Planejamento, logística, manutenção e gestão hídrica estão entre as áreas em que o uso da inteligência artificial já contribui para aumentar a eficiência, enquanto dados e conectividade definem o ritmo da adoção
A inteligência artificial começa a ocupar um espaço mais relevante na operação do agronegócio brasileiro. Depois de um período marcado por projetos piloto, a tecnologia passa a apoiar decisões relacionadas ao planejamento da produção, logística, manutenção de ativos e gestão de recursos naturais, áreas em que pequenas melhorias operacionais podem representar ganhos significativos de produtividade e eficiência.
Para a TIVIT, multinacional do Grupo Almaviva, a evolução é concreta, mas ainda desigual. Grandes grupos do agronegócio já incorporaram modelos analíticos a diferentes etapas da operação, enquanto outras empresas e produtores ainda precisam organizar seus dados, integrar sistemas e superar limitações de 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.
Na manutenção de máquinas, por exemplo, dados de sensores e históricos de funcionamento podem ajudar a identificar sinais de perda de desempenho antes de uma falha. Na logística, modelos analíticos apoiam o planejamento do transporte e a definição de rotas. Já na irrigação, o cruzamento de informações sobre solo, clima e operação pode orientar o uso mais eficiente da água.
Em projetos conduzidos pela TIVIT no agronegócio, a integração de sensores IoT, plataformas de dados e modelos de inteligência artificial, já permitiu reduzir em até 30% as paradas não planejadas de equipamentos, aumentando a disponibilidade dos ativos e a previsibilidade das operações.
Os resultados variam conforme a cultura, o nível de mecanização, as condições climáticas e a maturidade digital de cada operação. Por isso, não existe um único indicador capaz de representar os ganhos da IA no agronegócio. Os ganhos normalmente surgem da soma de melhorias como redução de desperdícios, melhor utilização de insumos, aumento da disponibilidade das máquinas e decisões mais precisas ao longo do ciclo produtivo.
“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.
As aplicações mais avançadas 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, plataformas compartilhadas e modelos por assinatura, porém, também vem ampliando o acesso de pequenos e médios produtores.
A conectividade ainda representa uma limitação importante. 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 passou de 18,7%, no fim de 2023, para 33,9% em março de 2025. Entre as principais culturas, a cobertura 4G e 5G alcança 33% da área de soja, 66% da cana-de-açúcar e 69% do café.
Por isso, projetos voltados ao setor precisam funcionar mesmo com comunicação intermitente. Atividades que exigem resposta imediata, como o monitoramento de máquinas, podem ser processadas localmente. Dados históricos, indicadores e análises mais amplas são sincronizados com a nuvem quando a conexão é restabelecida.
Além da busca por produtividade e redução de custos, fatores como rastreabilidade, exigências regulatórias, controle sanitário, sustentabilidade e gestão dos riscos climáticos aceleram os investimentos em digitalização no agronegócio.
“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.