McKinsey estima redução de até 20% em custos operacionais com IA, mas falta de conectividade atrasa ganhos no agro

 Ferramentas digitais impulsionam a transição para a gestão orientada por dados, enquanto setor busca caminhos para viabilizar a infraestrutura necessária em áreas remotas

A inteligência artificial (IA) desponta como um dos caminhos mais promissores para a otimização de custos e o ganho de eficiência no agronegócio. Em análises da consultoria McKinsey & Company, a adoção de sistemas inteligentes pode gerar uma redução de 10% a 20% no custo operacional de uma propriedade rural. Em aplicações de nicho, como a aplicação localizada de defensivos e herbicidas, a economia de insumos pode chegar a 90%, aliviando de forma direta o orçamento operacional do produtor.

Avaliações do Fórum Econômico Mundial indicam que a tecnologia tem capacidade de transformar a gestão de recursos essenciais. Segundo o presidente da entidade, Alois Zwinggi: “Essa tecnologia pode otimizar o uso de água, de fertilizantes e vai muito além do fluxo de materiais. É possível otimizar os custos de produção. Então, isso pode ser uma oportunidade para o Brasil, considerando a situação tão importante da agricultura nesse país.”

Do ponto de vista estratégico e produtivo, contudo, a implementação dessas ferramentas no Brasil enfrenta barreiras operacionais anteriores à própria tecnologia. O principal gargalo reside na infraestrutura de conectividade rural, indispensável para a transmissão contínua de dados em áreas mais remotas. Além da limitação de sinal, as decisões gerenciais baseadas em IA dependem do volume e da qualidade dos dados coletados diariamente na lavoura uma cultura digital que ainda busca consolidação em parte das propriedades.

Experiências internacionais ilustram a relação entre análise de dados e tomada de decisão no campo. Em regiões agrícolas da Índia, a startup Fasal utiliza algoritmos para processar dados obtidos por sensores de solo e recomendar cronogramas de irrigação aos produtores, resultando em uma redução de 30% a 40% no consumo de água. Em outra frente, o Instituto Indiano de Tecnologia de Mumbai desenvolveu modelos de IA aplicados ao monitoramento sanitário, permitindo a identificação de pragas a partir de registros fotográficos.

Para o gestor do agronegócio, o avanço da IA representa a transição da intuição para decisões orientadas por dados, impactando diretamente o controle de estoques, o planejamento de safra e a previsibilidade financeira. O ritmo dessa transformação na gestão, no entanto, dependerá da rapidez com que o setor rural conseguirá superar os desafios de conectividade e integração da informação.