Inteligência artificial revoluciona aplicação de defensivos agrícolas e aumenta eficiência no campo brasileiro

A inteligência artificial (IA) está transformando a agricultura brasileira e ganhando espaço em uma das áreas mais estratégicas da produção: a aplicação de defensivos agrícolas. Com o uso de sensores, algoritmos, imagens de satélite, drones e sistemas inteligentes, a tecnologia já auxilia produtores na identificação de pragas, no controle de doenças, na previsão de riscos climáticos e no uso mais eficiente de insumos.

O avanço dessas ferramentas será um dos principais temas do 17º Brasil AgrochemShow, considerado um dos mais importantes eventos do setor de agroquímicos das Américas, que será realizado nos dias 3 e 4 de agosto de 2026, no Centro de Eventos São Luís, em São Paulo (SP).

A palestra “Inteligência Artificial na Agricultura” será apresentada pelo engenheiro agrícola e especialista em tecnologia aplicada ao agro, Guilherme Sanches, que abordará como a IA já está integrada às operações agrícolas e quais impactos deve gerar nos próximos anos.

Inteligência artificial já faz parte da rotina agrícola

Embora ferramentas como ChatGPT, Claude e Gemini tenham popularizado o conceito de inteligência artificial, o uso da tecnologia no agronegócio começou muito antes dos sistemas generativos.

Aplicações baseadas em visão computacional e aprendizado de máquina já estão presentes em máquinas agrícolas, plataformas digitais e softwares de gestão, permitindo analisar grandes volumes de dados e apoiar decisões no campo.

Entre as principais aplicações estão:

• Identificação automática de pragas e doenças;
• Análise de imagens captadas por satélites e drones;
• Previsão de produtividade;
• Monitoramento das condições climáticas;
• Detecção de falhas em operações agrícolas;
• Manutenção preventiva de máquinas;
• Recomendação de aplicações de insumos.

Segundo Sanches, muitas dessas tecnologias já estão incorporadas aos equipamentos utilizados pelos produtores, mesmo sem que o usuário perceba a presença da inteligência artificial.

“A IA já auxilia na identificação de problemas, previsão de riscos e direcionamento do uso de insumos, tornando as operações mais eficientes e precisas”, destaca o especialista.

Pulverização seletiva reduz uso de defensivos e aumenta precisão

Uma das aplicações mais avançadas da inteligência artificial no campo está na pulverização seletiva, tecnologia que combina câmeras, sensores e algoritmos para identificar plantas daninhas em tempo real.

Com esse sistema, os equipamentos conseguem aplicar herbicidas apenas nos locais onde há necessidade, reduzindo desperdícios e aumentando a eficiência operacional.

Segundo especialistas, existem casos em que a tecnologia possibilitou uma redução superior a 50% no uso de herbicidas, mantendo a eficiência do controle.

Além disso, modelos de aprendizado de máquina conseguem analisar fatores como:

• Velocidade do vento;
• Temperatura;
• Umidade relativa do ar;
• Previsão de chuvas;
• Condições operacionais do equipamento.

Essas informações ajudam a definir o melhor momento para aplicação, reduzindo perdas e aumentando a eficiência dos produtos.

IA amplia eficiência no manejo de defensivos agrícolas

No segmento de defensivos, a inteligência artificial pode contribuir em diferentes etapas do processo produtivo, desde a identificação do alvo biológico até a avaliação dos resultados da aplicação.

Entre os avanços estão:

• Reconhecimento automático de pragas e doenças;
• Estimativa do nível de infestação;
• Ajuste de doses conforme necessidade;
• Identificação de falhas durante pulverizações;
• Análise de desempenho das aplicações.

A tecnologia também começa a ganhar espaço no mercado de bioinsumos, segmento que depende de uma grande quantidade de variáveis para apresentar melhores resultados.

