar de não estar dito no texto.
Depois de terem refletido sobre as formas de medição do nível de adoção de
AP disponíveis na literatura, os entrevistados foram convidados a fazerem suas
propostas de medidas. Algumas das propostas foram interpretadas no sentido de
oferecer um indicador mais objetivo, conforme o Quadro 4.18.
Quadro 4.18 ‒ Propostas dos entrevistados de outras medidas do nível de adoção de agricultura de precisão
Entre- vistado
Medida ou indicador Justificativa
2I
Rede de parcerias entre agentes participantes da AP e eventos da área
"E as parcerias que a gente trabalha e desenvolve com empresas e às vezes validação em área de produtores [...], talvez o nível de parcerias empresas-universidade, empresa-instituto de pesquisa, gerando soluções, sejam uma métrica interessante. [...] Eu acho que poderia ser já um bom índice, um bom indicador para você talvez mensurar essa relação entre essas três partes." "É um evento [ConBAP 2018] que a organização dele [...] ouve muito as empresas, tem muito relacionamento com as empresas. [...] o meio empresarial, ele é determinante, não exclusivo, mas na formatação do próprio evento. [...] E esses dois atores buscam os produtores, tanto a academia como as empresas. Então, talvez esse ambiente tenha mais essa interação do que o ambiente simplesmente da publicação acadêmica em revistas científicas."
2A
Indicadores diversos (cultura, tamanho da propriedade, rendimento, número de prestadores de serviço, número de propriedades, tipo de equipamento, tipo de serviço, pesquisa)
"Talvez por cultura e por tamanho de propriedade [...]. Ou se tivesse acesso por exemplo por rendimento, para rendimento você nunca vai achar para a propriedade." "É interessante ver o número de empresas do Brasil, seja de produtores, de prestadores de serviços ligados ao tema, tentar ver uma derivada disso, como é que está variando no tempo. [...] Talvez a categoria também por tipo de equipamento ou serviço. [...] outra coisa é ver também grupo de pesquisa, publicações em português e em inglês. [...] Porque isso tudo aqui [...] envolve um ecossistema. Todos esses atores são importantes. Então se você não tiver gente pesquisando, você não vai ter condição de dar apoio para o produtor. [...] Então eu acho que é importante você avaliar tudo isso. Não só o produtor, o número de produtores, propriedades, de área etc., não só as empresas, quantas empresas de um segmento, mas também a pesquisa."
112
3A
Índice de pisoteio, de sobreposição da pulverização e de não- -pulverização
"o primeiro grande efeito que você vai ter com a AP, com essas tecnologias de pronto uso [...]: Índice de pisoteio. Então quanto que está tendo de pisoteio na minha fazenda? [...] o pessoal de cana mede isso, pessoal de soja também, então esse é um índice que você vai encontrar assim "de cara". Que é uma contribuição direta da AP." "Então, é esse índice de sobreposição e índice de "não passou" [pulverização]. Isso também é medido hoje. Então também, isso também gera mais de 3, 4% de melhoria. [...] porque a agricultura de precisão, esse de pronto uso, impacta diretamente na qualidade de operação." "Adoção, era melhor você falar o seguinte: essa pesquisa, que você fizer na associação de produtores rurais, vale muito mais do que você pesquisar paper. [...] É que, o seguinte, quando você está medindo as coisas, você tem duas formas de medir: você está medindo a entrada [...] é uma forma de você medir. [...] O que eu estou sugerindo é você cruzar a os números de entrada com os números de saída, de efeito que isso está provocando. Se não está provocando efeito aqui, daqui a pouco aqui para. Pode ser modinha. [...] Teve um monte de compra de drone, não aconteceu nada. [...] agora os caras estão comprando, mas acabou a modinha."
3CS
Engajamento da equipe da propriedade e confiabilidade dos dados
"Essa parte eu acredito que a gente pode medir se ele está engajado ou não, assim um indicador para a gente claro é quando ele passa a tomar decisões orientado por aquela ferramenta. Então, por exemplo, a gente tem ali a parte de monitoramento. Quando ele passar a fazer as prescrições considerando o apontamento que foi feito pelo tablet ou os insights que uma plataforma gerou [...] Então isso aí a gente considera como um nível de engajamento excelente." "A gente tem algumas formas um pouco mais específicas para acompanhar qual é o nível de adoção dos nossos clientes. [...] Mas aí a gente considera engajamento da equipe, a confiabilidade dos dados que estão chegando, [...] se ele passa a confiar naqueles dados, ele toma uma decisão, é o nível que ele está engajado."
