Para o autor, a IA passa a redesenhar o agro em 2026, com mais eficiência, escala e sustentabilidade

Amure Pinho, fundador do Investidores.vc

2026 pode, de fato, marcar o momento em que a inteligência artificial (IA) deixa de ser vista apenas como experimento ou diferencial tecnológico para se consolidar como pilar central da operação nas indústrias “tradicionais”, como manufatura, agro, energia e logística.

Na manufatura global, por exemplo, o mercado de IA registrou expressivo crescimento. Segundo a The Business Research, estima-se que o valor desse mercado será de aproximadamente US$5,8 bilhões em 2025, partindo de cerca de US$4,1 bilhões em 2024. Os relatórios apontam para valores muito maiores em 2029, o que revela a convicção de analistas de que tecnologias como machine learning, automação e análise de dados não são modismos, mas parte da infraestrutura industrial futura. É relevante notar também que, segundo levantamento de 2025 da Rockwell Automation, 95% dos fabricantes globais já investiram ou planejam investir em IA/ML nos próximos cinco anos, o que demonstra que a adoção é a regra, não a exceção. Para metade dessas empresas, o uso de IA será central para controle de qualidade, melhoria de processos e operacionalização da chamada “produção inteligente”.

No agronegócio, o impulso é igualmente forte. Segundo estimativas da IMARC Group, o mercado global de IA no agro foi avaliado em US$2,6 bilhões em 2025 e deverá atingir cerca de US$13,0 bilhões até 2034, com taxa de crescimento anual composta (CAGR) de aproximadamente 19,5%. Isso reflete o crescente uso de IA em agricultura de precisão, monitoramento por satélite ou drones, análise de solo, previsões climáticas e otimização do uso de insumos, transformações que elevam rendimentos, reduzem desperdícios e tornam o campo mais eficiente e sustentável.

No entanto, nem todos os setores avançam no mesmo ritmo, especialmente a logística. No Brasil, por exemplo, um estudo recente aponta que apenas 30% das empresas do setor utilizam IA em suas operações de supply chain e logística, revelando uma lacuna relevante entre o potencial da tecnologia e sua adoção prática, o que sinaliza que há oportunidade para quem quiser liderar a inovação no país. Mesmo globalmente, embora muitos líderes de supply chain prevejam que a IA trará maior visibilidade, eficiência e resiliência às cadeias produtivas, a adoção plena ainda enfrenta obstáculos como integração de dados, governança e qualificação de pessoal.

Esse contraste realça que, para 2026, o desafio para indústrias tradicionais não é mais “se deve adotar IA”, mas “como adotar IA com escala, consistência e resultados concretos”. As empresas que estiverem preparadas para transformar pilotos em processos contínuos, investindo em infraestrutura de dados, integração entre sistemas operacionais e analíticos, governança, segurança e pessoal capacitado, estarão em vantagem competitiva clara. Ao mesmo tempo, aquelas que continuarem tratando a IA como experimento ou luxo arriscam perder eficiência, agilidade e vantagem de custo frente a concorrentes que já operam usando dados e algoritmos.