Incerteza modelada e tomada de decisão sob risco no agro

Como fizemos nosso modelo de IA "errar" para tomar decisões melhores

1. Por que abraçar o erro pode ser a maior virtude da IA

Modelos de IA, principalmente os tradicionais de machine learning, foram historicamente treinados com um único objetivo: minimizar o erro de predição. Isso gera um vício perigoso, especialmente em setores como o agronegócio, onde a incerteza não é ruído, é parte da estrutura do problema.

Clima, mercado, logística, decisões políticas: tudo isso escapa à previsibilidade total. E ignorar essas variáveis ou tratá-las como exceções gera modelos que performam bem em retrospectiva, mas falham miseravelmente quando o mundo muda de contexto. E o mundo muda. Sempre.

A obsessão por acurácia pode ser contraproducente. Modelos superajustados (overfitting) ao passado criam uma ilusão de controle. Na prática, isso leva à exposição cega ao risco e a decisões que parecem técnicas, mas são perigosamente dogmáticas.

Na ZAYON, partimos de uma premissa mais realista:

"modelos que admitem o que não sabem tomam decisões melhores do que os que fingem saber tudo." — Deborah Ribeiro, fundadora e CEO da ZAYON

Por isso, adotamos um paradigma diferente: em vez de buscar previsões definitivas, buscamos resultados com margens de confiança explícitas. Em vez de ocultar incertezas, nós as expomos, medimos e usamos para embasar decisões adaptativas.

Isso não significa abrir mão de performance. Significa performar com consciência do risco. É a diferença entre um piloto automático que te leva reto para a tempestade, e um copiloto que te alerta: “visibilidade ruim à frente. Quer reavaliar a rota?”

Em ambientes como o agro, onde um único evento exógeno pode derrubar margens ou destruir safras, reconhecer o erro não é fraqueza: é prudência estratégica.

"Incerteza bem modelada não paralisa. Ela orienta." — Deborah Ribeiro, fundadora e CEO da ZAYON

Na prática, isso permite decisões como:

• “Venda parcial do estoque agora, preserve margem e exponha o mínimo ao risco climático.”

• “Ajuste sua estratégia se a exportação chinesa variar mais que 15% nos próximos 10 dias.”

• “Segure essa compra se o desvio entre previsão e valor de mercado passar de X%.”

Erros vão acontecer. A pergunta é: você quer ser surpreendido ou quer se preparar? Modelos que erram com consciência e comunicam isso não apenas evitam prejuízo. Eles criam vantagem competitiva.

2. O que é incerteza modelada? (E por que ela importa)

Incerteza modelada refere-se à capacidade dos modelos de quantificar e representar o grau de confiança (ou falta dela) em suas próprias previsões, levando em conta as limitações tanto dos dados quanto da própria modelagem. Em termos práticos, é a incerteza que conseguimos estimar, calcular ou simular a partir do próprio modelo, usando métodos probabilísticos ou estatísticos.

Tecnicamente, modelar incertezas significa lidar com dois tipos principais:

• Incerteza aleatória: ruído intrínseco dos dados, ou seja, à variabilidade que não pode ser reduzida mesmo com mais dados, como variações climáticas imprevisíveis ou imprecisão em medições;

• Incerteza epistêmica: falhas relacionadas à falta de conhecimento do modelo, geralmente causada por dados insuficientes ou por o modelo não ter sido exposto a certos padrões durante o treinamento. Essa incerteza pode ser reduzida com mais dados ou com melhorias na arquitetura do modelo.

Modelar essas incertezas envolve o uso de técnicas como ensembles de modelos, dropout Monte Carlo, redes bayesianas, e calibragem de probabilidades, entre outras. Na Zayon, nossa solução híbrida usa ensembles que se complementam, cada um analisando padrões históricos e sazonais específicos de cada commodity.

Nossa abordagem não tenta esconder essas incertezas. Pelo contrário, as incorpora ativamente no processo decisório, dando aos nossos clientes uma vantagem estratégica para tomar decisões mais robustas e adaptativas no agro.

Por que isso importa? Porque no agro, onde uma chuva fora de hora ou uma quebra logística derrubam margens inteiras, decidir bem não é sobre acertar sempre. É sobre entender os riscos com clareza. Vejamos:

• Confiabilidade e segurança: em decisões críticas do agro, saber quando o modelo está incerto é vital para evitar apostas cegas, possibilitando uma ação mais cautelosa ou a intervenção humana quando necessário.

• Detecção de dados fora da distribuição: o sistema alerta quando os dados atuais fogem dos padrões conhecidos, sinalizando maior risco e necessidade de atenção.

• Gerenciamento de risco: incorporar a incerteza nas decisões permite priorizar recursos e ações, protegendo margens e otimizando resultados.

