Inteligência artificial reduz paradas em até 30% e transforma gestão do agronegócio

A inteligência artificial começa a produzir resultados concretos no agronegócio brasileiro, especialmente em atividades ligadas à gestão das operações. Antes mesmo de promover mudanças mais profundas diretamente nas lavouras, a tecnologia já auxilia empresas e produtores no planejamento da produção, na manutenção de máquinas, na organização logística e no uso eficiente dos recursos naturais.

Em projetos desenvolvidos pela TIVIT para empresas do setor, a integração entre sensores, Internet das Coisas (IoT), plataformas de dados e modelos de inteligência artificial permitiu reduzir em até 30% as paradas não planejadas de equipamentos.

O ganho aumenta a disponibilidade das máquinas, reduz riscos de interrupções e oferece maior previsibilidade às operações agrícolas. Os resultados, porém, dependem do nível de mecanização, da cultura produzida, da infraestrutura tecnológica e da maturidade digital de cada negócio.

IA avança primeiro na gestão das operações

Após uma fase concentrada em testes e projetos piloto, a inteligência artificial passa a apoiar decisões rotineiras em diferentes elos do agronegócio.

Grandes grupos já utilizam modelos analíticos para interpretar dados e antecipar problemas. Outras empresas e propriedades rurais ainda precisam integrar sistemas, organizar informações e melhorar a conectividade antes de avançar para aplicações mais complexas.

Segundo Daniel Calero, diretor de Digital, Dados e Inteligência Artificial da TIVIT, os primeiros ganhos nem sempre aparecem diretamente no cultivo. Muitas vezes, a transformação começa nos processos administrativos e operacionais que sustentam a produção.

Quando a tecnologia passa a orientar decisões diárias, a empresa estabelece uma base para desenvolver aplicações mais avançadas e ampliar gradualmente os ganhos de eficiência.

Manutenção preditiva reduz falhas em máquinas agrícolas

Uma das aplicações mais promissoras está na manutenção de máquinas, veículos e equipamentos.

Dados coletados por sensores podem ser combinados com históricos de funcionamento para identificar alterações de temperatura, vibração, consumo, pressão e desempenho. Esses sinais ajudam a detectar possíveis falhas antes que o equipamento pare completamente.

A chamada manutenção preditiva permite programar intervenções, organizar a compra de peças e realizar reparos em períodos que causem menor impacto à operação.

No agronegócio, onde plantio, pulverização e colheita precisam ser executados dentro de janelas específicas, evitar uma parada inesperada pode representar economia de recursos e redução de perdas produtivas.

Logística agrícola ganha planejamento mais preciso

A inteligência artificial também amplia a capacidade de planejamento na logística do agronegócio.

Os modelos podem cruzar informações sobre disponibilidade de veículos, localização das cargas, condições das estradas, prazos de entrega, capacidade de armazenagem e programação das unidades industriais.

Com essas informações, empresas conseguem definir rotas, organizar frotas e reduzir deslocamentos improdutivos. A tecnologia ainda pode ajudar a antecipar gargalos durante períodos de maior movimentação, como a colheita e o escoamento das safras.

Pequenos ganhos em transporte e armazenamento tornam-se relevantes quando aplicados a operações de grande escala, marcadas por elevados volumes e longas distâncias.

Inteligência artificial auxilia gestão da água

Na irrigação, a combinação de informações sobre solo, clima, desenvolvimento das plantas e funcionamento dos equipamentos pode orientar decisões mais precisas.

Os sistemas analisam a necessidade hídrica das culturas e ajudam a definir o momento e o volume adequado de irrigação. O objetivo é reduzir desperdícios sem comprometer a produtividade.

A aplicação ganha importância diante da maior irregularidade climática, das restrições ao uso da água e da necessidade de ampliar a eficiência ambiental da produção.

Modelos mais avançados também podem apoiar a previsão de demanda, o monitoramento de reservatórios e a identificação de falhas nos sistemas de irrigação.

Dados confiáveis são essenciais para gerar resultados

A adoção de inteligência artificial não depende apenas da contratação de novas ferramentas. A qualidade dos resultados está diretamente relacionada à consistência dos dados e à organização dos processos.

