A IA na indústria de laticínios começa a render menos como projeto de tecnologia e mais como ferramenta de decisão no dia a dia da planta.
É assim que ela encontra a sustentabilidade: ao mostrar onde matéria-prima, energia e água estão sendo perdidas, ajuda a produzir mais com o mesmo leite.
A premissa, porém, é menos sofisticada do que parece. Jared Hellenick, da Infor, diz que a primeira pergunta diante de perdas como a captura de soro ou a quebra de produto é se elas estão sendo medidas corretamente. “Se você não mede, não há muito que qualquer tecnologia possa fazer”, afirma. Para ele, a IA rende mais quando está embutida no fluxo de trabalho, não acoplada como um “puxadinho”.
Isso explica por que o relatório de 2025 da IDFA sobre IA no setor trata a qualidade e a prontidão dos dados como pré-requisito. Sensores, equipamentos e sistemas de gestão precisam entregar informação confiável antes de a IA recomendar qualquer coisa. Entre as aplicações listadas estão otimização de rendimento, manutenção preditiva, planejamento da cadeia, gestão de armazéns, redução de desperdício e gestão de energia.
O efeito aparece em números na Valley Queen Cheese, em Milbank. Com a tecnologia de IA e aprendizado de máquina da Ever.Ag, a empresa reduziu em cerca de 10% o desvio-padrão de métricas-chave de produção, segundo a fornecedora. O resultado foi mais consistência no rendimento e menos tinas abaixo do padrão, sem mexer nos equipamentos principais.
“Estamos otimizando estratégias de formulação, reduzindo desperdício e contando com informação em tempo real, não apenas retrospectiva”, diz Jason Mischel, vice-presidente da Valley Queen. A conta da sustentabilidade é direta: quanto mais produto vendável sai da mesma matéria-prima, menos recursos se gastam por unidade. Cada tina fora do padrão consome energia, água e insumos sem gerar o valor esperado.
A lógica vale também fora da fábrica. A Dairy Farmers of America, cuja frota percorre mais de 270 milhões de milhas por ano, usa monitoramento de motoristas com IA e relata melhora nas métricas de direção e na eficiência de combustível.
Já a Land O’Lakes usa insights de IA para orientar produtores em rações e saúde das vacas, e estuda IA e internet das coisas para dar mais transparência à cadeia. Na energia, a cooperativa Agri-Mark, dona da Cabot Creamery e da McCadam, trocou em West Springfield um sistema de evaporação a vapor por outro de recompressão mecânica de vapor. A Eversource estima uma economia de cerca de 967 mil therms de gás natural por ano. A fonte não descreve esse projeto como IA.
Há, porém, a conta que o entusiasmo costuma deixar de fora. A IA exige capacidade de computação e infraestrutura de dados, e a refrigeração do hardware usado para treinar e operar modelos generativos pressiona o abastecimento municipal de água. Um relatório recente da ONU estima que data centers de IA podem consumir até 9,3 trilhões de litros de água até 2030. Por isso, as aplicações mais úteis tendem a ser as ligadas a melhorias operacionais mensuráveis.
O próximo passo é sair do modo reativo. Rachel McGinnis, da Ecolab, vê o setor usando algoritmos e dados de sensores para ajustar a produção e a limpeza em circuito fechado (CIP) de forma proativa. Um problema no início do processo pode afetar a filtração por membranas adiante, e o padrão pode ser reconhecido antes que o desempenho se deteriore.
Hellenick aposta que a IA passará de relatar o que aconteceu para recomendar o que fazer, mas lembra que quem opera o processo precisa participar da validação das recomendações.
Thomas Wojno, da IDFA, acrescenta que governança, cibersegurança e preparo organizacional entrarão na pauta conforme a adoção avançar. “O objetivo é resolver os problemas antes que eles se tornem custosos”, diz Hellenick. “Os próximos cinco anos serão sobre decisões mais rápidas, resultados mais precisos e processos mais repetíveis.”
*Produzido pela eDairyNews, com informações publicadas por Dairy Processing