• Melhoria contínua: entender onde o modelo tem dúvidas claras direciona coleta de dados e aprimoramentos técnicos para tornar o sistema cada vez mais robusto.

• Calibração de previsões: um modelo bem calibrado expressa corretamente seus níveis de confiança, o que facilita a integração com sistemas de decisão e fortalece a confiança do usuário final.

Para garantir maior precisão e segurança, nosso modelo conta com um sistema adaptativo de pesos de confiabilidade, calibrado para cada commodity conforme seu comportamento histórico. Essa calibragem dinâmica ajusta a confiança da previsão, ajudando a mitigar riscos associados às variações e incertezas naturais do mercado e do clima.

3. Como ensinamos o modelo a ser honesto sobre o que ele não sabe

Na ZAYON, criamos um sistema híbrido que combina machine learning e deep learning para não só gerar previsões, mas também para reconhecer seus próprios limites. Isso significa duas coisas essenciais:

• Atualizar as previsões conforme chegam novos dados relevantes — uma seca inesperada, mudanças nas políticas de exportação ou qualquer evento fora da curva que possa impactar o mercado.

• Quantificar a incerteza ligada a cada recomendação, permitindo que o gestor saiba exatamente onde o modelo tem mais ou menos confiança.

Mas isso não acontece por acaso. Para que nosso modelo seja honesto sobre o que não sabe, precisamos forçá-lo a mostrar suas fraquezas. Como fazemos isso na prática?

1. Admissão humilde: sabemos que o modelo não é um oráculo infalível.

Modelos tradicionais partem da ilusão de dados limpos, completos e estáveis. Mas no agro, isso é exceção e não regra.

Na ZAYON, tratamos a incerteza como parte estrutural da modelagem. O modelo é treinado para reconhecer quando os dados de entrada não sustentam previsões confiáveis, e responde com uma previsão calibrada com base na confiança estatística que demonstrou em situações similares e na incerteza contextual presente.

2. Ruído controlado e dados incompletos: 

O agro não entrega datasets limpos, organizadinhos e atualizados. É um ambiente com latência de dados, falhas de cobertura, ruídos de medição, variáveis exógenas não capturadas (como decisões políticas) e mudanças abruptas. Ignorar isso na fase de treino é fabricar um modelo frágil.

Nosso modelo foi treinado propositalmente com dados faltantes, ruídos e eventos extremos simulados, incluindo:

• cenários de guerra e ruptura logística;

• falhas em sensores meteorológicos;

• oscilações políticas de exportação;

• eventos de clima fora do padrão histórico.

Além disso, incorporamos técnicas de data corruption controlada e missingness-aware training para simular a realidade caótica do agro. Isso força o modelo a aprender a operar com incerteza desde a base, sem entrar em colapso quando o dado falha.

3. Inferência probabilística e ensemble divergente:

Nosso modelo não responde com uma única voz. Ele consulta um ensemble de preditores treinados sob diferentes premissas, históricos e variações de arquitetura.

Esse “conselho interno” funciona assim:

• convergência nas respostas → Alta confiança na previsão;

• divergência significativa entre modelos → Sinal de alerta. Estamos lidando com incerteza estrutural.

Esse mecanismo de divergência interna permite que o sistema perceba quando está extrapolando, reduza a velocidade da decisão automática e ative o modo de cautela.

4. Sistema adaptativo de pesos de confiabilidade:

Nem toda commodity tem o mesmo padrão de comportamento. Milho não é algodão, que não é café. Por isso, o modelo adapta dinamicamente o peso da confiança atribuída a cada fonte de informação, com base em:

• sazonalidade histórica daquela commodity;

• volatilidade observada nos ciclos recentes e sua dispersão estatística;

• consistência das previsões anteriores em contextos semelhantes.

Esse sistema de calibragem fina permite que o modelo ajuste sua própria confiança ao perfil da commodity analisada, reduzindo o risco de decisões desinformadas em momentos de baixa previsibilidade.

Resultado: em vez de um oráculo cego, temos um sistema que calcula risco, reconhece instabilidade e incerteza como parte da decisão e desacelera quando necessário.

Essa engenharia da dúvida — ensinar o modelo a reconhecer seus limites, sem travar e sem fingir precisão — é o que sustenta decisões mais confiáveis no agro. Não é sobre mágica. É sobre estrutura, método e respeito pela complexidade do mundo real.

4. Tomada de decisão sob risco — da teoria à prática

Na ZAYON, risco não é um efeito colateral. É variável de entrada. Toda decisão nasce ancorada na incerteza e o nosso framework foi desenhado pra lidar com isso de forma explícita, modelada e operacional. Nosso framework de decisão funciona assim:

Passo 1: Calcular o risco:

Quantificamos o risco real por trás de cada decisão, indo além da simples previsão de preço ou demanda. Incorporamos variáveis de mercado, eventos externos, volatilidade histórica, e a própria incerteza do modelo para medir o impacto potencial.

