Inteligência Artificial no agro: soluções aplicáveis e oportunidades que impulsionam o setor

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A aplicação da Inteligência Artificial no agro tem se tornado uma realidade cada vez mais concreta

Empresas líderes do setor, reunidas durante o evento World Agri-Tech Innovation Summit 2025, destacaram soluções de inteligência artificial no agro que já transformam os negócios e apresentam grandes oportunidades para os próximos anos. Ferramentas como algoritmos preditivos, agentes inteligentes e modelos generativos estão impulsionando ganhos significativos de produtividade e eficiência na produção de alimentos no mundo.

O painel sobre Inteligência Artificial no Agro contou com a participação de especialistas renomados: Ilias Tagkopoulos, Diretor e Investigador Principal do AI Institute for Food Systems da UC Davis, que mediou o encontro; Feroz Sheikh, CIO e CDO do Syngenta Group; Ranveer Chandra, CTO Agri-Food e Gerente Geral do M365 Copilot da Microsoft; Tim Murnin, Head de Soluções para Indústria da AWS; e Sy Choudhury, Head de Desenvolvimento de Negócios e Parcerias em IA da Meta. Juntos, eles destacaram as principais inovações e oportunidades no uso de tecnologias de inteligência artificial para o agronegócio.

Este time de executivos, que está à frente das inovações nas empresas com atuação global, elevou substancialmente o nível de informações sobre o presente e o futuro das tecnologias no agro mundial. Confesso que em alguns momentos do painel foi difícil acompanhar a complexidade das tecnologias e suas perspectivas de aplicação ao setor.

No entanto, é fato que existe uma revolução positiva a ser rapidamente implementada apoiada pelas novas tecnologias que abrem novas perspectivas positivas de ampliar a produção de alimentos no mundo com sustentabilidade.

Impacto da Inteligência Artificial no Agro

O evento trouxe relatos de empresas como a Syngenta Group, onde Feroz Sheikh destacou uma mudança surpreendente:

“Hoje, quase 80% das sementes vendidas pela Syngenta utilizam algoritmos de IA para prever as melhores condições de solo”.

Essa aplicação demonstra claramente como a junção entre dados preditivos e produtos tradicionais do agro já entrega resultados tangíveis.

A Microsoft também compartilhou avanços notáveis. Ranveer Chandra revelou:

“O momento ChatGPT mudou tudo. O uso da ferramenta GitHub e Copilot permitiu à equipe concluir tarefas em menos da metade do tempo habitual”.

Oportunidades para Aplicação de IA no Agro

Remoção da Incerteza na Agricultura

Chandra enfatizou que uma das maiores oportunidades está em “remover o achismo da agricultura”, permitindo que agricultores e agrônomos tenham acesso democrático a conhecimentos avançados via IA.

Conectividade Máquina a Máquina

Feroz Sheikh, da Syngenta, apontou a conectividade máquina a máquina como o futuro:

“Estamos olhando para uma agricultura totalmente autônoma, onde prescrições baseadas em dados são criadas e executadas automaticamente”.

Democratização dos Dados

Segundo Tim Murnin, da AWS, a democratização dos dados é fundamental. Ele citou o exemplo de empresas africanas usando ferramentas AWS para apoiar pequenos agricultores com IA, fornecendo orientações precisas mesmo para quem não tem formação em agronomia.

Privacidade e Segurança dos Dados no Agro

A questão da segurança e privacidade dos dados surge como fundamental. Sy Choudhury, da Meta, destacou vantagens dos modelos open-source, que permitem a personalização mantendo controle sobre os dados. Por sua vez, Ranveer Chandra mencionou técnicas de computação confidencial e dados sintéticos para proteger informações sensíveis.

Feroz Sheikh complementou sobre a ética do uso dos dados agrícolas:

“Na Syngenta, temos um posicionamento muito claro: os dados pertencem ao agricultor. Essa postura não é negociável”.

Formação e Capacitação em IA

Para utilizar todo o potencial da IA no agro, as empresas precisam de talentos especializados. Sy Choudhury explicou a necessidade crescente por cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina. Contudo, afirmou que muitas equipes existentes, especialmente de engenharia de software, podem ser capacitadas para novas funções ligadas à IA.