A Embrapa analisou 239 estudos publicados entre 1969 e 2022 com técnicas de inteligência artificial para entender como a pesquisa agrícola vem produzindo impacto e quais frentes tendem a ganhar tração nos próximos anos. O levantamento recompõe a evolução metodológica das avaliações de impacto e indica caminhos para alinhar produtividade, sustentabilidade e segurança alimentar.
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O trabalho identificou seis grandes grupos temáticos: economia e desenvolvimento agrícola (49 estudos); inovação e desempenho tecnológico (37); segurança alimentar e mudanças climáticas (33); gestão de recursos e desenvolvimento sustentável (31); impactos sociais e transformações institucionais (47); e adoção de tecnologias e práticas sustentáveis (42). As projeções até 2030 apontam crescimento acima da média em práticas sustentáveis (+233%), gestão de recursos (+122%) e impactos sociais e institucionais (+59%). Inovação tecnológica (+51%) e segurança alimentar (+22%) avançam em ritmo moderado.
A série histórica mostra que as avaliações acompanharam os ciclos do setor: nos anos 1950 e 1960, a ênfase recaiu sobre mensuração econômica das inovações da Revolução Verde; a partir dos anos 1970, entraram no radar preocupações ambientais e sociais. Nos anos 1990 e 2000, métodos qualitativos e participativos passaram a incluir recortes de género e equidade; na década seguinte, abordagens sistémicas alinharam-se aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável. Mais recentemente, big data e tecnologias digitais começaram a integrar os estudos.
No plano metodológico, a equipa estruturou um dicionário com 103 métodos e técnicas usados em avaliações de impacto, com potencial para servir de guia prático a investigadores, avaliadores e decisores públicos. O diagnóstico também identifica lacunas: há poucas avaliações dedicadas a culturas centrais para a segurança alimentar global, como arroz, trigo, batata e inhame.
O uso de processamento de linguagem natural — incluindo tokenização, análise de bigramas e modelação de tópicos — permitiu captar padrões pouco visíveis em revisões tradicionais. Segundo a Embrapa, explorações que operam com modelos preditivos de IA registam ganhos de produtividade até 22% e reduções de 30% no desperdício de água. Para o especialista em automação inteligente Douglas Torres, a mensagem é direta: quem conseguir provar impacto ambiental positivo com rastreabilidade em escala estará melhor posicionado nos mercados internacionais.
ISSN 3086-0415, edição de Luiz Ugeda.
