A inteligência artificial já não é novidade em laboratório nem promessa de congresso setorial. Ela está embarcada em tratores, rodando em drones e processando dados de satélite em tempo real dentro de fazendas de todos os portes no Brasil. Segundo estimativa do professor Oscar Burd, da Fundação Getúlio Vargas (FGV), 41,9% das fazendas e agroindústrias brasileiras já operam com alguma solução de IA, índice que em 2022 era de apenas 16,9%. A velocidade dessa curva diz muito sobre o que está por vir.
Para chegar a esse número, Burd cruzou dados do IBGE, Sebrae, da Organização Mundial da Propriedade Intelectual e de consultorias especializadas em agtechs. O resultado aponta uma adoção sem paralelo na história recente do campo.
“A velocidade surpreende pela curva de aceleração. Enquanto tecnologias anteriores, como o GPS, levaram décadas para se massificar, a IA saltou de uma curiosidade experimental para uma ferramenta de core business em menos de cinco anos”, compara o professor.
O que explica esse avanço é, antes de tudo, a democratização do acesso. A IA deixou de ser exclusividade de grandes grupos com departamentos de tecnologia estruturados e passou a chegar ao campo via aplicativo no celular, sensores de baixo custo e equipamentos que já saem de fábrica com sistemas de monitoramento inteligentes.
“Hoje, tratores de baixa potência já saem de fábrica com sistemas de monitoramento inteligentes e startups oferecem soluções de IA como serviço, que permitem ao pequeno produtor acessar diagnósticos via smartphone”, explica Burd.
Detecção de pragas e gestão agronômica em tempo real
Na lavoura, a aplicação mais direta da IA está no monitoramento das culturas. Sistemas de visão computacional, alimentados por imagens de drones e satélites, identificam sintomas de pragas, doenças e deficiências nutricionais antes que o dano se torne visível a olho nu — e antes que o custo de correção aumente. Esse diagnóstico precoce permite pulverização seletiva, reduzindo volume de defensivos aplicados e o custo operacional da operação.
A SLC Agrícola, um dos maiores grupos produtores de grãos do país, iniciou essa jornada entre 2017 e 2018 com aprendizado de máquina e visão computacional. Desde então, a tecnologia se aprofundou em praticamente todas as etapas produtivas. Segundo o diretor de tecnologia do grupo, Rafael Rosa, o principal benefício está na capacidade de processar grandes volumes de dados para tomar decisões agronômicas com muito mais rapidez e precisão.
“Apenas um trator pode gerar um milhão de dados por dia. Além deles, também temos dados de sensores, satélites, drones e outros milhares de equipamentos”, afirma.
Com esse volume de informações integradas, o grupo desenvolveu modelos próprios capazes de indicar a melhor variedade de semente para cada talhão, prever estresse hídrico por lote e identificar carências nutricionais com antecedência suficiente para correção ainda dentro da janela produtiva. Os sistemas também otimizam rotas de máquinas para reduzir consumo de combustível e processam previsões climáticas hiperlocalizadas, definindo as janelas ideais para os principais manejos. O resultado financeiro acumulado desde 2018 chega a R$ 300 milhões em ganhos de eficiência, com a safra 2024/2025 respondendo por R$ 86 milhões desse total.
No pasto, IA como caminho de volta à rentabilidade
A pecuária também está sendo alcançada por essa transformação, e os produtores mais atentos já colocaram a tecnologia para trabalhar. Tasso Jayme, pecuarista há 50 anos com 2,5 mil cabeças em Goianésia (GO), enxerga na IA uma oportunidade concreta de retomar a rentabilidade da atividade.
“Estou na pecuária há 50 anos, desde minha adolescência. Antes era minha principal atividade, mas há alguns anos ficou muito complicado. As novas tecnologias podem trazer de volta os bons tempos”, avalia.
