Lucas Bresser e Giovanna Arruda

O agronegócio brasileiro vive um momento de profunda transformação tecnológica. Num setor historicamente associado à escala e à produtividade, a fronteira competitiva agora está na capacidade de capturar, organizar e interpretar dados coletados no campo, trazendo deles insights úteis para decisões de manejo, logística e estratégias de mercado. Essa mudança, impulsionada pela inteligência artificial (IA), promete elevar a produtividade, reduzir custos e aumentar a sustentabilidade da produção rural – mas traz desafios estruturais que precisam ser atacados para que todo seu potencial seja realizado.

Hoje, o uso de IA no campo vai muito além de conceitos futuristas. A tecnologia está presente em soluções que organizam grandes volumes de dados gerados por sensores IoT, imagens de satélite, máquinas agrícolas, sistemas de conformidade e plataformas de gestão, transformando-os em informações que orientam o dia a dia das operações agrícolas. Segundo estimativas da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), o uso de IA pode aumentar a produtividade agrícola em até 20% e reduzir perdas por pragas e eventos climáticos em até 30%, ganhos que se traduzem diretamente em competitividade e sustentabilidade.

Na prática, isso significa que sistemas de inteligência artificial associados a outras ferramentas tecnológicas conseguem identificar padrões invisíveis ao olho humano, antecipar riscos climáticos ou sanitários, recomendar momentos ideais de irrigação ou aplicação de insumos, e até planejar logísticas de colheita e escoamento com base em tendências de consumo e variáveis ambientais. “A inteligência artificial no agro funciona melhor quando é aplicada de forma prática e integrada à rotina do produtor”, diz Maria Flávia Tavares, economista, doutora em Agronegócios e sócia da MFT Consultoria. “Ela gera valor quando entrega soluções claras e aplicáveis no dia a dia.”

Um dos pilares dessa transformação são as startups e agtechs brasileiras que já ofertam soluções com IA integradas à rotina do produtor. A Solinftec, por exemplo, tem se destacado com plataformas e robôs autônomos que capturam dados em tempo real e podem reduzir drasticamente o uso de herbicidas, enquanto aumentam a produtividade em lavouras como as de soja. Estudos de caso mostram ganhos de até 18% na produção e redução abrupta de insumos graças à tecnologia. “No campo existem muitas variáveis acontecendo ao mesmo tempo, e é exatamente nesse ambiente complexo que a inteligência artificial se destaca”, diz Henrique Nomura, diretor de Tecnologia da Solinftec. “O papel da IA não é apenas organizar dados, mas transformar esse fluxo contínuo de informações em decisões práticas, no tempo certo.” Da mesma forma, empresas como a Agrosmart desenvolvem plataformas que cruzam informações de clima, solo e histórico de produção para oferecer orientações em tempo real sobre manejo e uso de recursos, ajudando o produtor a tomar decisões baseadas em dados e não em intuição.

No trabalho zootécnico, plataformas como a JetBov, utilizada para gestão de fazendas de pecuária de corte, exemplificam como a IA vem sendo impulsionada para organizar dados, consolidando indicadores produtivos, econômicos e ambientais em sistemas que facilitam a gestão de pastagens e o planejamento de ganho de peso e rentabilidade no longo prazo. “O maior potencial está na transformação da gestão da pecuária em um processo cada vez mais ágil, previsível e eficiente”, diz Xisto Alves, CEO da JetBov. “A IA amplia a capacidade de análise do produtor, reduz incertezas e contribui para decisões mais assertivas, tudo isso em uma velocidade muito mais rápida, o que impacta diretamente na produtividade, rentabilidade e na sustentabilidade do negócio.”

Além das startups, grandes empresas de tecnologia estão trazendo suas soluções para o agronegócio. A SAP, líder global em plataformas de gestão empresarial, integra IA em seus sistemas voltados ao campo, com ferramentas que combinam machine learning, big data e análise preditiva para ajudar cooperativas e produtores a agregar informações de operações, finanças e cadeia logística em painéis inteligentes. Essas plataformas corporativas permitem cruzar dados históricos de produção com variáveis externas – como clima e preços de commodities –, gerando insights que antes eram capturados apenas por meio de experiência ou análises fragmentadas. Elas também ajudam a padronizar dados de campo e transformar registros dispersos em indicadores estratégicos de desempenho.

A experiência da Bayer, uma das gigantes do setor, também ajuda a mostrar como a inteligência artificial ganha tração quando combinada a conhecimento agronômico centrado na jornada do produtor. Segundo Ricky Wu, líder de Novos Programas e Projetos em Agricultura Digital da multinacional, o valor da IA no agro não está em relatórios estáticos, mas na capacidade de transformar dados de qualidade em decisões práticas no dia a dia do campo. “Não basta apresentar tabelas: é preciso mostrar quais decisões esses dados orientam”, afirma. Na prática, plataformas como o FieldView utilizam IA para cruzar informações de maquinário, telemetria, clima e solo, permitindo desde a identificação de estresse hídrico por talhão até a predição de produtividade e o risco de pragas nas semanas seguintes. Wu salienta, no entanto, que a integração entre múltiplas fontes de dados depende de iniciativas de open innovation. “Não existe uma solução única que cubra toda a jornada do agricultor”, diz.

