Por que as lacunas de conectividade, complexidade tropical e pressões de confiança do Brasil podem ser os gatilhos que desbloqueiam AgTech liderada por IA
Por Kieran Gartlan Kieran Gartlan – Managing Partner | The Yield Lab Latam | Make Farming Better | AgriFood Tech, Climate, Nature Based Solutions in Latin America
Falso Início
A primeira onda de AgTech falhou porque foi construída em torno de ferramentas e soluções individuais, em vez de como a agricultura realmente funciona. Agricultores e fundadores não conseguiam ver a floresta por entre as árvores. AgTech era muito estreita, muito agronômica e muito desajeitada, resolvendo problemas isoladamente e gerando dados fragmentados que adicionavam esforço em vez de valor real ou transparência.
Frequentemente descrevi a agricultura do Brasil como uma caixa preta, mas até essa comparação é generosa. Pelo menos uma caixa preta registra tudo o que acontece e pode ser examinada posteriormente, se necessário. A agricultura brasileira, na maior parte, nunca foi registrada de forma consistente ou visível. Os dados existem, mas são fragmentados, incompletos e raramente conectados entre decisões, safras ou sistemas.
Muitas das limitações no Brasil são estruturais. A conectividade é fraca. As fazendas são complexas e não padronizadas. A tomada de decisão está dispersa entre pessoas, ferramentas e momentos da safra. Embora essas restrições tenham sido tradicionalmente difíceis de superar, avanços recentes em IA agora tornam possível enfrentar múltiplos desafios de uma vez, em vez de abordá-los individualmente.
A IA não apenas adiciona inteligência sobre a agricultura. Ela pode silenciosamente remover a fricção por baixo dela. Em um país como o Brasil, onde lacunas de conectividade, complexidade biológica e pressões de confiança fazem parte da vida diária, essa mudança pode finalmente desbloquear o tipo de adoção de AgTech que o setor, e investidores de VC, têm esperado.
Folha Limpa
O Brasil entra nesta próxima fase de AgTech com uma vantagem incomum. De acordo com a McKinsey, menos de um em cada cinco agricultores brasileiros usa qualquer forma de software digital de gestão agrícola, e o uso tende a ser fragmentado e superficial, em vez de totalmente integrado. Essa lacuna é frequentemente descrita como uma fraqueza, mas também significa que há menos sistemas legados atrapalhando a mudança.
Onde esses sistemas existem, muitas vezes são tratados como uma obrigação, em vez de uma ferramenta. Os dados são inseridos porque alguém precisa deles, geralmente para certificação ou conformidade, não porque ajudam os agricultores a tomar melhores decisões. Recentemente conversei com um cafeicultor que tinha duas pessoas dedicadas exclusivamente a alimentar dados em um CRM caseiro. O sistema existia para satisfazer auditorias de certificação, não para melhorar como a fazenda realmente operava.
Isso importa mais do que pode parecer. Software legado cria custos de mudança, resistência e ciclos de venda longos. Também treina agricultores a associar tecnologia com trabalho extra. No Brasil, esse peso é menor. Muitas fazendas estão efetivamente começando do zero, o que cria uma abertura para ferramentas que priorizam IA e substituem o esforço manual em vez de adicionar outra camada.
Da perspectiva de VC, isso fala diretamente à questão do Por Que Agora. A pressão do mercado em torno de rastreabilidade, sustentabilidade e transparência vem crescendo há anos, mas a realidade no campo sempre foi difícil de capturar. Ferramentas impulsionadas por IA agora estão tornando o trabalho diário mais fácil, com menos treinamento e menos razões para resistir. Quando a transparência se torna um subproduto de como a fazenda já funciona, em vez de uma tarefa extra, a adoção começa a se mover muito mais rápido.
Sinais Quebrados
A conectividade permanece uma das maiores incompatibilidades entre como a AgTech é construída e como a agricultura realmente funciona no Brasil. Grandes áreas ainda têm sinal fraco ou não confiável, e mesmo fazendas com cobertura decente podem perdê-lo no momento errado. No entanto, a maioria dos softwares assume conectividade constante e um usuário sentado parado em frente a uma tela.