Passo 2: Oferecer opções adaptativas: 

Não entregamos uma resposta pronta. Geramos alternativas que balanceiam risco e retorno — por exemplo, vender uma parte, segurar outra, ou ajustar hedge. Essas opções são personalizadas para o perfil do cliente e do ativo.

Passo 3: Simular cenários em tempo real: 

Executamos simulações dinâmicas que mostram o comportamento dos ativos sob diferentes condições, desde choques inesperados até tendências prolongadas, para dar visibilidade do “e se” e permitir ajustes rápidos.

Exemplo prático:

Considere uma ficar na dúvida sobre vender soja, mesmo com nosso modelo indicando uma tendência de alta forte.

• O modelo indicou 70% de chance de alta, puxada pela demanda chinesa.

• Mas apontou 30% de risco significativo de queda, por causa da supersafra na Argentina.

O que fazemos?

Sugerimos uma estratégia mista: vender 70% do estoque para aproveitar a oportunidade de alta, e manter 30% para mitigar o risco da queda. Resultado? Navegar pela incerteza sem perder margem nem se expor demais.

Essa abordagem é o coração da decisão inteligente: não fugir do risco, mas abraçá-lo com dados, simulação e opções que empoderam o gestor a agir com segurança, mesmo quando o futuro é incerto.

5. Lições aprendidas (que você pode aplicar hoje)

Aqui na ZAYON, não tem mágica nem achismo. O que a gente vive no front do agro e da decisão sob incerteza rendeu algumas lições que valem para qualquer gestor que quer parar de jogar com os olhos fechados:

1. Erro ≠ Incompetência — incerteza modelada é um superpoder competitivo:

Errar faz parte. O diferencial está em modelar e quantificar a incerteza para transformar erro em informação útil. Entender quando e por que a previsão pode falhar não é fraqueza, é vantagem brutal. Isso evita decisões cegas, reduz perdas e abre espaço para ajustes ágeis.

2. Modelagem de incerteza dinâmica é indispensável - incertezas não são estáticas e precisam ser recalibradas em tempo real:

No agro, o cenário muda rápido: clima, mercados, política, logística. Incertezas não são fixas — elas se movem, se expandem ou contraem conforme o contexto. Modelar isso com técnicas estáticas é receita para erro.

Por isso, usamos sistemas adaptativos que recalibram os pesos de confiabilidade e reavaliam riscos em tempo real, integrando dados novos e aprendizados contínuos. Essa atualização constante é o que garante que o modelo não fique “engessado” em previsões defasadas, entregando decisões alinhadas com a realidade do momento.

3. Transparência gera confiança:

Ninguém quer uma bola de cristal falsa. Mostrar as limitações do modelo, comunicar os riscos e explicar o grau de confiança das recomendações constrói um ambiente de confiança verdadeira. Cliente que entende o jogo aceita oscilações e fica preparado para agir com base em informações reais, não em ilusões.

4. Ferramentas não são decisores:

Tecnologia é suporte, não substituto. A inteligência artificial entrega cenários, previsões e riscos, mas a decisão final é do gestor que tem contexto, experiência e visão estratégica. O que faz o modelo poderoso é a interação com o humano que sabe interpretar e agir, combinando dados e intuição.

Essas lições não são papo de teoria. São o que permite aos clientes da ZAYON tomar decisões robustas, adaptativas e, acima de tudo, conscientes. Se você aplicar isso hoje, vai começar a virar o jogo contra a incerteza.

6. O futuro é dos modelos que admitem “não saber”

Na ZAYON, a gente sabe que modelo perfeito é mito — o diferencial real está na humildade algorítmica.

Modelos que reconhecem suas próprias limitações não apenas evitam decisões cegas, mas também se tornam ferramentas adaptativas, capazes de aprender com o erro e evoluir no mundo real.

Essa “honestidade digital” é o motor da resiliência em ambientes complexos como o agro, onde dados incompletos, eventos disruptivos e volatilidade são regra, não exceção.

"Ao abraçar incertezas e expô-las com transparência, transformamos riscos escondidos em sinais claros para planos de contingência, convertendo decisões aparentemente erradas em combustível para o aprimoramento contínuo do sistema e do negócio." — Deborah Ribeiro, fundadora e CEO da ZAYON

O futuro da inteligência decisória está na capacidade do modelo de dizer “não sei” com segurança e a partir daí, guiar o humano para decisões mais conscientes e eficazes.

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Nota: artigo originalmente publicado no LinkedIn da Zayon. Siga nossa rede social.