Resumo Executivo

Luiz Victor Ferrato Melo de Carvalho; Sandra Joyce Souza

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Este Business Case avalia a viabilidade de implantar um Centro de Dados e Aprendizado de Máquina em uma empresa agroindustrial de atuação global, focada em nutrição e produção animal. O problema central reside na dispersão de iniciativas analíticas promissoras, mas fragmentadas, com dados espalhados, ausência de um fluxo único de priorização e duplicação de esforços entre países. Essa situação gera retrabalho significativo, prolonga os prazos de resposta a demandas técnicas e comerciais e dificulta a comparação de resultados entre regiões, impactando a estimativa do retorno sobre o investimento.

A organização opera em um cenário onde a ciência de dados se consolidou como um suporte direto à tomada de decisão, especialmente quando há alinhamento entre equipes técnicas e lideranças, com perguntas claras e resultados acionáveis (Tingley, 2023). Para uma aplicação responsável e eficiente, a literatura recomenda um ciclo prático que inclui objetivos, coleta, preparação, modelagem, visualização e governança de armazenamento e segurança (Bridson, 2025). O setor agropecuário, em particular, tem visto avanços consistentes no uso de aprendizado de máquina para monitoramento de saúde, comportamento e desempenho animal (Benos et al., 2021; García et al., 2020; Jiang et al., 2023), além de aplicações em detecção de micotoxinas (Aggarwal et al., 2024; Focker et al., 2025) e otimização de dietas (Uribe-Guerra et al., 2024).

O diagnóstico da situação atual revela que, apesar de iniciativas analíticas promissoras, a empresa enfrenta um cenário de dados fragmentados e sem um fluxo único de priorização, validação e disseminação. Essa dispersão tem gerado retrabalho, respostas lentas a demandas técnicas e comerciais e, em alguns casos, interrupções associadas a exigências tecnológicas e aprovações pontuais. Tais fatores dificultam a escalabilidade e a mensuração comparável de ganhos, resultando em custos de oportunidade e decisões heterogêneas entre regiões, além de atrasar a transformação de análises em aplicações práticas.

As causas principais do problema são multifacetadas. Primeiramente, a ausência de modelos de referência consolidados nos processos dificulta a padronização, o reuso de componentes e o ganho de velocidade. Em segundo lugar, papéis sobrepostos e lacunas de capacitação geram retrabalho e perda de foco entre as áreas técnicas, comerciais e de suporte. A heterogeneidade e a qualidade desigual dos dados por região e espécie, com cadastros e coletas não uniformes, também contribuem para a complexidade.

Adicionalmente, as integrações tecnológicas limitadas e os custos de determinadas plataformas restringem a escalabilidade e podem interromper projetos que exigem ferramentas específicas. Por fim, a governança e a segurança são tratadas caso a caso, criando incerteza sobre acesso, aprovação e compartilhamento de resultados agregados. Essa falta de uma estrutura unificada e padronizada impede a alavancagem de dados e análises em escala global, impactando diretamente a eficiência operacional e a capacidade de inovação da empresa.

Um exemplo ilustrativo dessa situação é o desenvolvimento de um formulário e aplicativo regional para coletar informações de fazendas e riscos de contaminação fúngica e micotoxinas. Embora a solução tenha reduzido erros e estruturado dados, a apresentação ao grupo global revelou uma iniciativa similar em outra região, com campos parcialmente diferentes. Isso exigiu adaptação e convergência tardia, consumindo tempo adicional e atrasando a disponibilização de uma solução global unificada, evidenciando a ineficiência de abordagens descentralizadas.

Outro caso relevante envolve as análises de risco de micotoxinas, frequentemente executadas como projetos específicos por cliente ou região. A distribuição dos dados sem uma estrutura comum resulta na perda de informações e exige esforço significativo para localizar, organizar e padronizar dados para novas análises e treinamento de modelos. Essa fragmentação impede a criação de um conhecimento consolidado e reutilizável, levando a um ciclo de desenvolvimento mais longo e menos eficiente para cada novo projeto analítico.

