A Inteligência Artificial (IA) consolida-se como o próximo grande salto tecnológico do agronegócio brasileiro. O setor, que cresceu em média 6% ao ano nas últimas três décadas, integra agora modelos de IA que operam desde a lavoura até a indústria, mantendo a produtividade como motor principal da economia.
Da coleta de dados à autonomia
O uso assertivo de telemetria, Internet das Coisas (IoT), imagens de satélite e sensores gera um volume massivo de informações diárias no campo. O desafio atual é transformar esses dados em apoio à tomada de decisão rápida, reduzindo o tempo entre o evento observado e a ação corretiva.
Um exemplo prático é o uso de "gêmeos digitais", simulações que reproduzem operações reais. Usinas de açúcar e etanol utilizam essa tecnologia para simular janelas de colheita conforme o preço de mercado, minimizando riscos operacionais. Relatos indicam redução de 20% no consumo de diesel, gerando economia e melhoria na eficiência ambiental.
Impacto econômico e desafios de infraestrutura
Estudo do instituto Reglab, encomendado pela OpenAI, projeta crescimento médio de 0,69% ao ano no PIB brasileiro até 2030, com impacto direto de R$ 48,2 bilhões no agronegócio. No entanto, a descentralização do setor exige atenção especial à inclusão do pequeno produtor.
A conectividade ilustra a evolução dos custos: enquanto levar internet a uma fazenda custava cerca de R$ 2 milhões mais mensalidades de R$ 10 mil há poucos anos, tecnologias como Starlink permitem conexão por R$ 60 mil iniciais e R$ 380 mensais. Cooperativas são vistas como viabilizadoras essenciais para esse acesso.
Mudança cultural e emprego
Pesquisas não indicam aumento significativo de desemprego em áreas com alta exposição à IA. O maior obstáculo permanece metodológico e cultural: a transição de uma gestão baseada em percepção para uma orientada por dados exige estrutura centrada nas pessoas que operarão a tecnologia.