Inteligência artificial no agronegócio brasileiro

A inteligência artificial no agronegócio não é mais uma promessa: é realidade no campo.

Em um cenário em que as demandas por alimento aumentam e os recursos naturais precisam ser usados com mais responsabilidade, a IA surge como uma aliada para facilitar o dia a dia do produtor.

Seu uso está presente em diferentes etapas da produção agrícola, do planejamento até a comercialização, promovendo precisão nas decisões e otimizando o uso de insumos.

Combinando algoritmos avançados, sensores inteligentes, big data e conectividade, a IA tem redesenhado o jeito de produzir no campo. A transformação já está em curso.

O que é inteligência artificial?

A inteligência artificial (IA) é o conjunto de tecnologias que permitem que máquinas simulem o raciocínio humano.

No agronegócio, é aplicada em tarefas como diagnóstico de pragas, previsão de safra e gestão de operações, com base em dados e padrões extraídos do próprio campo.

A IA combina aprendizado, adaptação e tomada de decisão, facilitando a resolução de problemas mais complexos.

Essa tecnologia é uma combinação de machine learning, deep learning, visão computacional e big data, usada para recomendar manejos agronômicos, identificar problemas na lavoura e melhorar o uso de recursos.

Como a inteligência artificial no agronegócio é usada?

A IA é utilizada no agronegócio em diversas frentes, como no sensoriamento remoto, NDVI, NDRE e GNDVI, por exemplo.

Os softwares de previsão climática também fazem parte disso, mas aplicam modelos baseados em séries históricas e aprendizado de máquina para antecipar eventos como geadas e chuvas intensas.

Já as plataformas de gestão agrícola, como o Aegro, integram dados de produtividade, fertilidade, clima e manejo para sugerir ajustes em tempo real.

A IA ainda está embarcada em tratores e pulverizadores que usam visão computacional e algoritmos como Random Forest e SVM para tomada de decisões em campo.

Além disso, robôs e sensores conectados via IoT automatizam tarefas como irrigação, adubação e colheita, com monitoramento climático remoto e contínuo.

O impulso da agricultura com inteligência artificial

O agronegócio representou 27% do PIB brasileiro em 2024 e segue passando por mudanças com o uso de máquinas autônomas, sensores IoT e algoritmos preditivos

Essas ferramentas aumentam a produtividade em até 20% e reduzem perdas por clima e pragas em até 30%, segundo a Embrapa.

Porém, essa revolução traz novos desafios. Segundo a Associação Brasileira do Agronegócio (ABAG), apenas 32% das empresas superaram o déficit de habilidades para operar essas tecnologias.

Profissões como pilotos de drones e operadores remotos de sensores estão em alta, exigindo conhecimento técnico específico e domínio de ferramentas digitais.

Além da capacitação, plataformas de gestão de talentos com aplicação de IA podem ajudar no mapeamento de lacunas e na formação de equipes mais preparadas.

O retorno desse investimento é concreto: empresas que usam IA de forma integrada relatam reduções de 15% a 25% nos custos operacionais.

O futuro do agro depende da integração entre tecnologia, pessoas e propósito, com diagnósticos personalizados e planos de carreira alinhados às novas demandas.

De previsões climáticas mais confiáveis a aplicações precisas, a tecnologia tem mudado o jeito de produzir.

A integração com sensores, drones, tratores autônomos e sistemas de IoT permite uma atuação automatizada, com coleta e análise de dados em tempo real (Jorge et al., 2024).

E este é um cenário em evolução constante: segundo a Markets and Markets (2024), o mercado global de IA na agricultura deve movimentar cerca de US$ 4,7 bilhões até 2028.

Como usar a inteligência artificial no campo?

A inteligência artificial no agronegócio pode ser aplicada desde o planejamento até a comercialização.

No planejamento agrícola, é responsável por analisar os dados históricos da área para identificar zonas de manejo, prever cenários climáticos e otimizar o uso de insumos. 

Durante a produção, permite a automação do plantio, adubação, pulverização e colheita, gerando mapas de variabilidade espacial que guiam o manejo. 

Na comercialização, a IA contribui com a previsão de tendências de preço, auxiliando o produtor a definir o melhor momento para vender ou estocar sua produção (Bernardi et al., 2024).

Aplicações da inteligência artificial na agricultura

As principais aplicações da inteligência artificial na agricultura vão do monitoramento da lavoura até a agricultura de precisão.

1. Monitoramento da lavoura

Os drones na agricultura são as principais ferramentas na coleta de dados para os sistemas de inteligência artificial.

Nos últimos anos, eles ganharam muito espaço e vêm sendo utilizados para identificação de uma série de pontos da lavoura, como:

• Falhas de plantio;
• Infestações de plantas daninhas;
• Ataques de pragas e doenças;
• Excessos ou falha de irrigação.

Devido às imagens obtidas por eles, as ferramentas de aprendizado de máquina identificam as alterações existentes nas lavouras. Isso permite uma tomada de decisão mais precisa.

2. Clima, tempo e previsibilidade

Os sistemas de previsão do tempo já são velhos conhecidos dos meteorologistas. A inteligência artificial tem refinado ainda mais essas predições.

Os algoritmos de aprendizado de máquina trabalham nos bancos de dados históricos climáticos. Isso aumenta a confiabilidade das previsões.

Associado ao monitoramento de chuvas das fazendas, você pode saber quais talhões precisarão de irrigação suplementar e quais não, por exemplo.

3. Agricultura de precisão e veículos autônomos

O GPS agrícola já faz parte da rotina de muitos trabalhadores do campo. Por isso, o uso de veículos autônomos pode parecer algo comum.

Mas quando esses veículos se conectam a sistemas de inteligência artificial, o impacto na agricultura se torna ainda maior.

Com IA, eles ajustam com precisão suas atividades, como a aplicação automática de fertilizantes com base em mapas de produtividade e análise de solo, além da pulverização direcionada de herbicidas.

Tudo isso é controlado por um sistema central de inteligência artificial, que integra e gerencia as operações no campo.

Tendências e desafios da inteligência artificial na agricultura

Os tipos de inteligência artificial aplicados no agronegócio variam com o nível de complexidade. A IA reativa, mais simples, atua apenas no momento, sem memória ou capacidade de aprendizado. 

A IA de memória, a mais comum no setor agrícola, armazena informações e aprende com elas, sendo usada em tratores autônomos e na robótica agrícola.

Já a IA da mente, ainda em desenvolvimento, busca reconhecer emoções, intenções e estados mentais humanos, com aplicações em robôs sociais. 

Por fim, a IA autônoma representa um estágio avançado, com alta capacidade de processamento e independência, sendo voltada para áreas como pesquisa científica e missões espaciais. 

As bases dessas tecnologias incluem machine learning, deep learning, redes neurais e visão computacional, que permitem reconhecer padrões de solo, doenças e produtividade (Bernardi et al., 2024).

Casos recentes e aplicações no campo

A IA tem sido usada no mercado financeiro do agro para analisar preços e planejar estratégias de venda.

A Embrapa, em 2024, desenvolveu um sistema com IA para identificar ferrugem asiática via drones. 

No mesmo ano, a John Deere lançou tratores autônomos capazes de pulverizar com precisão. Startups como Agrosmart e Solinftec criaram plataformas que integram clima, solo e economia para orientar decisões em tempo real. 

A Aegro desenvolveu uma leitura de romaneios por inteligência artificial que economiza tempo e reduz erros no registro da colheita.

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