Este é um cenário demonstrativo construído a partir do método Vennan aplicado a contextos comparáveis e conhecimento setorial. O cliente (Fazenda Grão Bom (demonstrativo)) é fictício. Números são projeções realistas — nenhum cliente específico é identificado. Vennan mantém sigilo com clientes reais salvo autorização formal.
Agronegócio: Plantação Preditiva com IA e Satélite
Cenário demonstrativo de fazenda 22k ha que aumenta produtividade em 14% e reduz insumo em 18% via IA sobre imagem de satélite + sensor de solo + Claude.
Caso demonstrativo Vennan sobre agricultura de precisão com IA multimodal.
Fazenda com margem espremida por preço de commodity. Vennan implantou modelo preditivo de NDVI + otimização de insumo + agente Claude para relatório diário.
Agronegócio brasileiro com pressão climática, custo de insumo alto e margem cíclica.
Aplicação de insumo homogênea sem considerar variabilidade dentro do talhão. Doença detectada tarde.
- Produtividade +10%
- Insumo -15%
- Rastreabilidade sustentabilidade
GPS em maquinário. Sem uso de satélite. Consultoria agronômica pontual.
Ingestão satélite + sensor
8 semanas- · Sentinel-2 + sensor de solo
Modelo NDVI + doença
10 semanas- · ML detecta stress + doença precoce
Otimização insumo
8 semanas- · Variable rate por hectare
Sentinel-2 + sensor → Google Cloud Storage → Vertex AI (modelo NDVI) → Claude para relatório. Prescription map exportada para maquinário. Power BI dashboards.
- · Conectividade em campo
- · Aceitação de gerente rural
- · Multi-cultura (soja + milho)
- · Modelo falha em ano atípico climaticamente
- · Insumo abaixo do mínimo = quebra
- · Produtividade (+10%)
- · Insumo (-15%)
- · Detecção doença precoce
- · Gerente rural como co-autor = adoção
- · Multi-cultura requer modelo por cultura
- → Extensão para pecuária
- → Certificação carbono neutro
Ecossistema Vennan usado
Dúvidas sobre este case
- · Bacharel em Ciências Contábeis
- · Especialização em Controladoria
- · MBA em Gestão Executiva em Saúde · FGV
- · Certificação BPM
- · Experiência em ISO 9001
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