Uso de inteligência artificial no agro mais que dobra no Brasil e transforma a gestão das fazendas

A inteligência artificial deixou de ser uma promessa distante e passou a integrar a rotina do agronegócio brasileiro. Atualmente, 41,9% das fazendas e agroindústrias do país utilizam alguma solução baseada em IA, mais que o dobro dos 16,9% registrados em 2022, segundo dados divulgados pela Fundação Getulio Vargas (FGV).

O crescimento revela uma mudança acelerada na forma como o setor administra propriedades, monitora lavouras e toma decisões. Ao mesmo tempo, mostra que ainda existe amplo espaço para expansão, já que quase seis em cada dez estabelecimentos rurais e agroindustriais não incorporaram essas ferramentas.

Mais do que substituir o conhecimento humano, a tecnologia tende a ampliar a capacidade de análise de quem conhece o campo. Produtores experientes podem assumir papel central nessa transformação ao combinar décadas de observação das lavouras com sistemas capazes de organizar grandes volumes de informações em poucos minutos.

Experiência do produtor ganha valor na era da IA

Na avaliação da engenheira-agrônoma e consultora Mírian Xavier, a inteligência artificial potencializa a experiência acumulada pelo agricultor. Quanto maior o conhecimento sobre a cultura, a propriedade e o mercado, melhores tendem a ser as perguntas feitas às ferramentas digitais e a interpretação das respostas produzidas.

“A inteligência artificial não elimina a experiência do produtor, ela potencializa essa experiência. Quem conhece profundamente uma cultura consegue fazer perguntas melhores, interpretar melhor os dados e transformar a informação gerada pela IA em uma decisão mais precisa”, afirma.

A especialista destaca que a tecnologia pode ser recente, mas a base de uma boa decisão continua sendo construída no campo. A avaliação humana permanece indispensável para considerar fatores que nem sempre aparecem isoladamente nos dados, como histórico da área, características regionais, comportamento das plantas e particularidades de cada sistema produtivo.

Mírian abordou o tema durante participação no Podcast Ascenza, gravado durante a Andav, em São Paulo, ao lado da especialista em comunicação da Ascenza Brasil, Sabrina Almeida.

IA já está presente dentro da porteira

As aplicações da inteligência artificial no campo vão desde soluções altamente sofisticadas até ferramentas acessíveis para pequenas e médias propriedades.

Entre as tecnologias que já avançam no agronegócio estão tratores autônomos, drones inteligentes, pulverizadores capazes de reconhecer alvos e sistemas de imagem que analisam plantas individualmente. Essas soluções permitem identificar falhas, doenças, pragas e necessidades nutricionais com maior precisão.

Ao reconhecer exatamente onde existe um problema, o equipamento pode direcionar a aplicação de defensivos, fertilizantes ou outros insumos apenas para os pontos necessários. A estratégia reduz desperdícios, melhora a eficiência operacional e pode diminuir os impactos ambientais da atividade.

A inteligência artificial também pode ser utilizada para:

• organizar dados produtivos e financeiros;
• acompanhar custos e margens;
• elaborar calendários de manejo;
• monitorar o desenvolvimento das lavouras;
• comparar safras e talhões;
• criar históricos de produtividade;
• apoiar previsões de produção;
• antecipar riscos climáticos e fitossanitários;
• melhorar o relacionamento com compradores e clientes.

Gestão rural é uma das principais portas de entrada

A gestão representa um dos caminhos mais acessíveis para a adoção da inteligência artificial nas propriedades rurais. Planilhas, anotações, registros de campo e informações financeiras podem ser consolidados em sistemas capazes de produzir análises mais rápidas e abrangentes.

A pesquisa Global Farmer Insights 2024, realizada pela McKinsey com produtores de diferentes regiões do mundo, mostra que o Brasil avançou no uso de tecnologias agrícolas, especialmente entre as propriedades de maior porte. O levantamento ouviu aproximadamente 4.400 agricultores, incluindo 750 produtores brasileiros.

Apesar do crescimento, a adoção de softwares integrados ainda enfrenta obstáculos, como conectividade limitada nas áreas rurais, custos de implantação, necessidade de capacitação e permanência de processos informais baseados em cadernos ou planilhas isoladas.

Por outro lado, a ampla presença dos smartphones no campo favorece o desenvolvimento de ferramentas mais simples, intuitivas e adaptadas à realidade do produtor.

“A IA aplicada à gestão pode ser utilizada em qualquer tamanho de empresa. Há várias ferramentas disponíveis de acordo com a necessidade de cada produtor”, explica Mírian.

Tecnologia reduz tempo de análise e melhora decisões

Um dos principais benefícios da inteligência artificial é a capacidade de processar rapidamente grandes volumes de dados. Informações que exigiriam dias de trabalho podem ser organizadas e analisadas em minutos.

Com os dados estruturados, o agricultor pode elaborar cronogramas mais detalhados, identificar gargalos, acompanhar a evolução das lavouras e construir um banco de informações sobre cada ciclo produtivo.

