Mudanças nos padrões de chuva, temperatura e umidade provocadas pelo El Niño podem pressionar a cadeia de produção de alimentos e o abastecimento do varejo. Segundo o Instituto Nacional de Meteorologia, INMET, o fenômeno será muito forte entre a primavera e o verão de 2026. Nesse cenário de grande instabilidade, empresas que trabalham com perecíveis precisam ir além de apenas acompanhar as condições externas, necessitam antecipar como as ocorrências podem afetar estoques, equipamentos, logística e vendas e agir com rapidez. É nesse ponto que os agentes de inteligência artificial ganham espaço.
Os agentes de IA podem combinar informações de sensores de temperatura e umidade com dados de vendas, inventário e prazo de validade. A análise conjunta permite identificar produtos com maior probabilidade de perda e antecipar medidas para reduzir o desperdício.
Mateus Magno, especialista em IA e CEO da Magnotech, empresa especializada em IA para negócios, ressalta que a aplicação da tecnologia pode trazer boas ideias na solução de problemas. “A aplicação pode envolver desde a identificação de lotes próximos do vencimento até a detecção de alterações nas condições de armazenamento. A partir dos dados, o sistema pode indicar a necessidade de uma ação, como rever a distribuição de determinado produto entre lojas, antecipar uma promoção ou verificar o funcionamento de equipamentos de refrigeração”.
O potencial é especialmente relevante em operações com alto giro e produtos perecíveis, como supermercados, atacarejos e hortifrutis. Em ambientes nos quais pequenas variações de temperatura podem resultar em perdas, o monitoramento contínuo permite reduzir o intervalo entre a identificação de um problema e a tomada de decisão. “Os agentes trabalham de forma orquestrada. A decisão não depende de um dado isolado, mas da combinação de vários sinais analisados simultaneamente”, afirma Magno.
Com o clima mais instável, os modelos também precisam mudar
Durante períodos de maior instabilidade climática, como no caso do El Niño, o monitoramento precisa ser intensificado. Modelos preditivos que utilizam apenas dados históricos podem perder precisão quando as condições atuais fogem dos padrões observados anteriormente.
Por isso, as empresas podem aumentar a frequência de leitura de sensores, reduzir o intervalo entre as reavaliações dos modelos e atribuir maior peso a variáveis climáticas externas. “Equipamentos de refrigeração também demandam atenção especial, já que temperaturas externas mais elevadas podem aumentar a carga sobre câmaras frias e expositores e, consequentemente, o risco de falhas”, completa o especialista.
Ferramenta também pode chegar ao pequeno negócio
A adoção da tecnologia não precisa começar com uma estrutura sofisticada. Segundo Magno, pequenos empreendedores podem iniciar pelo monitoramento básico de temperatura, controle de validade por lote e acompanhamento mais frequente dos estoques. “Antes de pensar em uma tecnologia sofisticada, é preciso começar medindo. Sem dados, não existe previsão possível”, afirma.
Também existem soluções de IA oferecidas como serviço, com cobrança mensal e sem necessidade de infraestrutura própria. Nesse modelo, o empreendedor pode receber alertas por canais como WhatsApp sobre variações de temperatura, produtos próximos do vencimento ou situações que exigem intervenção.
Para Mateus Magno, porém, o principal desafio não está apenas na tecnologia. “A IA dá o dado e a previsão, mas a ação, remanejamento do estoque, ajuste preço ou reforço na manutenção, ainda depende de pessoas dispostas a mudar rotinas antigas. Tecnologia sozinha não resolve o desperdício, deve vir acompanhada de mudança de processo e cultura dentro da empresa”, conclui.
