IA na previsão do tempo: como isso pode impactar agro, logística e seguros

Enquanto o tufão Dolphin se aproximava da costa chinesa nos últimos dias, sistemas de inteligência artificial trabalharam ao lado dos modelos meteorológicos tradicionais para prever sua trajetória, com resultados que chamaram a atenção de especialistas. Ferramentas como o Fengwu, do Laboratório de IA de Xangai, o Pangu, da Huawei, e o Fuxi, da Universidade de Fudan, vêm mostrando que é possível gerar previsões muito mais rápido do que os supercomputadores convencionais, e em alguns casos com precisão igual ou superior.

Para você, gestor de uma empresa que depende de condições climáticas (seja no agronegócio, na logística, no varejo ou no setor de seguros), essa mudança pode parecer distante, mas não é. A velocidade e o custo mais baixo dessas previsões tendem a se espalhar para outros países e setores, incluindo o Brasil, tornando o acesso a informações climáticas mais rápidas e baratas uma vantagem competitiva real.

O que muda na prática

Diferente dos modelos tradicionais, que simulam a física da atmosfera em supercomputadores, os sistemas de IA aprendem padrões a partir de um enorme histórico de dados meteorológicos. O resultado é uma previsão produzida em muito menos tempo, o que é especialmente útil em situações de urgência, como a chegada de tempestades ou eventos climáticos extremos.

Um exemplo prático veio do próprio caso do tufão Dolphin: cinco dias antes de ele atingir a costa chinesa, o modelo Fengwu já havia previsto o horário e o local do impacto com margem de erro de apenas 30 minutos e 30 quilômetros. Esse tipo de antecipação ajuda governos e empresas a se prepararem com mais tempo para enchentes, evacuações e possíveis interrupções no transporte, situações que também impactam diretamente operações logísticas e industriais no Brasil.

Vale destacar que essa tecnologia ainda tem limitações. Segundo Sun Zhi, diretor de tecnologia da Techwind (responsável pelas aplicações industriais do Fengwu), os modelos de IA ainda ficam atrás dos sistemas tradicionais quando o assunto é prever a intensidade de uma tempestade, e ainda não foram testados para prever grandes mudanças climáticas de longo prazo, como eventos El Niño. Ou seja, a IA complementa, mas não substitui, por enquanto, o conhecimento acumulado pelos modelos convencionais.

Quem sente o impacto no dia a dia

Empresas do agronegócio, que dependem de previsões precisas para planejar plantio, colheita e logística de transporte de safra, são as mais diretamente beneficiadas por esse avanço. Também setores como seguros (que precisam calcular riscos climáticos), transporte e comércio exterior (sensíveis a atrasos causados por tempestades) e varejo (que ajusta estoque conforme sazonalidade climática) podem se beneficiar de previsões mais rápidas e acessíveis.

A concorrência entre China, Google (com os sistemas GraphCast e GenCast), Nvidia (FourCastNet) e centros europeus de previsão mostra que essa é uma corrida tecnológica global, e não um fenômeno isolado. Isso significa que, nos próximos anos, é provável que ferramentas baseadas em IA para previsão climática se tornem mais comuns e acessíveis também para empresas brasileiras, seja via parcerias, softwares de gestão de risco ou serviços meteorológicos privados.

Como se preparar

Se sua empresa depende de condições climáticas para operar, vale acompanhar de perto essa evolução. Isso não significa abandonar os métodos atuais de previsão que você já utiliza, mas sim ficar atento a novas ferramentas que possam complementar sua tomada de decisão com mais velocidade e menor custo. Fornecedores de tecnologia, seguradoras e consultorias especializadas em gestão de risco climático devem, cada vez mais, incorporar esses modelos de IA em seus serviços.

Na GL Inteligência Contábil, reforçamos que acompanhar tendências tecnológicas que afetam a operação do seu negócio, mesmo quando parecem distantes da rotina contábil, é parte de uma gestão estratégica eficiente. Fique atento: a capacidade de antecipar riscos climáticos com mais precisão pode significar economia de custos, redução de perdas e vantagem competitiva no seu setor.