Blockchain e IA no setor florestal: exagero de tecnologia ou mudança real de jogo?

E se eu te dissesse que blockchain e inteligência artificial não são só papo de startup ou conversa de laboratório — mas sim tecnologias que já estão sendo usadas para rodar contratos florestais reais, com madeira, mapas, dinheiro e corte envolvido? Enquanto muita gente ainda associa blockchain a criptomoeda e IA a ferramentas de conversa, algumas empresas estão aplicando essas tecnologias para resolver problemas práticos em setores complexos, como o florestal. Estou falando de execução automatizada de contratos, rastreabilidade real, conformidade ambiental e gestão de risco, tudo em um mesmo fluxo. Quando IA e blockchain se aplicam a negócios de verdade Na teoria, muita gente ainda acha que essas tecnologias pertencem ao futuro. Mas estudos como o artigo “Convergence of Blockchain, IoT, and AI: A Survey on Their Integration and Applications”, publicado na Frontiers in Blockchain (2020), mostram que a combinação entre IA, blockchain e IoT já permite criar agentes autônomos capazes de atuar sobre cadeias produtivas reais, automatizando decisões e fluxos com base em dados confiáveis. Já o estudo brasileiro “Inteligência Artificial e Blockchain: inovação em processos de sustentabilidade”, apresentado no ENGEMA USP 2024, aponta essa integração como um pilar estratégico para tornar cadeias produtivas mais sustentáveis e transparentes — com ênfase em setores complexos como o florestal. Em outras palavras: não é sobre prometer o que um dia poderá acontecer, mas sobre construir soluções com base no que já é possível. Negociar madeira com dados, blockchain e IA — em tempo real No setor florestal, a complexidade operacional é regra — e a fragmentação dos dados, contratos e monitoramento é um dos grandes gargalos. O que propomos com o ForestChain é uma nova abordagem: negociação florestal estruturada, automatizada e rastreável do início ao fim. Pense em um cenário prático: Esse não é um protótipo futurista. É exatamente o tipo de solução que estamos estruturando com o ForestChain — uma ferramenta única no setor, desenhada para integrar tecnologia, segurança jurídica e gestão florestal de ponta a ponta. Não basta inteligência. É preciso confiança — e é aí que entra o blockchain Para que a IA atue com autonomia, segurança e rastreabilidade, ela precisa operar sobre uma base sólida. E aí entra o papel fundamental do blockchain. Toda a negociação — do contrato digital à execução — é registrada de forma imutável, com regras automatizadas operando via smart contracts. Os pagamentos são vinculados a entregas validadas, com contas escrow integradas à lógica contratual, o que garante segurança para todos os lados da operação. O artigo “Aplicação da Blockchain e IoT na Gestão da Cadeia de Suprimentos” publicado na Revista Produção Online (2023), já apontava que o uso do blockchain, mesmo isoladamente, melhora a confiança e a rastreabilidade nas cadeias de suprimento. Ao integrá-lo com inteligência artificial operacional, vamos além: deixamos de apenas monitorar — e passamos a executar com base em dados, regras e evidências verificáveis. É esse nível de integração entre IA e blockchain que torna o ForestChain um novo tipo de solução para o mercado florestal — onde tecnologia, segurança jurídica e produtividade se encontram de forma real. O ForestChain já está em construção O ForestChain é um sistema completo de negociação estruturada de madeira, com contratos digitais, pagamentos vinculados à produção, monitoramento satelital e, em breve, uma IA que atua como operador técnico digital. Essa não é uma aposta em modismos. É uma infraestrutura pensada para resolver os gargalos jurídicos, logísticos e operacionais que quem vive o setor conhece muito bem. Se quiser entender como isso vai funcionar na prática — ou conhecer a Arbor antes do lançamento e ser um early adopter — me chama. A única coisa que a gente simula aqui é a projeção volumétrica do talhão e os seus ganhos futuros.

