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Antes do algoritmo, o código: por que a rastreabilidade inteligente começa num padrão de dados

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Um surto é confirmado e a pergunta chega ao frigorífico, ao laticínio ou ao entreposto numa sexta-feira à tarde: de onde veio a matéria-prima deste lote, e para onde foram os produtos feitos com ela? Em algumas empresas, a resposta sai em minutos. Em outras, começa uma caça a planilhas, notas fiscais, cadernos de produção e mensagens de celular. Nenhuma inteligência artificial resolve a segunda situação. E é exatamente aí que muita promessa tecnológica tropeça.

A rastreabilidade virou um dos temas mais citados quando se fala em IA na cadeia de alimentos. Em 27 de outubro, por exemplo, GS1 Brasil e Embrapa Agricultura Digital promovem em São Paulo a quarta edição do evento Agro em Código, dedicado justamente a rastreabilidade, dados confiáveis e tecnologias como a IA, segundo a divulgação do evento. Antes de falar em algoritmos, porém, vale entender o que vem antes deles: o padrão de dados.

O conceito, para qualquer pessoa

Rastrear um alimento é conseguir responder a duas perguntas sobre cada lote: de onde ele veio e para onde ele foi. A legislação europeia consagrou essa ideia no artigo 18 do Regulamento (CE) nº 178/2002, que exige que cada operador identifique de quem recebeu e a quem forneceu alimentos e ingredientes, o princípio conhecido como “um passo atrás, um passo à frente”.

O problema é que cada empresa registra essas respostas do seu jeito. Uma chama o lote de “L-0425”, outra de “2504-B”; uma anota o fornecedor pelo CNPJ, outra pelo apelido; uma registra a data de abate, outra a de embalagem. Dentro de uma empresa, isso funciona. Entre dez empresas, numa investigação de surto, vira um quebra-cabeça.

Um padrão de dados é um acordo sobre como escrever essas informações para que qualquer sistema consiga lê-las. É o que o código de barras fez com os produtos no varejo: um número que significa a mesma coisa no caixa de qualquer supermercado.

O detalhe técnico

No plano internacional, o padrão mais conhecido para eventos de rastreabilidade é o EPCIS, da GS1, cuja versão 2.0 foi ratificada em junho de 2022. Ele organiza cada acontecimento da cadeia em dimensões: o quê (qual produto e qual lote), quando, onde (o local e o ponto de leitura), por quê (qual etapa do negócio) e como. A ideia é que um evento de recebimento, transformação ou expedição seja registrado de forma que outro sistema, de outra empresa, entenda sem tradução manual.

A regulação americana caminha na mesma direção. A regra de rastreabilidade de alimentos da FDA, conhecida como FSMA 204, exige que empresas que lidam com alimentos de uma lista específica registrem elementos-chave de dados associados a eventos críticos de rastreamento, como colheita, resfriamento, embalagem inicial, recebimento, transformação e expedição. Cada lote recebe um código de rastreabilidade, e as empresas devem entregar os registros à FDA em até 24 horas quando solicitadas, inclusive em planilha eletrônica ordenável durante surtos e recalls. A data original de cumprimento era 20 de janeiro de 2026; segundo a própria FDA, a agência propôs estendê-la por 30 meses, para 20 de julho de 2028, e o Congresso determinou que a regra não seja aplicada antes dessa data.

O recado das duas abordagens é o mesmo: a rastreabilidade útil não é um documento guardado, é um dado estruturado que pode ser cruzado.

Como funciona no Brasil

O Brasil tem regras de rastreabilidade em várias cadeias, mas com lógicas diferentes. Para frutas e hortaliças frescas, a Instrução Normativa Conjunta MAPA/Anvisa nº 2, de fevereiro de 2018, definiu procedimentos de rastreabilidade com foco no monitoramento de resíduos de agrotóxicos, com prazos alterados pela INC nº 1, de abril de 2019. Para bovinos, o canal já tratou do Plano Nacional de Identificação Individual de Bovinos e Búfalos. E nos produtos de origem animal sob inspeção oficial, a identificação de lotes, os registros de autocontrole e a certificação sanitária formam a base que permite um recall.

O desafio brasileiro não é a ausência de registros, mas a fragmentação: sistemas que não conversam entre si, dados em papel ou em formatos próprios, e pouca padronização entre elos da cadeia.

Erros comuns de entendimento

  • “Rastreabilidade é ter nota fiscal.” A nota mostra uma transação comercial, nem sempre o lote. Sem o vínculo entre o lote de entrada e o lote de saída, a investigação para no meio do caminho.
  • “Blockchain resolve rastreabilidade.” Blockchain pode tornar um registro difícil de alterar, mas não garante que o dado inserido esteja correto. Se a informação entra errada, ela fica errada para sempre.
  • “IA vai encontrar a origem do surto sozinha.” A IA pode acelerar a busca de padrões, mas depende de dados comparáveis. Sem código de lote padronizado, o algoritmo não tem o que ligar.
  • “Isso é só para exportador.” Recalls domésticos também dependem de reconstruir lotes rapidamente, e quanto mais lenta a reconstrução, maior o volume recolhido por precaução.

Lente IA: o que a tecnologia muda, e o que não muda

Uma revisão publicada em 2026 por pesquisadores húngaros na revista Veterinary Sciences avaliou a maturidade da evidência sobre IA no controle de alimentos de origem animal. A conclusão sobre rastreabilidade é reveladora: as arquiteturas de rastreabilidade por lote aparecem entre as aplicações mais fortes, mas apenas quando encurtam de fato a reconstrução do lote ou a janela de um recall, e com pontos de decisão bem definidos. Soluções de blockchain ou plataformas sem resultado demonstrado em segurança dos alimentos ficam entre as mais fracas. Os autores incluem a interoperabilidade entre as condições para que a IA dê certo.

Com dados padronizados, a IA pode ajudar em tarefas concretas: cruzar registros de vários elos para sugerir a origem provável de um problema, detectar inconsistências (um lote expedido antes de ser produzido, uma quantidade que não fecha), priorizar quais lotes investigar primeiro e identificar padrões de desvio na cadeia do frio. Sem dados padronizados, ela apenas automatiza a confusão.

É por isso que a ordem importa. Primeiro, identificar bem o lote. Depois, registrar os eventos de forma estruturada. Só então pedir ao algoritmo que encontre o que o olho humano demoraria dias para achar. O algoritmo vê o que foi treinado para ver, e só enxerga o que foi registrado.

Em resumo

  • Rastreabilidade é responder, para cada lote, de onde veio e para onde foi, um passo atrás e um passo à frente.
  • Padrões de dados, como o EPCIS da GS1, permitem que sistemas de empresas diferentes se entendam sem tradução manual.
  • Regras como a FSMA 204, nos EUA, já tratam a rastreabilidade como dado estruturado a ser entregue em horas, não em semanas.
  • No Brasil, as regras existem por cadeia, mas a fragmentação dos registros ainda é o maior obstáculo.
  • A IA amplia o valor de dados bem estruturados; ela não substitui a disciplina de registrá-los.

O consumidor vê o alimento. A inspeção vê o caminho que ele percorreu, desde que alguém tenha anotado esse caminho de um jeito que outros consigam ler.

Referências

Leia também no Além do Carimbo: “Dado não é prova: o que a inteligência artificial pode — e o que não pode — fazer pela rastreabilidade que a Europa cobra”; “O algoritmo aprende com a sua planilha: por que a qualidade dos registros de autocontrole decide o sucesso da IA na inspeção”; “PNIB: rastreabilidade individual de bovinos muda o controle do rebanho até 2032”.

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