A inteligência artificial já está presente em 32% das empresas, cooperativas e propriedades rurais consultadas em levantamento com profissionais do agronegócio. A tecnologia começa a sair dos escritórios e chegar às decisões de plantio, irrigação, aplicação de insumos, controle de pragas, manutenção de máquinas, pecuária e comercialização.

O percentual não permite concluir que o Brasil esteja atrasado. A pesquisa ouviu 197 profissionais e não possui abrangência suficiente para representar todo o setor. Além disso, ainda não existe uma estatística internacional padronizada que permita comparar diretamente o uso de inteligência artificial nas propriedades de diferentes países.

O conceito também varia entre os levantamentos. Algumas pesquisas consideram apenas sistemas que aprendem com dados e produzem previsões. Outras incluem agricultura de precisão, sensores, drones, imagens de satélite, pilotos automáticos e plataformas digitais, mesmo quando essas ferramentas não utilizam inteligência artificial em todas as suas funções.

Uma pesquisa internacional realizada com cerca de 4,4 mil produtores de nove países ajuda a dimensionar a digitalização do campo. Nos Estados Unidos, 61% dos entrevistados utilizavam soluções de agronomia digital, 51% adotavam equipamentos de agricultura de precisão e 38% empregavam sensoriamento remoto. Na América Latina, 49% usavam ferramentas digitais para acompanhar a produtividade.

O mesmo levantamento apontou que 75% dos produtores latino-americanos consultados utilizavam controladores de seção em pulverizadores, ante 78% na América do Norte e 49% na União Europeia. Esses equipamentos evitam sobreposição durante a aplicação, mas não devem ser classificados automaticamente como inteligência artificial.

Diante dessas diferenças, os 32% registrados no levantamento brasileiro indicam uma adoção relevante, embora ainda concentrada. Outros 56% dos participantes afirmaram não utilizar IA e 12% não souberam responder. Parte desses últimos pode empregar sistemas com inteligência artificial embarcada sem identificar a tecnologia pelo nome.

Na prática, a IA funciona a partir da coleta e da comparação de informações. Sensores, máquinas, estações meteorológicas, câmeras, drones, satélites e sistemas de gestão geram dados sobre solo, clima, plantas, animais, equipamentos, custos e produtividade. Os programas procuram padrões nesse conjunto e transformam as informações em alertas, previsões ou recomendações.

Uma câmera instalada numa máquina, por exemplo, pode registrar milhares de imagens enquanto percorre a lavoura. O sistema compara as plantas fotografadas com exemplos usados em seu treinamento, diferencia a cultura das invasoras e indica onde o herbicida deve ser aplicado. Em equipamentos compatíveis, o acionamento pode ocorrer automaticamente e apenas no ponto necessário.

Na irrigação, imagens térmicas e sensores permitem acompanhar a temperatura das folhas, a umidade do solo e as condições atmosféricas. Plantas submetidas à falta de água apresentam mudanças que podem ser reconhecidas pelo sistema antes que o estresse seja facilmente percebido a olho nu. A informação ajuda a definir quais áreas precisam ser irrigadas e em que quantidade.

A Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) participa do desenvolvimento de uma tecnologia que analisa a temperatura das folhas para identificar a necessidade de água. A aplicação busca evitar tanto a deficiência hídrica quanto o desperdício provocado pela irrigação uniforme de talhões com condições diferentes.

No manejo de pragas, câmeras e armadilhas eletrônicas podem reconhecer insetos, contar ocorrências e transmitir alertas. Um sistema desenvolvido para o bicudo-do-algodoeiro identifica os exemplares capturados e envia os dados para um aplicativo. Dessa forma, o acompanhamento deixa de depender apenas da visita manual a cada armadilha.

A análise de imagens de satélite ou drones também permite localizar falhas de plantio, manchas com desenvolvimento irregular, erosão, deficiência nutricional e possíveis focos de doenças. O produtor recebe um mapa das áreas que precisam ser vistoriadas, reduzindo o tempo gasto para encontrar problemas em grandes extensões.

Na aplicação de sementes e fertilizantes, a inteligência artificial pode cruzar mapas de solo, relevo, produtividade e histórico de manejo. A partir desses dados, divide a propriedade em zonas e ajuda a calcular taxas diferentes dentro do mesmo talhão. O objetivo é evitar desperdício nas áreas de menor resposta e aproveitar melhor o potencial das mais produtivas.

Durante a safra, modelos computacionais podem combinar área cultivada, desenvolvimento das plantas, clima e histórico de produtividade para estimar o volume que deverá ser colhido. A previsão melhora o planejamento de máquinas, trabalhadores, fretes, armazéns e contratos de venda.

A tecnologia também pode acompanhar tratores, colheitadeiras e pulverizadores. Informações sobre consumo de combustível, temperatura, pressão, vibração e desempenho dos componentes ajudam a identificar alterações que costumam anteceder uma falha. A manutenção pode ser programada antes que a máquina pare durante uma janela curta de operação.

Na pecuária, câmeras e sensores acompanham peso, deslocamento, alimentação e comportamento dos animais. Mudanças de padrão podem sinalizar problemas sanitários, reprodutivos ou nutricionais. Sistemas de visão computacional também são testados para estimar o desenvolvimento dos bovinos e auxiliar na definição do momento de abate.