Matrix, Skynet e a IA do mundo real: o que a ficção errou (e o que ela acertou)

Se você cresceu assistindo filmes como Matrix, Exterminador do Futuro ou 2001: Uma Odisseia no Espaço, é bem possível que tenha uma imagem da inteligência artificial como algo entre um vilão genocida e uma consciência digital transcendental. Máquinas que dominam o mundo, simulam a realidade ou decidem que os humanos são… dispensáveis. Mas corte para 2025, e o cenário é um pouco diferente. Sim, a IA está avançando. E sim, ela já está tomando decisões — mas não para exterminar a humanidade. Hoje, a IA está ocupada com tarefas bem mais produtivas: identifica fraudes bancárias em milissegundos, otimiza rotas de entrega, recomenda tratamentos médicos personalizados, escreve contratos, monitora satélites — e, sim, também atua na gestão de florestas plantadas, cruzando dados ambientais, produtivos e comerciais para dar suporte a cadeias sustentáveis de fornecimento. Nada de planos de dominação global — o que temos são sistemas que aprendem com dados, operam em tempo real e atuam como assistentes incansáveis nos bastidores de setores estratégicos como logística, finanças, saúde, agricultura e gestão florestal. A IA do cinema assusta. A do mundo real gera valor. Vamos recapitular: Essas obras anteciparam discussões muito reais: decisões automatizadas, dependência tecnológica, e os dilemas do controle humano sobre sistemas cada vez mais complexos. Mas também exageraram. Muito (pelo menos por enquanto!!!!). Hoje, mesmo os modelos mais avançados de IA não têm consciência, vontades ou intenções. Eles aprendem com dados. Identificam padrões. Executam tarefas. E, se bem treinados, podem transformar setores inteiros da economia — inclusive o setor florestal. Na vida real, a IA não domina. Ela gerencia. Inclusive florestas. Ao menos aqui na ForesToken S.A. , é exatamente isso que estamos preparando. Estamos desenvolvendo o Arbor, nosso agente florestal inteligente, para atuar como um verdadeiro operador digital — cruzando dados de inventário, imagens de satélite, contratos e compliance ambiental com precisão e agilidade. Diferente do HAL, ela não precisa de emoções. Precisa de dados. E nisso, será imbatível. Mais do que responder perguntas, o Arbor age. Ele será capaz de auxliar na tomada decisões operacionais em tempo real, com base em dados florestais, jurídicos, comerciais e geoespaciais. Entre suas funções: Arbor não é apenas uma interface conversacional. Ela esta sendo preparada para ser uma agente autônoma, integrada aos módulos do EyeForest, com poder real de operação sobre dados, mapas e contratos. A nova era não é de dominação, mas de cooperação A ficção científica foi essencial para nos fazer imaginar futuros ousados — e, às vezes, assustadores. Mas a realidade que estamos construindo com IA é, em muitos aspectos, mais interessante. Estamos vivendo uma transição: da ficção apocalíptica para a inteligência aplicada com propósito. E isso exige responsabilidade, ética, transparência — e também ousadia para inovar. Na ForesToken S.A., acreditamos que o futuro da IA não é tomar decisões sozinha, mas ajudar os humanos a tomarem melhores decisões — principalmente em setores críticos como o florestal, o jurídico e o financeiro. Se quiser ver como estamos aplicando IA de forma concreta e transformadora no setor florestal, me chama. Posso te apresentar a Arbor. Sem pílula vermelha, eu prometo. E você? Acha que estamos mais perto de uma distopia à la Matrix — ou de uma nova era de colaboração inteligente entre humanos e máquinas? Comente Aqui!

ForesToken anuncia novo CGOO para liderar a próxima fase de crescimento e inovação no mercado florestal digital

