Apesar dos avanços, a expansão do uso da IA ainda encontra barreiras entre pequenos e médios produtores

O uso de inteligência artificial no campo deve avançar com a adoção de drones, sensores conectados e integração de dados de múltiplas origens, aponta Isrel Ramos, responsável pela área de Tecnologia da Informação do Grupo Conceito. Para o especialista, o desafio agora é transformar informações dispersas em recomendações práticas que aumentem a eficiência e reduzam riscos para o produtor rural.

A discussão sobre IA ganha força em um momento em que o agronegócio se prepara para uma nova safra sob condições climáticas incertas e margens cada vez mais pressionadas. Levantamento da PwC Brasil em parceria com a Fundação Dom Cabral, divulgado em janeiro de 2025, mostra que 36% das empresas do setor já utilizam soluções de inteligência artificial e 45% empregam Internet das Coisas (IoT) — índices acima da média de outros segmentos da economia. Um estudo da ESALQ/USP reforça os benefícios: propriedades com alto nível de digitalização registraram aumento médio de 18,7% na produtividade, redução de 12,3% no uso de insumos e rentabilidade 23% maior.

Segundo Ramos, ferramentas mais acessíveis, como drones e sensores, devem ganhar escala no curto prazo por se integrarem facilmente às rotinas do campo. “O ideal é começar com o que já está disponível na propriedade, para evitar investimentos iniciais altos”, afirma.

Apesar dos avanços, a expansão do uso da IA ainda encontra barreiras, especialmente entre pequenos e médios produtores. Conectividade limitada no campo, custo inicial elevado e falta de capacitação técnica para interpretar os dados estão entre os principais entraves.

O próximo grande passo, de acordo com o especialista, será a convergência de diferentes fontes de informação em plataformas únicas e preditivas. “Hoje, sensores, drones, estações meteorológicas e sistemas de gestão geram informações valiosas, mas muitas vezes isoladas. O futuro está na integração desses dados em um ecossistema inteligente, capaz de aprender continuamente com cada safra e gerar recomendações personalizadas para cada talhão”, projeta.