Esse movimento de transformação de dados em decisões práticas também avança dentro da pesquisa pública. Na Embrapa, a inteligência artificial já faz parte da rotina de pesquisadores e analistas, apoiando desde atividades cotidianas de pesquisa até aplicações avançadas, como reconhecimento de padrões em imagens, predição de safra e análise de uso e cobertura da terra. Segundo Thiago Santos, pesquisador da Embrapa Agricultura Digital, modelos de IA vêm sendo treinados para tarefas específicas que exigem análise de grandes volumes de dados, algo inviável sem automação e aprendizado de máquina.

Na prática, a aplicação da IA na Embrapa segue um fluxo que começa na coleta criteriosa de dados no campo e termina na geração de recomendações com base científica. “O processo se inicia com a captura de grandes volumes de dados por sensores e imagens embarcados em veículos, drones e estações climáticas, além do uso intensivo de imagens de satélite”, diz Santos. Esses dados são organizados em conjuntos específicos para o treinamento de modelos, que passam por testes rigorosos de desempenho e acurácia antes de serem aplicados. De acordo com o pesquisador, os principais casos de uso hoje envolvem visão computacional para detecção de padrões em lavouras e rebanhos, robótica para automação agrícola, assistência técnica e extensão rural digital e modelos de previsão climática. “É pela comprovação de ganhos reais – como economia de defensivos, redução de riscos e ganhos logísticos – que produtos e serviços baseados em IA conquistam a confiança do produtor”, diz.

O valor da IA na gestão de dados do campo está tanto em ganhos operacionais imediatos quanto em planejamento estratégico de longo prazo. No curto prazo, produtores relatam reduções de 15 a 25% nos custos operacionais quando as soluções de IA são integradas às rotinas de gestão de fazendas, porque decisões passam a ser baseadas em informações precisas e em tempo real. Em grandes propriedades, isso se traduz em melhor gestão dos recursos hídricos, uso mais preciso de fertilizantes e defensivos, detecção antecipada de doenças e ataques de pragas, e previsões mais confiáveis de produtividade. Esses fatores impactam diretamente na rentabilidade e na resiliência das operações frente às oscilações climáticas e mercadológicas.

Segundo Eduardo Vitiello, diretor associado da consultoria Accenture para as indústrias de Químicos e Agronegócios, quando se considera a cadeia do setor como um todo, desde o produtor até a chegada do produto ao varejo, a IA também pode ajudar em conformidade regulatória, documentação e soluções de rastreabilidade. “A IA generativa pode simplificar o processo com registro automatizado e monitoramento em tempo real dos processos e aprimorar a rastreabilidade dos insumos, defensivos e alimentos, garantindo transparência e responsabilidade na cadeia de suprimentos”, diz Vitiello.

Apesar do entusiasmo e dos casos de sucesso, a adoção plena de IA no campo brasileiro ainda enfrenta barreiras estruturais que precisam ser atacadas em conjunto por setor público, iniciativa privada e universidades. “O maior desafio é transformar tecnologia em valor real no campo, de forma simples, confiável e integrada à operação diária. Não adianta uma IA sofisticada se ela não se encaixa na rotina do produtor, do operador ou da gestão”, diz Nomura, da Solinftec.

Um dos fatores preponderantes é a qualificação técnica. Levantamentos realizados no Brasil mostram que menos de um terço das empresas no agronegócio tem conseguido superar a falta de mão de obra qualificada para operar e interpretar ferramentas digitais complexas. A transição digital exige profissionais que entendam tanto de campo quanto de tecnologia, uma lacuna que hoje é preenchida de forma insuficiente.

Outro ponto que precisa ser enfrentado é a integração de dados e infraestrutura. Dados coletados em diferentes plataformas e formatos muitas vezes não se “conversam”, dificultando a criação de visões holísticas do negócio. É preciso melhorar protocolos de interoperabilidade e governança de dados para que as informações fluam e gerem insights verdadeiramente integrados. Por fim, a conectividade também é um ponto crítico. A baixa qualidade de internet em áreas rurais limita a transmissão e análise em tempo real de dados coletados por sensores, criando gargalos que reduzem o valor das tecnologias mais avançadas.

“O apetite do setor é crescente, porém não se deve esperar um milagre”, diz Jacqueline Oliveira, zootecnista e consultora da Exagro. “É preciso entender que a IA pode, sim, trazer mais facilidade na geração de insights e mais agilidade na tomada de decisões. A partir disso é que esse movimento ganhará ainda mais força.” Para Maria Flávia Tavares, o interesse em relação à inteligência artificial cresce rapidamente, mas ainda é acompanhado de cautela. “O produtor adota de forma gradual, focando em soluções que tragam ganhos claros, enquanto as empresas avançam de maneira mais estruturada. O fator decisivo continua sendo ver resultados concretos na prática”, diz a consultora.

A experiência de produtores que já adotaram IA mostra que a tecnologia, por si só, não é suficiente: é necessário mudar processos de decisão, culturas organizacionais e habilidades profissionais. O futuro competitivo do agronegócio brasileiro está na sinergia entre ferramentas digitais avançadas e capacitação humana, com foco em interpretação de dados, soluções colaborativas e agilidade no uso de insights. Esse movimento representa uma evolução da chamada agricultura de precisão para um modelo de gestão mais inteligente, no qual dados passam a ser um ativo estratégico para o setor.