A ForesToken S.A. tem o prazer de anunciar a chegada de Anthony Andrade como Chief Growth & Operations Officer (CGOO). Com uma trajetória sólida no desenvolvimento e implementação de estratégias de crescimento nos setores florestal, agronegócio, energia, financeiro e de tecnologia, ele assume a missão de acelerar a integração entre operações, produto e estratégia de mercado, liderando a entrada e a tração comercial do EyeForest, nosso ecossistema digital para o setor florestal. Sob sua liderança, a ForesToken S.A. dará novos passos rumo à estruturação de um mercado florestal mais transparente, digital e financeiramente integrado. Entre seus principais objetivos estão: garantir o sucesso dos lançamentos do ForestGIS, ForestChain e ForestTracker, fortalecer nossa governança interna e apoiar o crescimento de parcerias estratégicas que conectem produtores, compradores ao mercado financeiro. A chegada do novo CGOO marca uma nova fase da nossa jornada: transformar a floresta em dado, o dado em contrato, e o contrato em ativo — com rastreabilidade, segurança jurídica, inteligência artificial e blockchain como pilares. Mais do que digitalizar processos, queremos aproximar de vez o mercado florestal da Faria Lima. “Queria compartilhar, com entusiasmo, o início da minha jornada como Chief Growth & Operations Officer (CGOO) da ForesToken, onde liderarei a integração entre operações, produto e estratégia comercial do nosso ecossistema digital EyeForest, com foco em impulsionar a adoção de soluções para unir produtores, compradores e setor financeiro em um mercado florestal mais inteligente, rastreável e confiável.Nas últimas semanas, tive o privilégio de ter os primeiros contatos com o time, a liderança e parte do Conselho (a parte que eu ainda não conhecia) da empresa: em todos uma convergência de visões e uma energia empreendedora incríveis, reunindo o que tem há melhor nos setores de tecnologia e agroflorestal: mover-se rápido e cultivar coisas.A ForesToken tem um propósito ambicioso: transformar floresta em dado, dado em contrato, e contrato em ativo, criando valor ao conectar a floresta à Faria Lima. Tendo trabalhado por 15 anos em uma empresa de base florestal na própria Faria Lima, enfrentando os desafios que a ForesToken soluciona, acho que estou pronto para contribuir para essa missão.” Anthony Andrade , CGOO da ForesToken S.A. .

As 7 Lições de Engenharia de Prompt que vazaram do Claude 4 (e que estamos usando para construir a IA mais estratégica do setor florestal)