A manutenção de soluções dispersas eleva o risco de inconsistência metodológica e de comunicação, além de reduzir a velocidade de atendimento a demandas técnicas e comerciais. Somam-se a isso custos indiretos associados ao retrabalho e à reconstrução recorrente de análises e modelos. Em contextos regulatórios mais estritos, a ausência de diretrizes simples de governança amplifica o risco de tratamento inadequado de dados. Uma abordagem por etapas, com ênfase em armazenamento, segurança e governança mínima viável, é reiterada por guias como o de Bridson (2025).

A solução recomendada é a implantação faseada de um Centro de Dados e Aprendizado de Máquina, começando com um núcleo enxuto. Essa abordagem equilibra um menor risco inicial com a capacidade de validar ganhos operacionais antes de uma expansão estrutural mais ampla. A centralização de métodos e componentes reutilizáveis visa aumentar a velocidade, padronização e difusão de boas práticas, alinhando-se aos objetivos de inovação e eficiência da empresa. A alternativa de manter o modelo atual perpetuaria duplicações, atrasos e heterogeneidade metodológica.

O ganho inicial esperado decorre principalmente da captação, padronização e governança de dados, bem como do desenvolvimento de aplicações práticas. Essas entregas estruturam as bases que, ao longo do tempo, habilitarão novos modelos, automações e ferramentas baseadas em aprendizado de máquina. A coordenação do centro combinará visão de negócio e conhecimento do setor, incluindo nutrição e produção animal, uso de aditivos e dinâmica comercial, com capacidade técnica em dados e modelagem. Isso permitirá traduzir demandas de campo em soluções aplicáveis, escaláveis e comparáveis entre regiões.

O escopo inicial do centro concentrar-se-á na consolidação de três pilotos. O primeiro é a modelagem de métricas de risco de micotoxinas para múltiplas espécies, visando ampliar a aplicação regional a partir de dados padronizados e uma rotina simples de atualização e validação. O segundo é a calculadora de excreção mineral, cuja retomada está condicionada a alinhamento tecnológico e de priorização, preservando o desenvolvimento existente e analisando o potencial de adoção e contribuição comercial por região.

O terceiro piloto é a calculadora de valor de enzimas, que estimará o preço-teto e o valor econômico com base na dieta e nos preços dos ingredientes. Para este, sugere-se estruturar uma base mínima comum de custos de ingredientes, matrizes nutricionais e formulações de referência, permitindo comparações consistentes entre mercados. Em paralelo, o centro organizará um fluxo único de recebimento e triagem de demandas de campo e das equipes comerciais, com critérios claros de priorização e devolutivas regulares, garantindo que novos projetos nasçam integrados, relevantes e reaplicáveis.

A estrutura inicial do centro será composta por um núcleo de quatro funções essenciais. A coordenação técnica e integração atuará como ponto focal, garantindo a coesão. A arquitetura e engenharia de dados será responsável pela conexão de bases, padronização, segurança e disponibilização. A análise e modelagem desenvolverá e validará os modelos preditivos. Por fim, o desenvolvimento de interfaces, como aplicações web ou apps, facilitará a adoção e interpretação das ferramentas, separando claramente as atividades e responsabilidades para otimizar o reuso de componentes.

Os resultados esperados na fase preliminar incluem versões funcionais dos pilotos em ambiente corporativo, acompanhadas de documentação técnica leve para uso e manutenção. Será criado um repositório central de modelos e componentes reutilizáveis, além dos elementos legais e procedimentais necessários para o tratamento e utilização dos dados. Um catálogo mínimo de dados, com dicionários padronizados por tema, também será estabelecido, fornecendo uma base sólida para futuras iniciativas e garantindo a consistência e a segurança das informações.

Em termos de recursos, essa fase requer o núcleo reduzido descrito, apoiado por profissionais com visão transversal do negócio, capazes de articular demandas técnicas e comerciais, traduzir necessidades de campo em requisitos analíticos e interpretar os resultados considerando a aplicação prática de tecnologias em alimentação animal. A participação direcionada de representantes técnicos, comerciais e de tecnologia é fundamental para a priorização e validação das soluções propostas, assegurando que o centro atenda às necessidades estratégicas da empresa.

Como estimativa de custo de pessoal, podem ser utilizados valores medianos anuais publicados pelo U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) para ocupações equivalentes nos EUA, servindo como referência para a empresa global. Em um cenário base, com coordenação, cientistas de dados, arquitetos de banco de dados e desenvolvedores de software, a soma dos salários medianos anuais é de aproximadamente US$ 0,55 milhão. Aplicando um multiplicador de 1,25 a 1,40 para benefícios e custos indiretos, o custo anual estimado fica na faixa de US$ 0,69 a US$ 0,77 milhão por ano.

