Vinicius Sousa, Líder de Projetos da Inventta, também aponta os desafios e caminhos para ampliar potencial da IA no campo 

Vinicius Sousa, Líder de Projetos na Inventta

Segundo dados do Polo Sebrae Agro, divulgado em janeiro de 2025, existe uma previsão que o mercado global de IA no setor agrícola cresça de US$ 1,7 bilhão em 2023 para US$ 4,7 bilhões em 2028. Trata-se de um aumento de 176%. Essa projeção de crescimento global se alinha com o que já é observado no Brasil, onde soluções baseadas em IA têm mostrado resultados expressivos, como explica Vinicius Sousa, Líder de Projetos na Inventta, consultoria de Inovação e Estratégia.

"A Inteligência Artificial não é o fim, ela é o meio. Estamos falando de uma tecnologia completamente eficaz para processar grandes volumes de dados, gerando valor a partir dessa análise”, conta o executivo. “Em nosso país, já temos inúmeras soluções aplicadas no agronegócio, gerando resultado, e isso não é de hoje. No entanto, existe ainda um caminho longo para percorrermos”, completa.

Dentre os principais benefícios da implementação da Inteligência Artificial no agronegócio, ele cita as previsões climáticas ultra precisas, fundamentais para que os produtores possam se preparar melhor para enfrentar as intempéries da natureza. “Quando a principal dor do agronegócio é lidar com a mãe natureza, ter uma visão regionalizada e antecipada do clima permite um manejo mais eficiente e um planejamento de safra muito mais acertado”, explica.  

Além disso, o profissional destaca o uso de modelos avançados de inteligência artificial para a detecção de pragas e doenças. Essa tecnologia, essa tecnologia, que analisa imagens satelitais e até mesmo capturadas por smartphones, torna o monitoramento das culturas muito mais eficaz, reduzindo perdas e aumentando a produtividade. Outro exemplo citado pelo especialista é o desenvolvimento de tratores autônomos, que já vêm sendo implementados há anos e demonstram como a aplicação efetiva da IA pode revolucionar as operações no campo. “Inteligência artificial no agronegócio não é hype; ela é realidade”, esclarece. 

Apesar dos avanços, Sousa observa que há um gap de adoção tecnológica no campo. “Dado que a gente já tem tecnologia disponível, eficiente e com casos provados, por que ela ainda não está sendo aplicada de forma que atinja todo o seu potencial no agronegócio brasileiro?”, questiona. 

Para explicar essa lacuna, ele elenca três barreiras principais: 

Dados fragmentados e desconectados 

O agronegócio é um setor complexo, em que dados são gerados em diferentes pontos da cadeia – desde sensores e maquinários avançados no campo, até pelas transações realizadas por cooperativas, tradings e instituições financeiras. “Esses dados não se comunicam, pois cada parte do ecossistema possui um pedacinho do quebra-cabeça. Isso dificulta ter uma visão completa e desbloquear o potencial da Inteligência Artificial no agronegócio brasileiro”, explica.

Resistência ao compartilhamento de dados 

Embora a tecnologia não seja mais uma novidade para os produtores – a agricultura de precisão já é aplicada há décadas –, existe uma desconfiança histórica. “Os produtores veem seus dados como um ativo estratégico. Eles têm medo de perder autonomia e o diferencial que os seus dados proporcionam. Além disso, existe uma falta de percepção de valor recebido de volta por parte dos produtores, que também um fator decisivo neste ponto”, ressalta. 

Desafios estruturais e conectividade 

Muitos produtores ainda dependem de registros manuais, como controles em papel, o que dificulta a digitalização completa das operações. Além disso, a falta de conectividade em áreas remotas, como em regiões do Mato Grosso ou Matopiba, impede o fluxo contínuo de dados, prejudicando a implementação da IA de forma integrada. “Algumas tecnologias já estão transformando essa realidade e, aos poucos, os pequenos produtores terão acesso a conectividade. Mas, não podemos deixar de mencionar que essa é uma realidade em grande parte do país”, completa. 

Caminhos para superar os obstáculos 

Para encurtar o gap tecnológico, o executivo aponta que a solução passa pela inovação focada na estruturação e compartilhamento de dados. “O desafio é operacionalizar modelos que incentivem essa estruturação e o compartilhamento de dados, gerando valor para todos que fazem parte dessa cadeia”, afirma. 

A Inventta, com mais de 20 anos de atuação no mercado, está reforçando sua estratégia digital para atender esse desafio. Segundo Sousa, a empresa não se limita à discussão sobre inovação: “No setor de agronegócio, ajudamos nossos clientes a definir estratégias de dados, desenvolvemos roadmaps para a digitalização e implementamos a infraestrutura necessária para transformar os dados em insights práticos. Ter em mãos uma previsão precisa da safra ou uma análise preditiva de pragas e doenças muda completamente a realidade de todos do setor e estamos muito satisfeitos de poder contribuir para essa evolução do setor que nutre nosso país.” 

Além disso, ele sugere a criação de programas de incentivo e modelos de monetização mais justos, que proporcionem benefícios claros para os produtores. “É preciso pensar em plataformas que conectem toda a cadeia do agronegócio, onde todos que colaborarem com o compartilhamento e a estruturação de dados possam capturar parte do valor gerado”, explica. 

Embora a inteligência artificial já traga benefícios significativos para o agronegócio, o desafio é integrar todos os dados de forma a ampliar seu potencial. Com soluções inovadoras e uma estratégia digital robusta, o especialista acredita que é possível transformar esses desafios em oportunidades para tornar o setor mais eficiente, competitivo e sustentável. “Ainda há um caminho enorme para percorrermos e ainda é imensurável o que podemos colher de benefícios com a presença mais robusta no agronegócio brasileiro. Mas, com certeza já demos os primeiros passos para essa virada de chave que é sem dúvidas um caminho sem volta”, finaliza