Essa suposição quebra rapidamente no campo. Agricultores tomam decisões enquanto caminham pelas lavouras, dirigem máquinas ou verificam animais. Eles não querem parar o que estão fazendo para digitar notas ou preencher formulários. Quando uma ferramenta depende de sinal, logins ou entradas estruturadas no momento errado, ela cria fricção e rapidamente cai em desuso.
É aqui que a IA começa a reduzir fricção de uma forma muito prática. Agricultores já enviam notas de voz e fotos todos os dias, frequentemente pelo WhatsApp. Não há nada novo para aprender. Com ferramentas de IA de Voz, a diferença é que essas mensagens podem ser capturadas mesmo sem sinal, armazenadas e processadas depois. A coleta de dados acontece próxima ao momento da observação, em vez de ser reconstruída da memória mais tarde.
Essa mudança importa mais do que parece. A informação é mais precisa porque é capturada em contexto. Agricultores gastam menos tempo relatando e mais tempo produzindo. Para empresas de AgTech, os dados são mais limpos e mais consistentes. E para investidores, isso aponta para uma adoção que escala porque a tecnologia se encaixa nos hábitos existentes, em vez de pedir aos agricultores para mudar como trabalham.
Biologia Rápida
A agricultura no Brasil se move em um ritmo diferente. As culturas crescem rapidamente, pragas e doenças nunca desaparecem completamente, e não há uma longa entressafra para pausar e reiniciar. Decisões tomadas hoje podem mostrar consequências em dias, às vezes horas. Esperar por informações perfeitas muitas vezes não é uma opção.
Esta é uma razão pela qual a AgTech tradicional tem lutado. Muitas ferramentas foram projetadas para sistemas mais lentos, onde os problemas se desenrolam ao longo de semanas ou meses. Os dados são coletados, carregados, processados e revisados depois, frequentemente tarde demais para influenciar o que realmente acontece no campo. Quando os insights chegam, a janela para ação já passou.
A IA se encaixa melhor em sistemas biológicos rápidos porque pode trabalhar com muitos sinais ao mesmo tempo. Clima, estágio da cultura, pressão de doenças, histórico do campo e observações do agricultor podem ser considerados juntos, em vez de divididos em ferramentas separadas. Quando fotos e notas de voz são capturadas conforme as coisas acontecem, o sistema começa a refletir a realidade mais de perto.
A agricultura durante todo o ano no Brasil também cria feedback constante. Situações semelhantes se repetem entre regiões e safras, dando à IA mais chances de aprender e se ajustar. O que parece complexo na superfície é na verdade um ambiente rico para sistemas que melhoram com o uso. Neste contexto, velocidade e variabilidade param de ser apenas desafios e começam a se tornar uma vantagem.
Por Que Agora
Por muito tempo, a AgTech lutou porque a adoção dependia de persuasão. Os agricultores tinham que ser convencidos a mudar como trabalhavam, aprender novos sistemas e assumir mais relatórios, frequentemente com vantagens pouco claras. Mesmo quando a tecnologia fazia sentido, o esforço necessário para usá-la atrasava a adoção.
Esse equilíbrio está mudando agora. Ferramentas impulsionadas por IA estão reduzindo o custo e a facilidade de uso. Voz, fotos e observações simples se encaixam naturalmente nas rotinas diárias, o que significa menos treinamento, menos resistência e muito menos fricção. A tecnologia não vai mais parecer uma camada separada sobre a agricultura. Ela vai desaparecer no fundo.
Ao mesmo tempo, a pressão de mercados e consumidores não é mais abstrata. Transparência, rastreabilidade e sustentabilidade estão cada vez mais ligadas a acesso, preços, crédito e seguros. Para muitos agricultores, fornecer provas está se tornando parte de permanecer competitivo, não apenas atender regulamentações.
Esta é uma combinação poderosa que permite mudança. A facilidade de uso remove a resistência, enquanto a pressão do mercado remove a escolha. Juntas, elas criam as condições para que a adoção escale rapidamente, em vez de lentamente. Quando não fazer nada se torna mais difícil do que usar a ferramenta, os comportamentos mudam.
Texto original publicado no Brazil AgriTech Report, no LinkedIn
