Vem aí a IA da John Deere. Batizado de JD, o novo recurso vai permitir aos clientes fazer perguntas sobre a própria operação, recebendo respostas em tempo real (o que deve reduzir a necessidade de navegar por diferentes telas, filtros e relatórios).
A previsão da companhia é disponibilizar o recurso na América Latina até o fim de 2026. A região tem se destacado na adoção de ferramentas de IA no campo. Segundo estudo da McKinsey, 26% dos produtores latino-americanos já utilizam esse tipo de ferramenta, acima da média global, de 17%.
O novo produto da John Deere chega numa fase desafiadora para as indústrias de máquinas agrícolas, dado o cenário de margens comprimidas dos agricultores. Nesses momentos, a compra de máquinas muitas vezes acaba sendo substituída pela atualização de equipamentos ou sistemas, como indicou o próprio vice-presidente de vendas e marketing da John Deere na América Latina, Rodrigo Bonato, no começo deste ano.
Nos resultados referentes ao terceiro trimestre, a companhia mostrou uma previsão de queda de 15% a 20% nas vendas de máquinas agrícolas — para todo o setor — na região este ano, em relação ao ano passado.
O novo recurso da John Deere é um agente de inteligência artificial, como o do ChatGPT ou do Claude. A diferença, aqui, é que a base de dados usada para dar as respostas virá do John Deere Operations Center, a plataforma que a empresa mantém há anos com informações sobre as máquinas operadas por produtores.
Só no Brasil, são 100 mil máquinas conectadas, lembra Cristiano Correia, vice-presidente global de cana-de-açúcar e vice-presidente de sistemas de produção para a América Latina da John Deere. Globalmente, são mais de 1,2 milhão de máquinas, que operam em 520 milhões de acres (210 milhões de hectares).
Trajetória em tecnologia
A nova tecnologia é a ponta final de uma trajetória em tecnologia construída pela John Deere há quase uma década. Em 2017, a empresa comprou a startup Blue River por US$ 305 milhões, adquirindo conhecimento em machine learning e robótica, usados hoje na própria plataforma do Operations Center.
Hoje, a empresa já consegue avaliar pontos como o tempo que uma máquina leva para fazer uma tarefa até avaliar a qualidade do solo para o plantio ou para a colheita. O que muda é que os large language models (LLM) tornam mais fácil apresentar essas informações ao produtor.
“Nós pensamos nisso como ‘a linguagem da agricultura’”, afirmou Jahmy Hindman, CTO da John Deere, no último Investor Day da empresa, realizado em dezembro do ano passado.
Para chegar a essas recomendações, a empresa se vale da expertise adquirida ao longo da última década. Basicamente, hoje, a John Deere tem modelos de IA treinados para diferentes atividades — reconhecer obstáculos, diferentes árvores ou até plantas daninhas.
“A Inteligência Artificial é essencial para diferentes operadores para fazer reparos nos equipamentos mais modernos da indústria. O foco é proporcionar ainda mais controle sobre o uso e proteção dessas máquinas”, disse Cory Reed, executivo de Customer Success da John Deere.
Esses mesmos modelos (não necessariamente só os feitos para a agricultura) podem ser reaproveitados e ajustados para outros segmentos, incluindo o agro. “Estimamos que cada nova aplicação possa chegar ao mercado em metade do tempo da anterior”, completou Hindman.