Em um cenário conservador, substituindo o arquiteto de banco de dados por um administrador de banco de dados, o custo anual estimado fica na faixa de US$ 0,65 a US$ 0,73 milhão por ano. Essa estimativa inclui gerentes de sistemas de informação, cientistas de dados, administradores e arquitetos de banco de dados, desenvolvedores de software, analistas de garantia de qualidade e testadores. Esses valores fornecem uma base financeira para o planejamento e alocação de recursos necessários para a implementação do centro.

Como medida indireta de custo evitado, estima-se que uma base estruturada e única reduza de dois a três meses o ciclo de desenvolvimento da maioria dos projetos analíticos. Considerando oito projetos por ano, isso representa uma economia de dezesseis a vinte e quatro meses-homem por ano, equivalente a aproximadamente 1,3 a 2,0 profissionais em tempo integral. Esses profissionais seriam realocados de atividades de busca, organização e padronização de dados para atividades de análise, modelagem e entrega de maior valor, otimizando o uso dos recursos humanos.

O plano de implementação será conduzido em quatro fases principais. A Fase 1, com duração de zero a dois meses, focará na definição do núcleo, padronização mínima de dados, criação de um dicionário de dados e estabelecimento de uma fila de demandas priorizadas. Esta fase é crucial para estabelecer as bases operacionais e de governança do centro, garantindo que os dados sejam consistentes e acessíveis desde o início.

A Fase 2, de dois a quatro meses, concentrará na consolidação e entrega incremental dos pilotos de micotoxinas e valor de enzimas, com validações internas e o início da adoção. Esta etapa visa demonstrar o valor prático das ferramentas desenvolvidas e obter feedback inicial dos usuários. A Fase 3, de quatro a seis meses, prevê a expansão controlada para novas regiões, a consolidação do reuso de componentes e métricas, além de treinamento e suporte contínuos, ampliando o alcance e a eficácia do centro.

A Fase 4, com duração de seis a doze meses, escalonará as soluções para novas regiões e produtos, iniciando a mensuração comparável de ROI quando houver base histórica suficiente. A retomada do piloto de excreção mineral ficará condicionada ao alinhamento tecnológico e de priorização, garantindo que os recursos sejam alocados de forma estratégica e eficiente. Este plano faseado permite uma implementação gradual, com validações em cada etapa, minimizando riscos e maximizando a probabilidade de sucesso a longo prazo.

A avaliação do sucesso será acompanhada por indicadores operacionais e medidas indiretas, enquanto os indicadores econômicos completos dependerão de um histórico pré e pós-implantação. No curto prazo, o monitoramento focará na adoção interna e na eficiência, pois os impactos econômicos completos exigem tempo de uso e dados históricos comparáveis entre regiões. Essa abordagem pragmática permite que a empresa valide os benefícios operacionais antes de realizar uma avaliação financeira completa, ajustando o curso conforme necessário.

Os indicadores de adoção interna serão medidos mensalmente, incluindo a contagem de regiões e áreas usuárias, o número de usuários ativos e as execuções mensais das ferramentas. A eficiência será avaliada trimestralmente, comparando o tempo gasto para localizar e preparar dados, bem como o tempo para entregar análises e propostas, antes e depois da implementação. Esses dados fornecerão insights diretos sobre a melhoria da produtividade e a aceitação das novas ferramentas pelos usuários.

A padronização e o reuso serão monitorados trimestralmente, verificando a aderência a padrões e o registro de reuso no repositório central, além do número de componentes reutilizados. A qualidade e a consistência serão avaliadas trimestralmente, registrando retrabalho por inconsistência, a estabilidade das métricas entre regiões e a verificação da consistência de cálculo. Esses indicadores são cruciais para garantir que o centro não apenas produza resultados, mas também melhore a qualidade e a integridade dos processos analíticos.

