IA pode injetar R$ 48 bi no agro até 2030, mas 92% do ganho virá de máquinas e ativos eficientes

Ao contrário de outros setores, onde a inteligência artificial impacta principalmente a produtividade do trabalhador, no campo o ganho econômico estará concentrado no "efeito-capital" e na otimização de frotas e insumos

A adoção de inteligência artificial (IA) na agropecuária brasileira tem o potencial de acrescentar R$ 48,2 bilhões ao PIB do setor até 2030. O número faz parte de um estudo do centro de pesquisas Reglab, encomendado pela OpenAI, que mensurou o impacto econômico projetado para a tecnologia entre 2027 e 2030.

O levantamento revela uma dinâmica única do agronegócio em comparação com o restante do mercado: 92% do ganho financeiro estimado para o setor virá do chamado "efeito-capital" ou seja, da maior eficiência operacional de máquinas, infraestrutura produtiva e insumos. Apenas 8% do impacto total será gerado pelo aumento direto da produtividade individual do trabalhador.

A discrepância é evidente ao observar a economia geral, onde o impacto estimado é de R$ 986,7 bilhões para os 12 setores analisados. Nesses segmentos, a lógica se inverte totalmente: 65% do ganho virá do aumento da produtividade da mão de obra, impulsionado pela automação de tarefas de escritório e serviços, enquanto 35% estará atrelado ao capital. Enquanto o mercado corporativo tradicional foca no treinamento de equipes, o agronegócio enfrenta na conectividade rural o seu principal gargalo crítico para viabilizar esses ganhos.

Máquinas inteligentes e gestão de precisão

No campo, a inteligência artificial avança como uma camada analítica sobre tecnologias que o produtor rural e as agroindústrias já utilizam no cotidiano da agricultura de precisão. Em vez de focar apenas em interfaces de texto ou assistentes virtuais de escritório, a aplicação prática no setor está diretamente na inteligência embarcada nos equipamentos.

Essa automação inteligente se traduz em frotas conectadas, onde colheitadeiras e tratores ajustam seus parâmetros operacionais em tempo real conforme as condições do solo e a declividade do terreno, o que reduz o desgaste do equipamento e o consumo de combustível. Além disso, os sistemas aplicam manutenção preditiva ao utilizar sensores que geram dados contínuos para antecipar falhas mecânicas e minimizar o tempo de máquina parada durante a safra. Por fim, a aplicação localizada ganha precisão com drones e pulverizadores capazes de identificar plantas daninhas e pragas para dosar defensivos e fertilizantes de forma milimétrica, cortando desperdícios de insumos.

"No agro, as máquinas e equipamentos têm um peso muito grande na produção. O principal potencial econômico da tecnologia está em tornar esse capital mais produtivo. Dizer que o ganho vem do capital não significa que o trabalhador some: muda o kit de ferramentas, mas alguém continua tomando as decisões estratégicas de quando a máquina entra na lavoura", aponta Pedro Henrique Ramos, diretor-executivo do Reglab.

O gargalo da conectividade

Para que os R$ 48,2 bilhões em ganhos potenciais se consolidem nas planilhas de gestão dos produtores, cooperativas e agroindústrias, o setor precisa superar um entrave histórico: a infraestrutura digital.

A eficiência dos algoritmos depende diretamente da capacidade de coletar, transmitir e processar volumes massivos de dados no campo em tempo real. A expansão da cobertura de internet no meio rural e a viabilização de infraestrutura local para processamento de dados surgem como precondições operacionais para que os modelos de IA funcionem com capacidade máxima.

Sem avanços na conectividade no campo, o risco é de que o potencial analítico da inteligência artificial fique restrito a ilhas tecnológicas de grandes grupos, limitando o ganho de eficiência ao longo de toda a cadeia de suprimentos do agronegócio.