Veja como a Inteligência Artificial pode impulsionar a produtividade e a sustentabilidade no setor agrícola.
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O agronegócio é um dos setores mais relevantes da economia brasileira, representando uma importante fatia do Produto Interno Bruto (PIB). Em 2024, a sua participação na economia nacional foi projetada em 22%, segundo o estudo do Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (Cepea) e da Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil (CNA).
Para garantir a produtividade e a sustentabilidade do setor, o avanço tecnológico é considerado indispensável, sobretudo, ao avaliar a necessidade de aumentar em 70% a produção de alimentos até 2050 para suprir a população global, conforme estimativa da Food and Agriculture Organization (FAO).
Nesse cenário, a chamada Agricultura 5.0 ganha espaço. A evolução da digitalização no agronegócio nos últimos anos permite que produtores integrem sensores, drones e plataformas digitais de análise de dados às suas operações, sendo a Inteligência Artificial (IA) uma tecnologia de destaque na otimização de processos e aumento da eficiência na cadeia produtiva.
Com a implementação de uma IA, é possível interpretar informações com clareza, prever cenários e aprimorar a tomada de decisões. Usando algoritmos avançados, as propriedades rurais conseguem identificar padrões antes não perceptíveis, otimizar o uso de recursos naturais e reduzir riscos climáticos.
A tecnologia já está presente em diversas frentes do setor agrícola, desde a análise de imagens de satélite para detecção de problemas nas lavouras até a previsão de produtividade com base em dados históricos e climáticos.
No cultivo da cana-de-açúcar, ela tem sido aplicada para pulverização localizada, reduzindo em 50% o uso de insumos na fase pós-emergente (quando ervas daninhas já brotaram), segundo experimentos realizados pelo grupo agroindustrial francês Tereos.
Além da economia, a prática minimiza os impactos ambientais ao diminuir a dispersão de defensivos agrícolas. Com o desenvolvimento de software de IA que analisa imagens capturadas por câmeras instaladas em drones ou por meio de satélites, é possível verificar a saúde das plantas e identificar os locais que apresentam falhas ou infestações de ervas daninhas, conforme a Tereos.
Maturidade tecnológica ainda é desafio
Embora a adoção da tecnologia esteja avançando, o índice de maturidade digital do agronegócio brasileiro é de 3,1 em uma escala de 6, abaixo da média geral de 3,7 pontos, como revela o Índice de Transformação Digital Brasil (ITDBr), desenvolvido pela PwC em parceria com a Fundação Dom Cabral (FDC).
Para o sócio e líder de Agronegócio da PwC Brasil, Maurício Moraes, o desafio não está só na adoção dessas soluções, mas também nas necessidades de mudança da cultura organizacional e de estabelecer uma perspectiva de longo prazo que integre a digitalização e a inovação de maneira estratégica.
“A maioria das empresas do agronegócio ainda está definindo seus objetivos e razões para usar a Inteligência Artificial, com foco principalmente em eficiência, conforme observamos em nosso estudo”, acrescenta a sócia da PwC, Denise Pinheiro.
Mesmo com desafios, o setor se destaca na adoção de Inteligência Artificial, presente em 36% das empresas, acima da média geral de 20%. O uso de tecnologias como a Internet das Coisas (IoT) também chama atenção, alcançando 45% das empresas do agronegócio, enquanto a média geral é de apenas 9%.
O estudo destaca os resultados positivos da transformação digital no agro: 69% das empresas já registram ganhos em eficiência operacional, enquanto 50% percebem mudanças na cultura organizacional.
Veja as tendências da IA no agro
A implementação de IA no agronegócio deve continuar evoluindo este ano, especialmente com a maior integração com a agricultura de precisão, conforme o levantamento da Elevagro.
Além da otimização no uso de insumos, um dos maiores avanços previstos é o desenvolvimento de robôs agrícolas autônomos, que terão a capacidade de tomar decisões complexas em tempo real, o que pode transformar a gestão das lavouras ao tornar os processos mais rápidos e eficientes.
Também estão entre as tendências, a criação de modelos digitais de fazendas, o que permitirá aos agricultores testar novas tecnologias antes de aplicá-las nas propriedades, e a predição de eventos futuros, como mudanças nas condições climáticas e a detecção antecipada de pragas e doenças.
A personalização das soluções de IA, ajustadas às necessidades dos produtores rurais e das características de cada propriedade, também deve trazer maior precisão e sustentabilidade ao setor.