2M Percepção do agricultor
"ouvir a percepção do agricultor. [...] Segmentar o agricultor por áreas, eu tenho os grandes, os médios e os pequenos, entrevistar ele. Vai falar assim 'olha, o senhor já tem?', 'tenho', 'o quanto disso você usa? Porque está usando?', fazer perguntas diretas e aí sim entender o porquê da adoção. Inclusive dos pequenos quando não usam. Porque qual é a dificuldade dele? É caro ainda, eu não enxergo benefício, o que é? [...] Então é um indicador para mim, que seria usuário final, é o melhor, mais limpo que você teria de informação da adoção de tecnologia."
3M
Indicador composto de n. de vendas, de estabelecimentos rurais, área etc.
"Acredito que uma mescla de todas as opções acima, número de vendas, estabelecimentos, fabricantes etc. Similar a maneira que é realizada a medição de máquinas agrícolas e veículos pela Anfavea, mesmo que alguns players menores não estejam inclusos, retrata boa parte da realidade."
Fonte: elaborado pelo autor.
Observação: AP: agricultura de precisão.
113
Das propostas de 2I decorre a ideia de uma abordagem em rede, em que se
identificam os agentes participantes das redes e se mensura a força dos laços entre
eles, que também se expressam em eventos e fóruns. Os informantes 2A e 3M
propõem algo no sentido de um conjunto de indicadores, mas de naturezas bastante
distintas: o primeiro tem uma visão mais sistêmica e abrangente, da qual se destaca
a produtividade como indicador (também em BORGHI et al., 2016, p. 95;
BERNARDI; INAMASU, 2014, p. 574), não encontrada até o momento, mas se
supõe que sua decomposição para encontrar a componente de AP seja bastante
complexa caso se utilizem outras tecnologias que ofereçam ganhos de
produtividade; o segundo sugere uma composição das medidas apresentadas nos
Itens 4.2.1 e 4.2.2, algo mais simples, mas que poderia atender à preocupação
constante de 3A durante a entrevista em relação à medição do efeito que a AP
causa e seu cotejo com o que ele chama de medidas de entrada, principalmente às
de oferta e venda de produtos e serviços. De certa maneira, o artigo de Borghi et al.
(2016) esboça isso ao consultar agricultores e concessionárias de equipamentos,
mas não chega a nenhum cotejo entre um tipo de informação e outro.
Por essa razão, 3A sugeriu dois índices oriundos de tecnologias de aplicação,
que de certo modo incorporariam os ganhos de bons diagnósticos: pisoteio e
sobreposição ou não aplicação de pulverização, ambos ligados à orientação por
mapa ou GPS. Já uma plataforma de suporte à decisão, no nível de gestão, como a
da empresa de 3CS, teria como indicador o índice de engajamento nas prescrições,
que pode ser inserido na própria plataforma e dependeria da confiabilidade dos
dados utilizados. Estes são indicadores e medidas que medem o uso de
ferramentas, mas a diferença reside no fato de que os dois primeiros oferecem
dados do impacto do uso, que mensuram o nível de adoção das respectivas
ferramentas apenas na comparação entre duas áreas ou propriedades, enquanto o
último permite por si só avaliar o nível de adoção dentro da mesma área ou
propriedade.
Por fim, 2M sugere a captação das percepções dos agricultores sobre como o
uso é realizado e também porque não usam determinadas tecnologias. De um lado,
está relacionado com os estudos de determinantes e limites de adoção tratados no
Item 2.1.3, de outro, Bernardi e Inamasu (2014, p. 574) levantam percepções dos
114
respondentes sobre produtividade, rentabilidade, qualidade do produto e meio
ambiente. Vale assim considerar como esse tipo de estudo poderia colaborar na
medição de adoção de AP.
Quanto aos artigos do Quadro 4.1, há aqueles que fazem estudos do nível de
adoção conjuntamente com a avaliação de impacto e de limites e determinantes de
adoção. Entretanto, há algumas medidas que podem ser trazidas a esta reflexão,
quais sejam: investimentos em AP nos próximos anos e expectativa de novas
tecnologias úteis de AP (BORGHI et al., 2016, 97 e 102) e atividades em que se
utiliza a AP (correção do solo, adubação, colheita, pulverização, semeadura,
irrigação) (BERNARDI; INAMASU, 2014, p. 571). As duas primeiras podem auxiliar
na interpretação do teto móvel da adoção da tecnologia, enquanto a segunda pode
proporcionar outra forma de agrupamento útil das ferramentas de AP que permite
identificar deficiências em sua adoção, bem como auxiliar na composição de uma
medida para o sistema de manejo por AP.
