IA e dados como insumo: as tecnologias que vão ditar a gestão e a produtividade do agro até 2030

Em um mercado mais competitivo, ferramentas digitais deixam de ser diferencial e viram insumo estratégico para rentabilidade das propriedades rurais até 2030, segundo Fórum Econômico Mundial

A busca por maior margem financeira no agronegócio não depende mais apenas do corte de custos ou do aumento linear da produção, mas sim da precisão no direcionamento de recursos. Em um cenário de mercado cada vez mais competitivo, a eficiência operacional e a profissionalização da gestão passaram a ser guiadas pela digitalização. É nesse contexto que a inteligência artificial (IA) e o uso analítico de dados se consolidam no topo das transformações tecnológicas previstas para o setor até 2030.

De acordo com uma análise do Fórum Econômico Mundial, a inteligência artificial lidera as tecnologias capazes de alterar modelos de negócios na próxima metade da década, sendo apontada por 90% das projeções. No campo, a ferramenta deixa de ser um conceito distante e passa a integrar o planejamento diário, o acompanhamento de mercado e a tomada de decisões técnicas.

Dados de pesquisas do setor indicam que 72% dos produtores rurais esperam algum grau de transformação provocado pela IA, sendo que 7% dos agricultores da América Latina e 10% da América do Norte já pagam ativamente por soluções baseadas nessa tecnologia.

Para o professor Vinícius Cambaúva, associado da Markestrat e docente da Harven Agribusiness School e da Kansas State University, o ponto central do avanço tecnológico está na mudança de mentalidade sobre a informação:

"Dados devem ser tratados como um insumo da produção, assim como fertilizantes, defensivos, sementes, máquinas e combustível."

A incorporação da IA e de ferramentas digitais altera diretamente a dinâmica de trabalho nas propriedades e empresas do setor. Em vez de substituir profissionais, a tecnologia remodela funções, exigindo maior capacidade analítica dos gestores para transformar informações brutas em estratégias de rentabilidade.

Na prática, a integração dessas ferramentas já otimiza diferentes etapas da cadeia produtiva. Na pecuária de precisão, por exemplo, o uso combinado de câmeras, drones e inteligência artificial permite estimar o peso, monitorar o comportamento e avaliar o consumo dos animais em tempo real, fornecendo parâmetros exatos para determinar o momento ideal de abate ou ajuste do manejo. Na agricultura, a análise preditiva passa a orientar a aplicação localizada de insumos e defensivos, reduzindo o desperdício de capital e otimizando a resposta produtiva do solo. Paralelamente, o sensoriamento remoto, a robotização e a automação avançam como vetores de eficiência, embora a infraestrutura de conectividade rural ainda represente um gargalo para a expansão completa de soluções autônomas em algumas regiões.