A tecnologia também facilita a comparação entre períodos, áreas cultivadas, variedades e estratégias de manejo. Dessa maneira, o produtor consegue avaliar quais decisões proporcionaram melhores resultados e quais procedimentos precisam ser ajustados.

A decisão final, entretanto, continua sob responsabilidade humana. A IA funciona como instrumento de apoio, e não como substituta do conhecimento agronômico, da análise econômica ou da experiência prática.

IA pode aumentar produtividade e reduzir riscos

O uso adequado da inteligência artificial pode elevar a produtividade, melhorar a qualidade das operações e permitir que o produtor execute mais tarefas em menos tempo.

Dados climáticos, agronômicos, financeiros e comerciais podem ser cruzados para indicar riscos e oportunidades. Com isso, torna-se possível antecipar problemas, planejar intervenções e reduzir decisões baseadas somente em percepções isoladas.

O ganho de eficiência também libera o agricultor para se dedicar a atividades estratégicas, como planejamento de investimentos, negociação da produção, relacionamento com clientes e busca por novos mercados.

Para Mírian, a experiência acumulada pelo produtor torna a tecnologia ainda mais útil. O conhecimento da propriedade ajuda a avaliar se uma recomendação faz sentido para aquela realidade e quais ajustes são necessários antes de colocá-la em prática.

Novas plataformas ampliam automação das decisões agrícolas

Empresas de tecnologia já trabalham em uma nova geração de plataformas agrícolas. Em julho de 2026, a Cropin anunciou a OrbitAI, desenvolvida para integrar inteligência artificial a informações sobre culturas, clima, solo, geografia, práticas agronômicas e cadeias globais de alimentos.

Segundo a empresa, a plataforma utiliza conhecimento agrícola acumulado em 103 países, abrangendo mais de 400 culturas, 10 mil variedades e informações relacionadas a mais de 1 bilhão de acres. A proposta é apoiar sistemas com maior autonomia na análise e na tomada de decisões.

Esse movimento indica que a inteligência artificial deve avançar da simples identificação de problemas para a recomendação e, em alguns casos, a execução automatizada de ações no campo.

Citricultura usa IA contra pragas e para estimar safras

Na citricultura, a combinação entre redes neurais, sensores e visão computacional abre novas possibilidades para o monitoramento dos pomares.

Pesquisas brasileiras utilizam inteligência artificial para prever a ocorrência do psilídeo, inseto responsável pela transmissão da bactéria associada ao greening, também conhecido como Huanglongbing ou HLB. Os modelos cruzam informações climáticas e geográficas para identificar regiões mais favoráveis à presença do vetor.

Outra aplicação é a identificação e a contagem automática de laranjas nas árvores. Sistemas baseados em visão computacional podem localizar os frutos e contribuir para estimativas de produção sem a necessidade de derrubar árvores durante o levantamento.

As ferramentas também podem geolocalizar plantas, analisar o estado do pomar, detectar sintomas e orientar intervenções mais específicas.

Café avança no diagnóstico de doenças

Na cafeicultura, uma das aplicações mais promissoras é a análise de imagens das folhas para detectar doenças e estimar a gravidade das lesões.

Sistemas de visão computacional podem reconhecer sintomas de ferrugem e outros problemas fitossanitários, indicando onde a doença está localizada e qual é seu nível de desenvolvimento.

Com diagnósticos mais rápidos e detalhados, o produtor pode direcionar o manejo para as áreas afetadas, reduzir aplicações desnecessárias e agir antes que o problema se espalhe pela lavoura.

Hortifrúti pode reduzir perdas e dependência de mão de obra

Na produção de frutas e hortaliças, câmeras e algoritmos conseguem identificar individualmente frutos e plantas, analisar cor, tamanho, maturação, qualidade e possíveis danos.

Essas informações podem orientar equipamentos e braços robóticos para colher apenas os produtos que atingiram o ponto adequado. A tecnologia também contribui para previsão de colheita, classificação e controle de qualidade.

O avanço tem relevância especial no setor de hortifrúti, caracterizado pela elevada demanda por mão de obra. Nesse caso, a IA pode ajudar a enfrentar problemas relacionados à disponibilidade e ao custo dos trabalhadores rurais.

Além da produtividade, as soluções favorecem maior padronização, redução de perdas, conformidade sanitária e melhor aproveitamento da produção por hectare.

Adoção exige dados confiáveis e capacitação

Para que a inteligência artificial produza resultados consistentes, é necessário investir na qualidade das informações utilizadas. Registros incompletos, dados incorretos ou ausência de metodologia podem comprometer as análises e levar a interpretações equivocadas.

A expansão da tecnologia também depende de conectividade, capacitação, integração entre sistemas e soluções compatíveis com a realidade financeira das propriedades.

Nesse processo, o produtor não deve ser tratado apenas como usuário de ferramentas prontas. Seu conhecimento precisa participar do desenvolvimento, da validação e do aperfeiçoamento das tecnologias.

A tendência é que a inteligência artificial avance rapidamente no agronegócio brasileiro. O diferencial, porém, estará na capacidade de unir algoritmos, dados de qualidade e experiência prática para transformar informações em decisões mais precisas, rentáveis e sustentáveis.