Como o uso de dados no agro permite gerar lucro até na escassez de matéria-prima
Com IA, visão computacional e analytics ponta a ponta, gigantes como a Minerva convertem o déficit global de carne em vantagem competitiva, otimizando do boi em pé à gôndola e inaugurando a era da proteína orientada por dados.
O déficit global de carne bovina abriu uma rara oportunidade, e a Minerva está mostrando como o uso intensivo de dados e inteligência artificial pode transformar esse “vento de cauda” em resultados estruturais, não apenas em um bom ciclo. Ao invés de depender apenas da alta de preços ou da sorte do ciclo pecuário, a companhia se aprimorando em ler melhor os dados da cadeia, do boi em pé à gôndola, e reagir mais rápido do que a concorrência.
Nos próximos anos, o mundo deve conviver com um déficit estimado em até 2 milhões de toneladas de carne bovina, com Estados Unidos, Europa e China reduzindo rebanhos e produção, enquanto a demanda por proteína segue firme. A América do Sul, com capacidade de expansão rápida de oferta, torna-se a “plataforma” natural para suprir essa escassez – e é exatamente aí que a Minerva se posiciona como um caso emblemático de como tecnologia e dados podem amplificar vantagens geográficas.
O primeiro movimento dessa estratégia é geopolítico, mas orientado por dados. Ao analisar fluxos de comércio, tarifas e gargalos de oferta, a Minerva identificou o México como um dos mercados mais promissores do mundo: a participação da carne brasileira nas importações mexicanas saltou de 3% para 38% após a guerra comercial e a queda da oferta americana.
Agora, a empresa projeta fazer do país até 15% de suas exportações, vindo de menos de 2% hoje: uma guinada que só é possível porque os algoritmos ajudam a antecipar demanda, precificação e arbitragem entre origens (Brasil, Paraguai, Argentina) e destinos.
Mas é dentro da planta frigorífica que a tecnologia mostra sua face mais concreta. A Minerva vem automatizando a classificação de carcaças com inteligência artificial: câmeras capturam imagens em alta resolução, algoritmos treinados em dezenas de milhares de exemplos avaliam cobertura de gordura, conformação e padrões de qualidade em frações de segundo.
Cada meia carcaça pode ser analisada e tipificada em cerca de 0,8 segundo, com uma precisão muito superior à avaliação manual, permitindo padronização de cortes, melhor aproveitamento da matéria-prima e redução de erros humanos.
Essa “visão computacional da carne” não é apenas um ganho de eficiência interna; ela alimenta um data lake poderoso. A empresa passa a conhecer, com granularidade, o desempenho de cada fornecedor, região e sistema de produção em termos de rendimento de cortes nobres, qualidade da gordura, frequência de lesões e não conformidades.
Esses dados retroalimentam a originação: a companhia consegue pagar melhor quem entrega carcaças mais eficientes, sinaliza ao produtor quais práticas (genética, manejo, nutrição) trazem mais valor e otimiza o mix de compra de gado em cada praça, reduzindo custos e aumentando margem.
Na logística, a inteligência artificial entra como cérebro silencioso de uma operação continental. A Minerva atua em múltiplos países da América do Sul, conectando fazendas, plantas industriais, centros de distribuição e portos, em uma malha sujeita a variações cambiais, sanitárias e regulatórias. Algoritmos de otimização definem rotas, janelas de embarque e combinações de cargas que reduzem o custo por tonelada e, ao mesmo tempo, maximizam o atendimento a mercados de maior valor agregado, como o próprio México e destinos premium na Ásia.
Além disso, modelos de machine learning são empregados na precificação dinâmica e no orçamento, cruzando informações de oferta de gado, câmbio, demanda por cortes específicos, restrições sanitárias e estoques nos principais hubs comerciais.
Em vez de operar com planilhas estáticas, a empresa passa a rodar matrizes de desmontagem do boi ajustadas em tempo real, decidindo quanto de cada carcaça será destinado ao mercado doméstico, quanto irá para exportação, e para quais países, maximizando o valor total por animal abatido.
O impacto financeiro dessa arquitetura de dados não é marginal. Em seu Investor Day, a Minerva anunciou que espera ganhos anuais recorrentes de aproximadamente R$ 288 milhões com o uso de inteligência artificial e analytics, a partir do ano que vem. Esses ganhos vêm justamente da combinação de três frentes: otimização logística, arbitragem de gado entre diferentes origens e machine learning aplicado a orçamento e formação de preços. Em um negócio de margens historicamente apertadas, esses R$ 288 milhões representam uma folga relevante para sustentar competitividade em um ciclo de expansão global de demanda.
Outro elo em que dados mudam o jogo é a eficiência produtiva do rebanho que abastece a cadeia. O uso crescente de DDG: o farelo proteico resultante do etanol de milho, na nutrição bovina está reduzindo o tempo de engorda e antecipando o abate, o que aumenta a rotatividade de capital por hectare. Combinado ao melhoramento genético, que eleva a taxa de fertilidade das vacas, o sistema gera mais arrobas em menos tempo, exatamente quando o mundo caminha para um déficit de carne.
Ao capturar e modelar esses dados (ganho médio diário, desempenho de lotes com diferentes dietas, impacto por genética), a Minerva consegue planejar com mais precisão sua curva de oferta futura e sua capacidade de resposta à demanda internacional.
O caso Minerva é, em última instância, um blueprint para a próxima geração de tecnologia no agronegócio: a inovação deixa de ser apenas um conjunto de “gadgets” na fazenda e passa a ser uma estratégia de dados ponta a ponta, orquestrando decisões do pasto ao porto.
Em um mundo em que vai faltar carne, não bastará ter boi; será preciso ter informação, modelos preditivos e capacidade de executar decisões em escala industrial e velocidade de algoritmo. Quem conseguir integrar melhor genética, nutrição, indústria, logística e mercado em um único sistema de dados estará na frente e, por enquanto, é exatamente esse lugar que a Minerva está tentando ocupar.