A IA pode ser utilizada mesmo sem máquinas sofisticadas. Plataformas de gestão conseguem organizar notas fiscais, custos, estoques, aplicações, contratos e resultados por talhão. Ao reunir essas informações, o sistema pode apontar quais áreas apresentam maior custo, onde a produtividade está abaixo do histórico e quais despesas aumentaram entre uma safra e outra.

Ferramentas de inteligência artificial generativa também podem ajudar a resumir contratos, comparar orçamentos, elaborar relatórios e organizar informações administrativas. Elas não devem, contudo, ser utilizadas isoladamente para definir dosagens, diagnosticar doenças ou recomendar defensivos. Esses sistemas podem produzir respostas erradas com aparência convincente.

A confiabilidade depende da qualidade dos dados. Sensores descalibrados, mapas incompletos e registros financeiros incorretos levam a análises igualmente ruins. A recomendação precisa ser conferida no campo e validada pelo produtor ou por profissional habilitado antes de se transformar em uma decisão agronômica.

O custo permanece entre as principais barreiras, mas adotar IA não exige necessariamente comprar drones, servidores ou robôs. Cooperativas, consultorias e empresas de assistência técnica podem fornecer imagens, mapas e análises como serviço. Em outros casos, a inteligência já está incorporada a máquinas, aplicativos e plataformas utilizados na propriedade.

O melhor ponto de partida é escolher um problema mensurável. O produtor pode testar a tecnologia para reduzir consumo de água, localizar plantas daninhas, prever manutenção, controlar combustível ou organizar custos. A comparação entre uma área assistida e o manejo anterior permite verificar se a economia ou o ganho de produtividade paga o investimento.

A inteligência artificial não substitui a experiência do produtor nem a responsabilidade técnica. Sua vantagem é processar rapidamente milhares de informações e apontar situações que merecem atenção. Quando resolve um problema concreto e entrega retorno comprovável, deixa de ser uma promessa distante e passa a funcionar como mais uma ferramenta de gestão da propriedade.

SERVIÇO

O produtor não precisa comprar um drone, trocar o maquinário nem contratar um sistema caro para começar. O primeiro passo é escolher um problema específico da propriedade, como consumo elevado de combustível, desperdício de água, falhas na aplicação, dificuldade para localizar pragas ou falta de controle dos custos.

Verifique o que já está disponível

Tratores, colheitadeiras, pulverizadores, ordenhadeiras e sistemas de irrigação mais recentes podem gerar dados e oferecer recursos de automação ou inteligência artificial que não estão sendo utilizados. O produtor deve consultar o fabricante, a concessionária ou a assistência técnica para saber quais funções estão incluídas no equipamento.

Organize os dados da propriedade

A inteligência artificial depende de informações confiáveis. Mapas de produtividade, análises de solo, registros de aplicação, consumo de combustível, chuvas, custos, manutenção, mortalidade e desempenho dos animais podem alimentar os sistemas. Quanto melhor o histórico, mais úteis tendem a ser as análises.

Procure assistência técnica

Cooperativas, sindicatos rurais, empresas estaduais de extensão, unidades do Serviço Nacional de Aprendizagem Rural (Senar), consultores e profissionais das ciências agrárias podem ajudar a identificar aplicações adequadas. Muitas soluções são oferecidas como serviço, sem a necessidade de o produtor comprar sensores, drones ou programas.

Comece por uma área pequena

A recomendação é testar a ferramenta em um talhão, pivô, lote de animais ou conjunto de máquinas. O resultado deve ser comparado com o manejo anterior, considerando economia de insumos, ganho de produtividade, redução de perdas, horas de trabalho e custo da tecnologia.

Calcule o retorno

Antes de contratar, o produtor deve somar mensalidades, instalação, equipamentos, treinamento, manutenção e conectividade. A economia ou receita adicional precisa superar esses gastos em prazo compatível com a propriedade. Promessas de resultado sem demonstração em condições semelhantes merecem cautela.

Confira o contrato e a proteção dos dados

É importante saber quem poderá acessar as informações da propriedade, onde elas serão armazenadas e se poderão ser compartilhadas com terceiros. O contrato também deve informar como o produtor recupera seus dados caso decida trocar de fornecedor.

Valide as recomendações

Alertas produzidos por inteligência artificial devem ser conferidos no campo. Diagnósticos de doenças, doses de produtos, aplicações de defensivos e decisões sanitárias precisam respeitar a legislação, as bulas e a orientação de profissionais habilitados.

Onde aprender

O Senar Play oferece gratuitamente a trilha “Inteligência Artificial aplicada ao agro”, além do curso “Inteligência Artificial no Campo”, com 20 horas, aulas on-line e início imediato. A plataforma também mantém cursos de agropecuária digital, agricultura de precisão, sensores e mapeamento.

A Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) disponibiliza capacitações pela plataforma E-Campo e conteúdos de assistência técnica no Ater+ Digital. Cooperativas, sindicatos e administrações regionais do Senar também podem informar sobre treinamentos presenciais e assistência disponível em cada Estado.

Ferramentas de IA generativa podem ser usadas para organizar planilhas, comparar orçamentos, resumir documentos e preparar relatórios. Informações financeiras, contratos, documentos pessoais e dados estratégicos da propriedade, entretanto, não devem ser inseridos em plataformas públicas sem a verificação das regras de privacidade.

Fonte: Pensar Agro