IA na gestão financeira do agro: por que a falta de governança de dados trava o retorno do investimento

Pesquisa da Gartner aponta que a maioria dos líderes de finanças já utiliza inteligência artificial, mas apenas 21% conseguem mensurar resultados concretos; no agronegócio, a pulverização de dados entre a operação de campo e o ERP amplia os riscos e exige supervisão humana rigorosa.

A busca por eficiência operacional e redução de custos colocou a inteligência artificial no topo das prioridades dos departamentos financeiros. Segundo estudo recente do Gartner, quase 60% dos diretores financeiros (CFOs) planejam aumentar em pelo menos 10% os investimentos em IA em suas áreas. Paralelamente, o relatório Finance Trends, da Deloitte, revela que 63% dos líderes de finanças já utilizam a tecnologia em suas rotinas.

No entanto, o levantamento expõe um gargalo crítico: apenas 21% desses executivos afirmam obter um retorno financeiro mensurável com as ferramentas de IA.

No agronegócio um setor marcado por alta volatilidade de preços de commodities, ciclo longo de caixa, operações estruturadas de barter e grande complexidade tributária, a corrida pela digitalização financeira esbarra na qualidade das informações geradas na ponta da cadeia.

O gargalo da governança: do talhão ao ERP

Para Renato Halt, especialista em transformação de processos de negócios e executivo da H&CO, a inteligência artificial não corrige automaticamente uma base de dados deficiente. No agro, onde informações frequentemente transitam entre cadernos de campo, telemetria de máquinas, softwares de gestão agrícola e o ERP corporativo, o risco de inconsistência é elevado.

"Se a informação de origem estiver incompleta, desatualizada ou duplicada, o sistema produzirá uma resposta sofisticada, porém errada — o que o mercado chama de alucinação", alerta Halt. O Gartner projeta que organizações abandonarão até 60% dos projetos de IA exatamente por falta de dados preparados para esse uso.

Antes de contratar soluções de IA para previsão de fluxo de caixa ou análise de crédito rural, o gestor do agro precisa responder a uma pergunta básica: a empresa pode confiar na linhagem dos dados que entrega à tecnologia?

Supervisão humana no risco agro

Embora a IA apresente alto desempenho em tarefas repetitivas e estruturadas como conciliação bancária, processamento de notas fiscais de insumos e classificação de despesas, decisões estratégicas que envolvem endividamento, venda de safra, hedge e alocação de capital exigem intervenção humana.

A inteligência artificial consegue identificar que um determinado indicador de custo mudou no meio da safra, mas cabe ao executivo e ao gestor produtivo entender os motivos climáticos ou mercadológicos por trás dessa alteração.

"A IA pode analisar grandes volumes de dados e sugerir caminhos, mas a decisão que envolve risco relevante de caixa e estratégia precisa continuar sob a responsabilidade de um profissional", destaca Halt.

Compliance e segurança de dados na agroindústria

Ao integrar soluções de IA aos sistemas financeiros de fazendas, cooperativas e agroindústrias, a gestão passa a expor dados estratégicos sensíveis, como contratos de fornecedores, margens de lucro por cultura e balanços patrimoniais.

Por isso, o alinhamento a frameworks de governança e controle interno, como as diretrizes do COSO e do NIST, torna-se indispensável. Quando implementada com limites claros de acesso e rastreabilidade, a IA atua a favor do compliance no agro, detectando anomalias em pagamentos e desvios operacionais antes que eles impactem a saúde financeira da empresa.

A mensagem central para o setor é clara: a diferença competitiva entre as empresas do agronegócio não estará em quem adota IA primeiro, mas em quem possui processos organizados e governança de dados suficiente para tomar decisões estratégicas com segurança.