Tecnologia já é aplicada a planejamento, logística, manutenção e gestão hídrica, mas conectividade e qualidade dos dados ainda limitam sua expansão no campo
A inteligência artificial começa a ganhar espaço nas operações do agronegócio brasileiro, principalmente em atividades de gestão. Planejamento da produção, logística, manutenção de máquinas e uso de recursos naturais estão entre as áreas que já utilizam modelos analíticos para aumentar a eficiência e reduzir custos.
Segundo a TIVIT, multinacional do Grupo Almaviva, grandes grupos do setor já incorporaram essas ferramentas a diferentes etapas da operação. A adoção, porém, ainda é desigual e depende de fatores como disponibilidade de dados, integração entre sistemas e conectividade.
“Existe uma percepção de que a IA transforma primeiro o campo, mas muitas vezes os ganhos aparecem antes na gestão da operação. Quando ela passa a apoiar decisões do dia a dia, a empresa cria uma base sólida para aplicações cada vez mais avançadas”, afirma Daniel Calero, Diretor de Digital, Dados e Inteligência Artificial da TIVIT.
Da manutenção de máquinas ao uso da água
Uma das aplicações está na manutenção preditiva. Dados coletados por sensores e históricos de funcionamento podem indicar alterações no desempenho de máquinas antes que uma falha provoque a interrupção da operação.
Em projetos realizados pela TIVIT no agronegócio, a combinação de sensores de Internet das Coisas (IoT), plataformas de dados e modelos de inteligência artificial permitiu reduzir em até 30% as paradas não planejadas de equipamentos, segundo a empresa.
Na logística, modelos analíticos podem auxiliar no planejamento do transporte e na definição de rotas. Já na irrigação, informações sobre solo, clima e operação podem ser combinadas para orientar o uso da água.
Os resultados dependem de fatores como cultura, grau de mecanização, condições climáticas e maturidade digital da operação. Na prática, os ganhos tendem a aparecer na combinação entre redução de desperdícios, melhor utilização de insumos, disponibilidade das máquinas e maior precisão nas decisões.
“O maior erro é imaginar que a transformação digital começa pela tecnologia. Ela começa pelo entendimento da operação. Nenhuma tecnologia substitui dados confiáveis, processos bem definidos e conhecimento técnico. Quando essa base existe, a inteligência artificial acelera resultados; quando não existe, ela apenas torna problemas antigos mais sofisticados”, explica Thiago Lourenço, Head de Negócios Digitais da TIVIT.
Conectividade ainda limita expansão
As aplicações mais avançadas de IA estão concentradas principalmente em segmentos com maior mecanização e geração de dados, como grãos, cana-de-açúcar, florestas plantadas, citricultura e pecuária de grande escala.
A expansão da infraestrutura digital, no entanto, continua sendo um desafio para levar essas tecnologias a uma parcela maior das propriedades brasileiras.
Segundo o Indicador de Conectividade Rural, elaborado pela ConectarAGRO em parceria com a Universidade Federal de Viçosa (UFV), a parcela da área passível de uso agrícola com cobertura móvel aumentou de 18,7%, no fim de 2023, para 33,9% em março de 2025.
A disponibilidade varia de acordo com a cultura. Redes 4G e 5G alcançam 33% da área destinada à soja, 66% da área de cana-de-açúcar e 69% da área de café, de acordo com o levantamento.
Essa limitação faz com que sistemas desenvolvidos para o agronegócio precisem considerar períodos sem conexão. Dados que exigem resposta imediata, como os relacionados ao funcionamento de máquinas, podem ser processados localmente, enquanto informações históricas e análises mais amplas são sincronizadas com plataformas em nuvem quando a conexão está disponível.
Ao mesmo tempo, serviços em nuvem, plataformas compartilhadas e modelos de contratação por assinatura começam a ampliar o acesso às ferramentas digitais para produtores de menor porte.
Além da produtividade, fatores como rastreabilidade, exigências regulatórias, controle sanitário, sustentabilidade e riscos climáticos também aumentam a demanda por digitalização e análise de dados no setor.
“O Brasil reúne escala, diversidade produtiva e conhecimento agronômico para assumir uma posição de destaque na inteligência artificial aplicada ao agro. A tecnologia será cada vez menos um diferencial e cada vez mais uma condição para produzir com eficiência, previsibilidade e competitividade”, conclui Calero.