Em fevereiro deste ano, Jayme iniciou o uso de visão computacional com drones para identificar os melhores talhões e calcular o volume exato de sementes para o plantio de pastagem. A tecnologia foi usada ainda para mapear necessidades de calagem, adubação e definir a lotação adequada de animais por hectare. “Com IA, conseguimos localizar as áreas ideais para lançar as sementes sobre as áreas de soja. Assim, o pasto vai aproveitar a adubação”, relata.
Ao lado do filho, engenheiro e estudante de agronomia, o pecuarista segue ampliando o uso das ferramentas. A leitura dele sobre o ritmo das mudanças é direta: “Antigamente, levava dez anos para chegar alguma inovação importante. Hoje muda todo ano e com novidades que fazem diferença”.
Algoritmos na comercialização: quando vender também vira decisão técnica
A IA não termina na porteira. Uma das aplicações que mais crescem no agronegócio é o uso de algoritmos para apoiar decisões de comercialização da safra — um dos momentos de maior impacto financeiro na atividade. Os modelos cruzam dados de safra com tendências de mercado para indicar o melhor momento de venda ou travamento de preços, reduzindo a dependência de intuição em um ambiente de alta volatilidade.
A SLC utiliza esse tipo de ferramenta com base em um conjunto amplo de variáveis: relatórios do USDA, estimativas de safra no Brasil e na Argentina, câmbio e cotações futuras. A leitura não busca precisão absoluta, mas sim identificação de tendências que orientem as decisões com mais consistência.
“Esses modelos nunca são 100% assertivos, porque o agro está sempre mudando, mas ajudam muito na tomada de decisão”, reconhece Rosa.
Para o professor Burd, essa dimensão da IA ainda é subutilizada pela maioria dos produtores. “Os algoritmos cruzam dados de safra com tendências de mercado para indicar, por exemplo, o melhor momento de venda ou travamento de preços”, explica, apontando que a adoção tende a crescer conforme as plataformas ficam mais acessíveis e fáceis de operar.
Conectividade e mão de obra qualificada ainda travam a expansão
A adoção acelerada não esconde os gargalos que ainda limitam o alcance da tecnologia. O principal deles é a conectividade. A cobertura 4G e 5G em imóveis rurais atingiu 43,8% em 2024, segundo levantamento da ConectarAgro, o que significa que mais da metade das propriedades ainda opera com acesso digital precário, dependendo de conexões via satélite ou de soluções offline. Sem sinal, boa parte das ferramentas de IA simplesmente não funciona.
A escassez de mão de obra qualificada para interpretar os dados gerados pelos sistemas é outro obstáculo relevante. Não basta ter a plataforma; é preciso ter alguém capaz de transformar os dados em decisão agronômica. Além disso, o custo inicial de implementação — sensores, infraestrutura de dados, integração de plataformas — ainda pesa para muitas empresas rurais. Levantamento do IBGE indica que 78,6% das empresas que tentaram adotar tecnologias avançadas apontam o custo como barreira relevante.
Cibersegurança vira preocupação no campo conectado
Junto com os benefícios, a digitalização das fazendas trouxe um risco que o produtor rural ainda pouco considera: a exposição a ataques cibernéticos. Sistemas de irrigação automatizados, máquinas autônomas e plataformas de gestão são alvos potenciais. Em 2025, o setor agropecuário registrou cerca de 3,2 mil ataques mensais, segundo dados da ISP.Tools.
“Quando a fazenda se conecta, ela também se expõe. Um ataque de ransomware pode travar máquinas ou sistemas em momentos críticos da safra”, alerta Burd.
A dependência de plataformas em nuvem adiciona outro vetor de risco. Uma falha de servidor ou instabilidade de sistema durante uma janela climática curta pode comprometer toda a operação — da aplicação de defensivos à colheita. A privacidade dos dados agrícolas é mais um ponto de atenção: informações sobre produtividade, manejo e localização das áreas passam a circular em plataformas controladas, em grande parte, por empresas de tecnologia sem raízes no setor produtivo.
Para Burd, quem adotar a tecnologia com estrutura e critério nos próximos 12 meses vai acumular de três a cinco anos de vantagem competitiva sobre quem postergar a decisão. No campo, como na lavoura, o timing é tudo.
