Rastro AI: o boi na palma da mão
Um agente de IA treinado em Embrapa para decidir o manejo do pasto por WhatsApp
"A decisão mais cara da fazenda, hoje em dia, seja ela pequena, média ou grande, é tomada no olho."
— Vinícius Soares
Os Painelistas
A Conversa
A Rastro AI atacou um problema estrutural da pecuária: decisões de manejo tomadas 'no olho', sem dado, que podem custar até um ano de produtividade — já que o pasto mal manejado pode levar de seis a oito meses para se regenerar. A solução é um agente de IA chamado Faro, acessível via WhatsApp ou plataforma web, que centraliza controle de sanidade, vacinas, nutrição e pasto do rebanho.
O diferencial técnico destacado por Cleber da Silveira é que o modelo não é um LLM genérico como ChatGPT ou Gemini, mas um agente treinado especificamente em documentação técnica da Embrapa — e que cada fazenda opera como um 'tenant' separado, com modelo de dados próprio, evitando misturar variáveis de propriedades diferentes. Um exemplo prático citado: o produtor tira foto do capim, e a IA calcula quanto o pasto cresceu com a chuva da semana e recomenda quando entrar ou sair daquele piquete.
A empresa já roda piloto em oito fazendas, com um caso de destaque (Fazenda Boa Esperança, rebanho de quase mil cabeças) relatando que o sistema entregou em um dia o que antes levava um mês para consolidar em dados. Em resposta a perguntas da plateia, os fundadores reforçaram que dados privados da propriedade (faturamento, produção) não vazam para modelos externos — apenas conhecimento técnico público é compartilhado entre ferramentas.
Insights para Considerar
Manejo sem dado custa um ano de pasto
Decisões de manejo de pasto tomadas sem dado podem custar até um ano de produtividade (tempo de regeneração da pastagem) — pecuaristas deveriam tratar ferramentas de monitoramento de pasto como redução de risco financeiro direto, não luxo tecnológico.
IA especializada versus IA genérica
Um agente de IA especializado (treinado em fontes técnicas como Embrapa) tende a gerar recomendações mais confiáveis para manejo agropecuário do que ferramentas de propósito geral como ChatGPT — vale considerar essa diferença na hora de escolher fornecedor de IA para decisão técnica.
Pergunte como seus dados são isolados
O modelo de 'tenant separado' (dados e modelo de cada fazenda tratados isoladamente) é relevante para quem avalia privacidade de dados em plataformas agro — pergunte explicitamente se o fornecedor mistura ou isola os dados da sua propriedade antes de contratar.
WhatsApp reduz barreira de adoção
A interface via WhatsApp, sem necessidade de aprender 'prompt', reduz a barreira de adoção para produtores menos familiarizados com tecnologia — um critério prático a exigir de qualquer ferramenta de IA voltada ao produtor rural.
Frases de Impacto
"A decisão mais cara da fazenda, hoje em dia, seja ela pequena, média ou grande, é tomada no olho."
"O sistema mostrou para ele, num dia, o que ele levava um mês para juntar de dados e informações."
"Nós temos um agente de IA treinado em documentações da Embrapa, em documentações oficiais, que dizem como deve ser o manejo."
"O nosso agente é orientado à notificação [não fica esperando pergunta, ele avisa antes]."