4.2.4 Considerações consolidadas sobre as formas de medição da adoção de
agricultura de precisão
Como características mais gerais do que foi ora disposto, as principais
medidas aplicadas relacionam sistema tecnológico (no nível da ferramenta, da
subcategoria tecnológica ou da categoria funcional) e espaço (município, região,
estado, país, cultura), especialmente do lado da demanda, o que era esperado
devido à dificuldade de mensurar a adoção do sistema de manejo por AP. Para o
lado da oferta, por seu turno, não houve uma referência espacial, mas que é
essencial no intuito de cotejar medidas de entrada e saída e se mensure o potencial
realizado da AP.
A abordagem considerada ideal seria bottom-up, observando oferta e uso de
ferramentas de AP classificadas segundo categorias funcionais, subcategorias
tecnológicas ou atividades em que se emprega a AP e ferramentas (dependendo da
profundidade em uma área ponderada em relação ao número de estabelecimentos
agrícolas (segundo a terminologia de IBGE, 2017) sob AP, coberta
preferencialmente por uma única cultura. Na oferta, seriam listados em separado os
provedores de serviços e produtos de AP que atendem a referida área,
115
preferencialmente o que foi vendido. Do outro lado, seriam listadas os serviços e
produtos adquiridos, podendo ser avaliados os impactos e efeitos de cada um para
validar sua utilização. A abordagem top-down também deve ser testada, mas os
riscos de comprometer sua representatividade são mais altos se for aplicada em
várias regiões ou em várias culturas. Em ambos os casos, podem ser feitos em cima
de uma amostra e tratados estatisticamente, mas é um algo a ser validado também
em termos de representatividade.
São desafios decorrentes da análise das formas de medição do nível de
adoção de AP:
● Levantar com ABPSAP a oferta de serviços e com a Abimaq e a Anfavea a de
máquinas e implementos para criação de série histórica, seguindo a lógica da
taxonomia unificada de AP;
● Desenvolver um modo de interpolar ou ponderar área, número de
estabelecimentos agrícolas e culturas cobertas por AP, tendo em vista os
dados anuais de colheita por município do IBGE (2018), que de certo modo
correspondem aos crop reporting districts utilizados por Griliches (1957) (Item
2.1.1);
● Aprofundar a análise do benchmarking internacional dos artigos referenciados
nos Quadros 4.11 e 4.13 a 4.15 (e quaisquer outros encontrados), identificar
outras medidas e metodologias possíveis;
● Avaliar cada uma das outras medidas aventadas no Item 4.2.3 e, caso se
entenda que sejam úteis e factíveis, verificar a melhor forma de obtenção dos
seus dados e testar sua aplicação.
116
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Entre as recompensas possíveis da pesquisa exploratória, está a
possibilidade de ter identificado uma nova face de um dado problema ou aberto uma
nova trilha de investigação para lidar com ele. Há uma série de riscos, entretanto, já
que não há bases muito firmes para pisar. Por sorte, tanto com relação à teoria de
adoção tecnológica, inclusive na agricultura, e à conceituação da agricultura de
precisão (AP) esse não foi o caso. Por outro lado, as formas de medição e
indicadores de adoção de um sistema complexo e dual, ao mesmo tempo
tecnológico e de manejo, se mostraram um campo bastante movediço, ainda mais
para um trabalho em nível de mestrado.
Ainda assim, a análise realizada permite verificar a evidente fragmentação
das informações sobre o nível de adoção de agricultura de precisão no Brasil, bem
como a magnitude do desafio de apreender esse fenômeno por meio de indicadores
e outras formas de medição. Escala do País, tipos de solo, grande variedade de
culturas, as desigualdades entre as regiões, a complexidade, diversidade e
disponibilidade das ferramentas e toda a sorte de determinantes e barreiras à
adoção (que fogem ao escopo do trabalho) são partícipes desse mosaico.
Também não se pode furtar à reflexão sobre a própria metodologia aplicada.