Modelos preditivos podem analisar informações relacionadas ao solo, clima, histórico da área e estágio da cultura para indicar em quais condições determinadas soluções apresentam maior eficiência.

Organização dos dados ainda é desafio para adoção da IA

Apesar do avanço tecnológico, um dos principais desafios para ampliar o uso da inteligência artificial no agronegócio está na qualidade e organização dos dados.

Muitas empresas ainda trabalham com informações espalhadas em planilhas, relatórios e diferentes sistemas, dificultando análises mais precisas.

“A IA não resolve sozinha dados incompletos, informações desorganizadas ou falta de padronização. Ela potencializa aquilo que já existe, tanto os pontos positivos quanto os problemas”, explica Sanches.

Para especialistas, a estruturação dos dados é uma etapa fundamental antes da adoção de ferramentas mais avançadas.

Inteligência artificial apoia decisões, mas não substitui profissionais

A inteligência artificial generativa também começa a ser utilizada para atividades como elaboração de relatórios, organização de resultados de pesquisas, comparação de dados de áreas produtivas e preparação de análises técnicas.

Processos que antes demandavam horas ou dias de trabalho manual podem ser realizados em menor tempo com o auxílio dessas ferramentas.

Entretanto, a interpretação dos resultados continua dependendo do conhecimento técnico dos profissionais.

“A IA substitui tarefas, não profissionais. Ela consegue analisar uma quantidade enorme de informações, mas compreender o contexto da lavoura e tomar decisões técnicas continua sendo responsabilidade do especialista”, afirma Sanches.

A expectativa é que agrônomos e consultores possam dedicar menos tempo à organização de informações e mais tempo à análise estratégica e ao relacionamento com produtores.

Capacitação será essencial para aproveitar potencial da tecnologia

Segundo o especialista, um dos principais erros das empresas é iniciar projetos de inteligência artificial sem definir claramente qual problema desejam resolver.

A tecnologia precisa estar associada a objetivos concretos, como:

• Redução de custos;
• Aumento de produtividade;
• Maior eficiência operacional;
• Melhoria na qualidade das aplicações.
• Outro ponto fundamental é a capacitação das equipes.

“Disponibilizar uma ferramenta de IA não significa implementar inteligência artificial. Sem conhecimento e treinamento, ela acaba sendo utilizada apenas como uma ferramenta de busca mais avançada”, explica.

Pequenos e médios produtores também podem acessar tecnologias de IA

O uso da inteligência artificial não está restrito às grandes propriedades agrícolas. Pequenos e médios produtores já podem acessar soluções disponíveis em aplicativos climáticos, plataformas de gestão, imagens de satélite e equipamentos agrícolas.

Também é possível iniciar a adoção por ferramentas mais simples, como sistemas generativos para organização de informações, análise de documentos e elaboração de relatórios técnicos.

Para Sanches, o maior investimento inicial deve estar no conhecimento.

“Um problema bem definido, dados organizados e pessoas capacitadas podem gerar mais resultados do que a compra de tecnologias caras sem planejamento”, destaca.

Futuro da inteligência artificial no agronegócio brasileiro

A tendência para os próximos anos é de crescimento da IA embarcada em máquinas agrícolas, especialmente em áreas como:

• Pulverização seletiva;
• Reconhecimento automático de plantas;
• Manutenção preditiva;
• Automação de operações agrícolas;
• Gestão inteligente de propriedades.

Também devem avançar sistemas especializados para o agronegócio, treinados com conhecimento técnico e conectados a dados climáticos, sensores, imagens de satélite e plataformas de gestão.

“A tecnologia vai chegar de qualquer maneira. Quem entender os conceitos antes e souber aplicar essas ferramentas terá melhores condições de transformar dados em resultados no campo”, conclui Sanches.

Palavras-chave SEO: inteligência artificial no agronegócio, IA na agricultura brasileira, aplicação de defensivos agrícolas, pulverização seletiva, tecnologia agrícola, inovação no campo, agricultura de precisão.