Em abril de 2025, uma das maiores empresas de IA do mundo — a Anthropic — teve um vazamento curioso: o prompt de sistema do Claude 4, seu modelo de linguagem de última geração, foi exposto e revelava um conjunto de instruções altamente estruturado, técnico e preciso. Muito mais do que um “textinho de boas-vindas”, esse prompt parecia o esqueleto comportamental da IA: cada linha indicava como o modelo deveria agir, o que fazer em caso de dúvida, como responder com segurança e o que jamais deveria fazer. Era engenharia de prompt em estado bruto. E para quem está criando uma IA aplicada a processos críticos — como estamos fazendo com a Arbor, inteligência artificial do EyeForest — isso é ouro em forma de lição. As 7 Lições Avançadas de Engenharia de Prompt (direto dos bastidores do Claude 4, adaptadas ao mundo florestal com a Arbor) 1. Sempre defina quem é a IA e qual seu papel Modelos genéricos geram respostas genéricas. Se você não explica quem é a IA, onde ela está operando e o que se espera dela, o comportamento se torna inconsistente. Exemplo ruim (prompt): “Você é uma IA florestal. Responda às perguntas do usuário.” Exemplo bom (prompt): “Você é a Arbor, IA orquestrador do EyeForest. No ForestGIS, seu papel é ser um agente especializado em geoprocessamento, gestão florestal e operar o sistema como um engenheiro cartógrafo com conhecimento ambiental. Use linguagem técnica e objetiva.” 2. Use condicionais para evitar respostas erradas ou arriscadas Se você não limitar o comportamento da IA, ela vai tentar adivinhar — e isso é um risco. Uma IA generativa não “sabe” o que fazer quando faltam dados. Ela vai preencher as lacunas com base em padrões — e pode parecer confiante mesmo quando está errada. É por isso que instruções condicionais são essenciais. Elas funcionam como o if do seu código: “Se houver informação suficiente, faça a análise. Se não houver, diga que não é possível.” Essa abordagem reduz drasticamente erros de interpretação, aumenta a segurança da resposta e impede que a IA aja fora do que é permitido. Exemplo ruim (prompt): “Analise os dados e diga se o talhão pode ser colhido.” Aqui, a IA pode assumir que sabe o suficiente — mesmo com dados parciais. Exemplo bom (prompt): “Se o inventário florestal estiver completo, avalie o talhão com base em idade e volume. Se faltar qualquer um desses dados, diga: ‘Não é possível avaliar este talhão com segurança devido à ausência de informações críticas.’” 3. Modele a IA para lidar com incerteza Mais perigoso do que errar é parecer certo sem ter certeza. Em operações florestais, uma resposta imprecisa da IA pode gerar consequências jurídicas, operacionais ou até ambientais. Por isso, não basta programar a IA para dar a “resposta certa” — ela precisa saber quando não responder. A boa engenharia de prompt ensina a IA a reconhecer cenários de incerteza, e a agir com cautela em vez de adivinhar. Isso é essencial em análises com documentos, dados geográficos ou informações legais. A IA precisa ser capaz de dizer: “Eu não sei.” “Faltam informações.”  “A análise é parcial.” Isso não é limitação. Isso é responsabilidade. Exemplo ruim (prompt): “O talhão está regular?” Aqui, a IA pode responder “Sim” mesmo sem checar todos os critérios de regularidade. Exemplo bom (prompt): “Se todos os documentos obrigatórios estiverem presentes e válidos (CAR, licença de operação, certidões … ), diga que o talhão está regular. Se faltar qualquer um desses documentos, informe que a regularidade não pode ser confirmada com base nos dados disponíveis e pode oferecer uma informação parcial.” 4. Ensine com contraste: Mostre exemplos bons e ruins Ensinar apenas o certo não é suficiente. A IA aprende melhor quando entende também o que é errado. Modelos como o Claude ou o Gemini são sensíveis ao contexto e à linguagem. Se você só mostra um exemplo ideal, o modelo pode extrapolar o padrão — e gerar uma resposta ambígua ou até incorreta. Exemplos negativos funcionam como cercas de proteção: eles delimitam o que está fora do esperado. É como escrever testes unitários — você define o que passa e o que falha. Isso é ainda mais importante no contexto da Arbor, que lida com comandos, filtros e estruturas específicas em módulos como o ForestGIS e o ForestChain. O modelo precisa entender não apenas como responder, mas o que evitar. Exemplo ruim (prompt): “Filtre os contratos de arrendamento com status válido.” Isso é vago. O que exatamente é “válido”? O modelo pode interpretar como “vigente”, “em negociação” ou qualquer outra coisa. Exemplo bom (prompt): “Liste apenas os contratos de arrendamento com status vigente. Ignore contratos com status ‘em negociação’, ‘encerrado’ ou ‘em análise’.” Aqui o modelo entende claramente o critério de filtro e os casos que deve excluir. Isso reduz ambiguidade e aumenta a previsibilidade da resposta. 5. Use regras binárias, não instruções subjetivas Por que isso importa: Modelos de IA não “entendem intenção” — eles seguem instruções. Termos subjetivos como “simples” ou “legal” variam de pessoa para pessoa. Mas uma instrução binária (sim/não) é verificável e produz respostas mais consistentes. Exemplo ruim (prompt): “Explique de forma simples e clara.” Parece simples, mas não diz nada de útil para a IA. O que é simples? O que é claro? O resultado muda a cada interação. Exemplo bom (prompt): “Responda com tom direto e linguagem técnica. Não use emojis, interjeições ou expressões como ‘ótima pergunta’ ou ‘com certeza’. A resposta deve ter até 150 palavras.” Aqui, cada elemento da resposta esperada é objetivo e mensurável. A IA sabe exatamente o que fazer — e o que evitar. 6. Ensine o que não fazer (Tool Grammar Negativa) Por que isso importa: A IA aprende por contraste. Mostrar só o jeito certo não basta. Bons prompts devem incluir também exemplos do que não fazer — isso ajuda a IA a rejeitar instruções mal formuladas, vagas ou perigosas. Exemplo ruim (prompt): “Liste os talhões para colheita.” Esse comando é vago. Ele não especifica critérios mínimos como