Bravonix amplia oferta de IA no agronegócio para otimizar gestão de empresas como Coplana, Araguaia e Novamérica

Com foco em eficiência operacional e crédito, tecnologia passa a integrar dados operacionais de clientes do setor para reduzir custos e mitigar riscos na cadeia agrícola

A busca por maior margem e previsibilidade financeira no agronegócio tem impulsionado a adoção de tecnologias analíticas aplicadas à tomada de decisão. Longe de se restringir ao monitoramento de lavouras em campo, a inteligência artificial (IA) passa a ocupar um papel central na inteligência de negócios, integrando dados operacionais, fiscais e de crédito para apoiar gestores de propriedades rurais, cooperativas, agroindústrias e instituições financeiras.

Nesse movimento de expansão do mercado de software para o campo, soluções focadas na transformação de bases de dados dispersas em cenários preditivos ganham relevância. A aplicação de algoritmos em processos de gestão permite comparar variáveis antes da tomada de decisão, calculando o impacto direto de escolhas operacionais sobre os custos e riscos da atividade.

Na operação agrícola diária, a IA vem sendo direcionada para o controle do uso de insumos como fertilizantes, água e diesel, além do monitoramento preditivo de frotas para reduzir paradas não planejadas e do acompanhamento de perdas na colheita. Já na etapa de comercialização e logística, os modelos preditivos auxiliam na gestão de estoques, giro de peças, cálculo de frete por tonelada e estratégias de proteção de preços (hedge).

“O agronegócio trabalha com decisões que têm impacto direto sobre produtividade, custo, margem e risco. A inteligência artificial pode ajudar a transformar dados dispersos em cenários que permitam ao gestor avaliar diferentes possibilidades antes de decidir”, analisa Marcelo Velo, diretor comercial da Bravonix.

Mitigação de risco no crédito rural e na cadeia financeira

Além da eficiência produtiva, a gestão financeira e de ativos surge como uma das frentes de maior atenção para o setor. O cruzamento de dados geoespaciais e climáticos com históricos de safra, indicadores econômicos de commodities e informações contratuais tem sido utilizado para aprimorar a concessão e o acompanhamento de crédito rural.

Ao cruzar bases de dados oficiais como o zoneamento agrícola da Embrapa e estatísticas do IBGE com o histórico financeiro e comportamental de pagamento dos produtores, gestores de risco conseguem identificar antecipadamente gargalos de inadimplência, deterioração de garantias e oportunidades de recuperação de ativos e créditos tributários.

Para a cadeia de suprimentos e instituições do setor financeiro e segurador que operam no campo, o registro auditável dos critérios e parâmetros utilizados em simulações digitais garante maior transparência e conformidade regulatória nas operações.

“A tecnologia precisa responder a uma necessidade concreta da operação. No agro, isso significa olhar para os dados que já existem na empresa e usá-los para apoiar decisões que tenham impacto no resultado”, conclui Velo.

Com a consolidação dessas ferramentas, o mercado fornecedor de tecnologia estima uma demanda crescente por soluções analíticas. Empresas do segmento, como a própria Bravonix que atende players como LP Sementes, Araguaia, Coplana e Novamérica, projetam que os serviços baseados em IA passem a responder pela maior fatia das receitas em projetos voltados ao agronegócio nos próximos anos.