Planejamento, logística, manutenção e uso da água estão entre as frentes em que a IA já reduz custos e aumenta a previsibilidade das operações
A inteligência artificial deixou de ser promessa e passou a ocupar um espaço concreto na rotina do agronegócio brasileiro. Depois de um ciclo de projetos-piloto, a tecnologia começa a apoiar decisões do dia a dia em áreas como planejamento da produção, logística, manutenção de ativos e gestão de recursos naturais.
É nesses processos de gestão, e não necessariamente na lavoura, que os primeiros ganhos relevantes aparecem. Pequenas melhorias operacionais, somadas ao longo da cadeia, já se traduzem em produtividade e eficiência mensuráveis para produtores e empresas.
Para a TIVIT, multinacional do Grupo Almaviva especializada em tecnologia, essa evolução é real, mas segue desigual entre os players do setor. Grandes grupos já incorporaram modelos analíticos a diferentes etapas da operação, enquanto produtores menores ainda organizam dados e enfrentam limitações de conectividade no campo.
Manutenção preditiva reduz paradas não planejadas em até 30%
Um dos usos mais consolidados da inteligência artificial no agronegócio está na manutenção de máquinas e equipamentos. Dados de sensores e históricos de funcionamento ajudam a identificar sinais de perda de desempenho antes que uma falha aconteça, evitando prejuízos maiores.
Em projetos conduzidos pela TIVIT no setor, a integração entre sensores IoT, plataformas de dados e modelos de inteligência artificial já permitiu reduzir em até 30% as paradas não planejadas de equipamentos. O resultado é maior disponibilidade dos ativos e mais previsibilidade para o planejamento das safras.
Segundo Daniel Calero, Diretor de Digital, Dados e Inteligência Artificial da TIVIT, o avanço da IA costuma começar longe da porteira, e não dentro dela:
“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.”
Na logística, o raciocínio se repete: modelos analíticos apoiam o planejamento do transporte e a definição de rotas mais eficientes. Já na irrigação, o cruzamento de dados sobre solo, clima e histórico operacional orienta um uso mais racional da água, recurso cada vez mais estratégico para o setor.
Conectividade rural segue como principal obstáculo à digitalização
Se a tecnologia avança, a infraestrutura para sustentá-la ainda caminha a passos mais lentos no campo brasileiro. A conectividade rural segue sendo um gargalo importante para a adoção mais ampla de soluções digitais nas propriedades.
Segundo o Indicador de Conectividade Rural, elaborado pela ConectarAGRO em parceria com a Universidade Federal de Viçosa (UFV), a parcela da área agricultável com cobertura móvel passou de 18,7%, no fim de 2023, para 33,9% em março de 2025.
Entre as principais culturas, a cobertura 4G e 5G ainda varia bastante: alcança 33% da área plantada de soja, 66% da área de cana-de-açúcar e 69% da área de café. Essa disparidade explica por que projetos voltados ao setor precisam funcionar mesmo com comunicação intermitente.
Atividades que exigem resposta imediata, como o monitoramento de máquinas, costumam ser processadas localmente, direto no equipamento ou em servidores próximos à operação. Já dados históricos, indicadores e análises mais amplas são sincronizados com a nuvem assim que a conexão é restabelecida.
Grãos, cana e pecuária de escala puxam as aplicações mais avançadas
As aplicações mais sofisticadas de inteligência artificial aparecem principalmente em segmentos mecanizados e que geram grandes volumes de dados, como grãos, cana-de-açúcar, florestas plantadas, citricultura e pecuária de grande escala. A expansão de serviços em nuvem e modelos por assinatura, no entanto, também amplia o acesso de pequenos e médios produtores.
Para Thiago Lourenço, Head de Negócios Digitais da TIVIT, o principal risco não está na tecnologia em si, mas na forma como as empresas se preparam para adotá-la:
“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.”
Além da busca por produtividade e redução de custos, fatores como rastreabilidade, exigências regulatórias, controle sanitário, sustentabilidade e gestão de riscos climáticos também aceleram os investimentos em digitalização no setor.
Para Calero, o Brasil reúne condições para se destacar globalmente nessa transição:
“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.”