Para Thiago Lourenço, head de Negócios Digitais da TIVIT, a transformação digital deve começar pela compreensão detalhada da operação.

Sem informações confiáveis, sistemas integrados, processos definidos e conhecimento técnico, a inteligência artificial pode reproduzir falhas já existentes ou gerar análises de baixa qualidade.

Quando essa base está estruturada, a tecnologia acelera a interpretação das informações e melhora a capacidade de decisão.

Grãos, cana e pecuária lideram adoção de IA

As aplicações mais avançadas estão concentradas em cadeias produtivas altamente mecanizadas e capazes de gerar grandes volumes de dados.

Entre os segmentos com maior potencial estão:

• produção de grãos;
• cana-de-açúcar;
• florestas plantadas;
• citricultura;
• pecuária de grande escala.

Essas atividades reúnem máquinas conectadas, sensores, imagens, dados meteorológicos e registros produtivos que podem alimentar os modelos de inteligência artificial.

A expansão dos serviços em nuvem, das plataformas compartilhadas e dos sistemas contratados por assinatura também começa a reduzir os custos de entrada, ampliando o acesso de pequenos e médios produtores.

Conectividade rural ainda limita expansão

Apesar dos avanços, a cobertura de internet permanece como um dos principais obstáculos à digitalização do agronegócio brasileiro.

O Indicador de Conectividade Rural, elaborado pela ConectarAGRO em parceria com a Universidade Federal de Viçosa (UFV), mostra que a cobertura móvel nas áreas passíveis de uso agrícola passou de 18,7%, no fim de 2023, para 33,9% em março de 2025.

A disponibilidade de redes 4G e 5G varia significativamente entre as principais culturas. A cobertura alcança:

• 33% da área cultivada com soja;
• 66% da área de cana-de-açúcar;
• 69% da área de café.

Os números indicam evolução, mas revelam que uma parcela expressiva das regiões produtivas ainda opera com conexão limitada ou intermitente.

Sistemas precisam funcionar mesmo sem internet contínua

Diante das limitações de conectividade, os projetos de inteligência artificial para o agro precisam ser desenvolvidos para funcionar parcialmente fora da rede.

Informações que exigem resposta imediata, como alertas sobre o funcionamento de máquinas, podem ser processadas localmente, no próprio equipamento ou na propriedade. Essa estratégia é conhecida como processamento de borda.

Dados históricos e análises mais amplas podem ser armazenados temporariamente e enviados à nuvem quando a conexão for restabelecida.

A combinação entre processamento local e serviços em nuvem permite manter operações essenciais mesmo em áreas com cobertura instável.

Rastreabilidade e clima aceleram digitalização

A busca por produtividade e redução de custos não é o único fator que impulsiona a inteligência artificial no agronegócio.

Exigências relacionadas à rastreabilidade, sustentabilidade, controle sanitário, conformidade regulatória e gestão dos riscos climáticos também ampliam os investimentos em sistemas digitais.

A tecnologia pode organizar registros de origem, acompanhar movimentações ao longo da cadeia produtiva e gerar informações para auditorias e certificações. Também permite cruzar dados climáticos e produtivos para melhorar a avaliação de riscos.

Essas aplicações ganham relevância diante das exigências dos mercados consumidores e da necessidade de comprovar práticas ambientais e sanitárias.

IA tende a se tornar condição de competitividade

O Brasil reúne escala produtiva, diversidade de culturas, conhecimento técnico e ampla disponibilidade de dados agrícolas. Esse conjunto cria condições para o país ocupar uma posição relevante no desenvolvimento da inteligência artificial aplicada ao agronegócio.

O avanço, contudo, dependerá de investimentos em conectividade, qualificação profissional, integração de sistemas e governança de dados.

À medida que a tecnologia se torna mais acessível, a inteligência artificial tende a deixar de ser apenas um diferencial das grandes empresas. A capacidade de utilizar dados para tomar decisões mais rápidas e precisas deverá se transformar em uma condição para produzir com eficiência, previsibilidade e competitividade.

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