Por um lado, as fontes utilizadas e até mesmo suas limitações intrínsecas
enriquecem o processo, uma vez que permitem que seja levantada uma
multiplicidade de aspectos a partir dos quais se pode identificar e sistematizar o que
é essencial na medição da adoção da AP. Por outro, uma dessas limitações foi a
falta ao menos uma escala tipo Likert simplificada para culturas, estados e regiões e
ferramentas pertencentes à cada categoria funcional no roteiro de entrevistas,
carência esta que aponta para o desafio de dar significado ao que se chamou de
baixo, médio ou alto ou bom, médio ou ruim. Há ainda a possibilidade de transformar
esse roteiro em uma survey, ou seja, uma pesquisa de abordagem quantitativa.
Por essa razão, a discussão e as propostas de medidas de adoção são ainda
incompletas, uma vez que carecem de testes e validação para serem consideradas
aplicáveis e retroalimentar a literatura sobre adoção. Os desafios originados da
Seção 4 mais os destas Considerações Finais renderam a seguinte agenda para a
117
elaboração de uma abordagem sistêmica do fenômeno de adoção e suas
respectivas medidas:
● Estudar a possibilidade de incluir perguntas no próximo Censo Agro ou outro
censo de menor escala, que permitam levantar informações sobre o uso das
diversas tecnologias e técnicas de AP;
● Identificar as ferramentas e processos que caracterizam o “centro da AP” e
aquelas que sirvam à AP como sistema de manejo;
● Desenvolver uma taxonomia unificada em três níveis para o sistema
tecnológico da AP, implicando reformulação do Quadro 2.2: 1) categorias
funcionais (diagnóstico, aplicação e gestão), 2) subcategorias tecnológicas
(trajetórias tecnológicas) ou atividades em que a AP é utilizada (correção de
solo, adubação, colheita, pulverização, semeadura, irrigação) e 3)
ferramentas propriamente ditas;
● Desenvolver medidas de adoção para o sistema de manejo por AP, já que
este não guarda relação direta com a categoria funcional de gestão;
● Avaliar os processos top-down e bottom-up para levantar dados como
municípios, estados, regiões, municípios e culturas;
● Levantar com ABPSAP a oferta de serviços e com a Abimaq e a Anfavea a de
máquinas e implementos para criação de série histórica, seguindo a lógica da
taxonomia unificada de AP;
● Desenvolver um modo de interpolar ou ponderar área, número de
estabelecimentos agrícolas e culturas cobertas por AP, tendo em vista os
dados anuais de colheita por município do IBGE (2018), que de certo modo
correspondem aos crop reporting districts utilizados por Griliches (1957) (Item
2.1.1);
● Aprofundar a análise do benchmarking internacional dos artigos referenciados
nos Quadros 4.11 e 4.13 a 4.15 (e quaisquer outros encontrados), identificar
outras medidas e metodologias possíveis;
● Avaliar cada uma das outras medidas aventadas no Item 4.2.3 e, caso se
entenda que sejam úteis e factíveis, verificar a melhor forma de obtenção dos
seus dados e testar sua aplicação;
118
● Dar significado ao que se chama de baixo, médio ou alto para o nível de
adoção, o que passa certamente pelas categorias funcionais do Quadro 2.2
como um “sistema de eclusas”;
● Reformular o roteiro de entrevistas e considerar sua adaptação para uma
survey.
Essa visão sistêmica busca atender aos diversos agentes envolvidos com a
AP, independentemente de sua função nessa rede. Por essa razão, a condução da
agenda deve ser realizada por entidades que lhe sejam centrais, públicas como a
Empresa Brasileiras de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) e a Comissão Brasileira
de Agricultura de Precisão (CBAP) e mais recentemente a privada Associação
Brasileira de Agricultura de Precisão (AsBraAP).
Além dessa agenda, podem ser consideradas contribuições deste trabalho:
● Conceito abrangente de AP, adequado à medição de sua adoção;
● Conceito de adoção tecnológica adequado a uma abordagem sistêmica de
adoção;
● Acréscimo das ferramentas de gestão por AP às categorias funcionais de
McBride e Daberkow (2003), sua interpretação como “sistema de eclusas” e a
propositura de um nível intermediário, seja por subcategorias tecnológicas,
seja por atividades realizadas com AP;
● O levantamento bibliográfico realizado, que ainda demanda aprofundamento e
continuidade em sua exploração, em especial o benchmarking de Say et al.
(2018).
119
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