O indicador econômico, que mede o retorno sobre o investimento por produto e região, será avaliado semestralmente ou anualmente em uma etapa posterior, quando houver histórico suficiente para comparações pré e pós-implantação. Este acompanhamento financeiro permitirá à empresa quantificar o valor gerado pelo centro em termos de lucratividade e eficiência, fornecendo uma base sólida para futuras decisões de investimento e expansão. A mensuração do ROI é essencial para justificar o investimento a longo prazo.

O plano de monitoramento será contínuo, com acompanhamento mensal dos indicadores de adoção e uso, e revisão trimestral de eficiência, padronização e qualidade. Os resultados serão registrados em relatório sintético e discutidos com representantes técnicos, comerciais e de tecnologia para ajuste de prioridades e da fila de demandas. As linhas de base e metas serão definidas na etapa inicial de implantação, após o primeiro ciclo de uso, garantindo transparência e rastreabilidade das decisões.

A contribuição gerencial central deste Business Case reside na proposta de uma estrutura que transforma iniciativas analíticas dispersas em um ativo estratégico centralizado. Ao padronizar dados e processos, o centro não só reduz o retrabalho e acelera o desenvolvimento de soluções, mas também eleva a comparabilidade de métricas entre regiões. Isso permite uma gestão mais integrada e informada, facilitando a tomada de decisões estratégicas e operacionais em toda a organização.

A centralização e a padronização esperam reduzir o retrabalho, elevar a comparabilidade de métricas entre regiões, acelerar a transformação de análises em aplicações práticas e estruturar um canal único de triagem de demandas de campo e das equipes comerciais, otimizando sua conversão em soluções reaplicáveis. O monitoramento sistemático dos indicadores propostos permitirá ajustes iterativos, sustentará decisões futuras sobre a expansão do centro e consolidará bases de dados mais robustas, viabilizando o desenvolvimento contínuo de novos modelos e ferramentas ao longo do tempo.

Em síntese, este Business Case demonstra a viabilidade técnica, operacional e econômico-financeira da implantação de um Centro de Dados e Aprendizado de Máquina, propondo uma solução faseada com um núcleo enxuto e governança simplificada. A iniciativa visa resolver problemas de fragmentação de dados e duplicação de esforços, prometendo ganhos substanciais em eficiência, padronização e capacidade de resposta. A implementação gradual e o monitoramento contínuo asseguram que o centro se torne um pilar estratégico para a inovação e competitividade da empresa no setor agroindustrial.

Referências Bibliográficas:

Aggarwal, A.; Mishra, A.; Tabassum, N.; Kim, Y.-M.; Khan, F. 2024. Detection of Mycotoxin Contamination in Foods Using Artificial Intelligence: A Review. Foods, v. 13, n. 20, p. 3339.

Benos, L.; Tagarakis, A. C.; Dolias, G.; Berruto, R.; Kateris, D.; Bochtis, D. 2021. Machine Learning in Agriculture: A Comprehensive Updated Review. Sensors, v. 21, n. 11, p. 3758.

Bridson, B. 2025. The role of data science in business growth. Uncover IE, 13 ago. 2025. . Disponível em: . Acesso em: 18 ago. 2025.

Focker, M.; Liu, C.; Wang, X.; Van der Fels-Klerx, H. J. 2025. The Use of Artificial Intelligence to Improve Mycotoxin Management: A Review. Mycotoxin Research, Disponível em: . Acesso em: 19 ago. 2025.

García, R.; Aguilar, J.; Toro, M.; Pinto, A.; Rodríguez, P. 2020. A systematic literature review on the use of machine learning in precision livestock farming. Computers and Electronics in Agriculture, v. 179, p. 105826.

Jiang, B.; Tang, W.; Cui, L.; Deng, X. 2023. Precision Livestock Farming Research: A Global Scientometric Review. Animals : an Open Access Journal from MDPI, v. 13, n. 13, p. 2096.

Tingley, D. 2023. What Do Chick-fil-A and Stitch Fix Have in Common? | Harvard Online. Disponível em: . Acesso em: 18 ago. 2025.

Uribe-Guerra, G. D.; Múnera-Ramírez, D. A.; Arias-Londoño, J. D. 2024. Feed formulation using multi-objective Bayesian optimization. Computers and Electronics in Agriculture, v. 224, p. 109173.

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Executivo em Liderança e Gestão do MBA USP/Esalq

Para saber mais sobre o curso, clique aqui e acesse a plataforma MBX Academy