A inteligência de dados como novo eixo da gestão de risco no agronegócio brasileiro

Denise Ozaki, Head de Marketing da Picsel

A gestão de risco no agronegócio brasileiro deixou de ser um tema técnico para se tornar uma questão central de competitividade. Em um setor que respondeu por 23,2% do PIB nacional em 2024, movimentando cerca de R$ 2,72 trilhões segundo CNA e Cepea, e que foi responsável por 32,8% do crescimento da economia em 2025 de acordo com o IBGE, não faz mais sentido tratar risco como um elemento secundário. O agro sustenta a economia brasileira, mas faz isso operando sob níveis crescentes de incerteza.

Essa contradição fica evidente quando se observa a própria dinâmica recente do setor. Em 2024, a agropecuária registrou retração de 3,2%, impactada principalmente por eventos climáticos adversos que afetaram culturas como soja e milho. No ano seguinte, voltou a crescer com força. Essa oscilação não é exceção, ela é estrutural. O agro brasileiro é, ao mesmo tempo, altamente produtivo e profundamente exposto à variabilidade climática, territorial e operacional. E é justamente essa característica que torna a gestão de risco um elemento estratégico, e não apenas operacional.

Durante muito tempo, o setor se apoiou em modelos generalistas, baseados em médias históricas e dados agregados. Esses modelos cumpriram um papel importante na expansão do crédito, do seguro e do financiamento agrícola, mas hoje encontram limites claros. Eles não conseguem capturar a heterogeneidade do território brasileiro, nem responder à velocidade com que variáveis como clima e produtividade vêm se transformando. Continuar operando com essa lógica é, na prática, aceitar um nível de imprecisão que o mercado já não comporta.

O que muda esse cenário é a forma como dados passaram a ser incorporados à tomada de decisão. O agro hoje dispõe de uma base robusta de informações, que inclui séries climáticas de décadas, imagens de satélite com alta frequência, dados geoespaciais sobre uso do solo e históricos produtivos regionais. A diferença não está apenas no volume, mas na capacidade de integrar essas bases e transformá-las em leitura prática da realidade.

A entrada de ciência de dados, modelagem estatística e machine learning nesse processo não representa apenas uma evolução técnica. Representa uma mudança na lógica de funcionamento do setor. Quando equipes multidisciplinares conseguem modelar risco agrícola com maior precisão, o impacto não se limita à análise. Ele se estende à forma como crédito é concedido, como seguros são precificados e como decisões estratégicas são tomadas.

Isso altera diretamente a forma como empresas constroem valor. Instituições financeiras passam a avaliar portfólios agrícolas com mais precisão e menos dependência de médias. Seguradoras reduzem distorções históricas na precificação de risco. Empresas do agro operam com mais previsibilidade em um ambiente que sempre foi marcado por incerteza. O ganho não é marginal, ele é estrutural.

Mas o ponto mais relevante é outro. A sofisticação da análise de risco muda a relação entre os agentes do mercado. Quando decisões passam a ser orientadas por modelos mais robustos e dados mais profundos, o nível de assimetria de informação diminui. Isso eleva o padrão das relações comerciais e desloca a confiança para um campo mais objetivo. Não se trata mais apenas de histórico ou percepção, mas de capacidade analítica.

Nesse contexto, investir em ciência aplicada ao risco agrícola não é apenas melhorar uma ferramenta interna. É ampliar a capacidade de clientes e parceiros tomarem decisões melhores. É transformar informação em vantagem competitiva compartilhada. E isso, em um setor do tamanho e da relevância do agro brasileiro, tem impacto direto na eficiência do mercado como um todo.

O que está em curso não é apenas a digitalização do campo, mas uma mudança na forma como o risco é compreendido e utilizado como instrumento estratégico. Empresas que entendem isso deixam de reagir à complexidade e passam a operá-la a seu favor. As que não entendem tendem a ficar presas a modelos que já não explicam a realidade.

No fim, a discussão sobre ciência de dados no agro não é sobre tecnologia. É sobre posicionamento. Em um setor cada vez mais sofisticado, a qualidade da inteligência por trás das decisões se torna um dos principais diferenciais competitivos. E, cada vez mais, quem lidera não é quem tem mais dados, mas quem consegue transformar esses dados em decisão com mais precisão e consistência.