A implementação da Inteligência Artificial no agronegócio já é uma realidade consolidada, mas será que essa tecnologia está acessível para todos ou permanece restrita às gigantes do setor? Essa é uma questão fundamental para entender os desafios e oportunidades no campo brasileiro.
Os números reforçam essa transformação. Segundo dados do Polo Sebrae Agro, divulgados em janeiro de 2025, o mercado global de IA no setor agrícola deve crescer de US$ 1,7 bilhão em 2023 para US$ 4,7 bilhões em 2028 – um aumento de 176%. No Brasil, esse avanço também é expressivo, com soluções cada vez mais presentes no dia a dia do produtor.
A Inteligência Artificial não é um fim, mas um meio extremamente eficaz para processar grandes volumes de dados e gerar valor. Já existem diversas aplicações no agronegócio nacional que demonstram resultados concretos, desde previsões climáticas mais precisas até o monitoramento inteligente de pragas e doenças. Quando a principal dor do setor é lidar com as incertezas do clima, ter uma visão regionalizada e antecipada permite um planejamento de safra mais assertivo e um manejo eficiente.
Além disso, a IA viabiliza um monitoramento muito mais eficaz das lavouras, por meio da análise de imagens satelitais e de fotos capturadas por dispositivos móveis. Isso reduz perdas, aumenta a produtividade e reforça a eficiência operacional no campo. Outro exemplo de inovação são os tratores autônomos, que vêm sendo implementados há anos e mostram como a tecnologia pode transformar as operações agrícolas. A inteligência artificial não é apenas uma tendência, mas um fator determinante para a evolução do setor.
Apesar dos avanços, a adoção da IA ainda enfrenta desafios no Brasil. Se há tecnologia disponível, eficiente e com casos de sucesso comprovados, por que ela ainda não está sendo amplamente utilizada? A resposta passa por três barreiras principais: dados fragmentados, resistência ao compartilhamento de informações e desafios estruturais.
O agronegócio gera uma quantidade massiva de dados ao longo de toda a cadeia produtiva, mas essas informações muitas vezes permanecem desconectadas. Cada elo do setor detém apenas uma parte do quebra-cabeça, o que dificulta a criação de uma visão completa e integrada, essencial para extrair o máximo da IA. Além disso, há uma resistência histórica dos produtores ao compartilhamento de dados, já que muitos enxergam essas informações como um ativo estratégico. A falta de percepção clara sobre os benefícios gerados por essa troca também contribui para essa barreira.
Os desafios estruturais, como a baixa conectividade em áreas remotas e a persistência de registros manuais, dificultam ainda mais a digitalização e a implementação de soluções baseadas em IA. Embora algumas tecnologias estejam ajudando a reduzir esse problema, essa ainda é uma realidade que precisa ser superada.
E qual o caminho para acelerar a adoção da IA? Podemos enumerar que é essencial investir na estruturação de soluções e plataformas que compartilham dados e criem benefícios claros para todos envolvidos na cadeia. Estou me referindo a programas de incentivo e modelos de monetização mais justos podem ser um caminho para estimular essa transformação. Além disso, é necessário criar plataformas que conectem toda a cadeia do agronegócio, garantindo que aqueles que compartilham informações também tenham retorno pelo valor gerado.
Ainda há um longo caminho a ser percorrido, mas os avanços já demonstram o potencial da inteligência artificial para revolucionar o agronegócio. O desafio agora é integrar todas as peças desse ecossistema e garantir que a tecnologia seja um motor de inovação para tornar o setor mais eficiente, competitivo e sustentável.
Com certeza já demos os primeiros passos para essa virada de chave que é sem dúvidas um caminho sem volta!
Vinicius Sousa, Líder de Projetos da Inventta.
