Seguro rural passa a olhar risco em nível de fazenda com apoio de IA e dados

Vitor Ozaki, CEO da Picsel e Raúl González, Head Agriculture Brazil da Essor Seguros. Créditos: divulgação

Enquanto o agronegócio brasileiro amplia produtividade e consolida sua relevância global, o seguro rural ainda opera com baixa cobertura e desafios estruturais ligados à precificação do risco no campo. Atualmente, o Brasil cultiva cerca de 97 milhões de hectares, mas apenas aproximadamente 2,3 milhões contam com seguro rural subvencionado, o equivalente a cerca de 2,3% da área plantada, segundo estudos da Confederação Nacional das Seguradoras (CNseg) com base em dados do Ministério da Agricultura. Na prática, isso significa que a maior parte da área agrícola do país segue exposta a perdas provocadas por secas, excesso de chuvas, ondas de calor e outros eventos climáticos extremos. 

O cenário tem acelerado uma mudança na forma como seguradoras, empresas de tecnologia e agentes financeiros enxergam a gestão de risco no agronegócio. Em um mercado historicamente apoiado em médias municipais ou regionais para precificação de apólices, o avanço de inteligência artificial, imagens de satélite, dados climáticos e históricos produtivos abre espaço para análises mais individualizadas e aderentes à realidade de cada propriedade rural. 

É nesse contexto que se insere a parceria entre a Picsel, empresa brasileira especializada em análise de risco agrícola e inteligência de dados aplicada ao agronegócio, e a Essor Seguros, seguradora agrícola brasileira. O acordo permitirá à seguradora incorporar modelos analíticos baseados em inteligência artificial para apoiar a avaliação de risco em nível de fazenda, integrando informações como histórico produtivo, variáveis climáticas, geolocalização, uso do solo e sensoriamento remoto ao processo de subscrição do seguro rural. 

“Historicamente, o seguro agrícola no Brasil se baseou em médias municipais que muitas vezes não refletem a realidade de cada propriedade. Quando analisamos o risco em nível de fazenda, conseguimos capturar diferenças relevantes de clima, solo e histórico produtivo, o que permite estruturar produtos muito mais aderentes ao perfil de cada produtor”, afirma Vitor Ozaki, CEO da Picsel. 

De acordo com Daniel Miquelutti, Diretor de Operações, Head de Novos Mercados e Co-founder da Picsel, produtores localizados no mesmo município podem apresentar exposições bastante distintas ao risco, influenciadas por fatores como solo, janela de plantio, altitude, manejo agrícola, histórico produtivo e comportamento climático da área. 

Na prática, a análise individualizada busca tornar a avaliação de risco mais granular. Em vez de considerar apenas indicadores amplos da região, entram na equação dados geoespaciais, histórico climático, uso e cobertura do solo, imagens de satélite, desenvolvimento vegetativo da lavoura e estimativas históricas de produtividade. Para Miquelutti, esse modelo pode permitir uma leitura mais aderente da realidade produtiva de cada propriedade e apoiar decisões ligadas à aceitação do risco, precificação e desenho das coberturas. 

A mudança também reposiciona o papel da inteligência artificial dentro da gestão do risco agrícola. Segundo Daniel, a IA é utilizada para processar grandes volumes de dados, identificar padrões e gerar diagnósticos técnicos que apoiam a subscrição do seguro rural, ampliando escala e consistência nas análises. 

O uso da tecnologia envolve desde a organização de bases geoespaciais e análise de imagens de satélite até a validação de informações declaradas e classificação de risco produtivo. Apesar do avanço da automação, o executivo ressalta que a inteligência artificial atua como suporte à tomada de decisão, e não como substituição da análise técnica realizada por especialistas. 

Daniel Miquelutti explica que a IA não entra como uma ‘caixa-preta’ decidindo sozinha. Ela funciona como uma camada analítica que organiza dados, aponta padrões e melhora a qualidade das decisões. 

Mais do que acelerar processos, a proposta é reduzir assimetrias de informação que historicamente dificultam a expansão do seguro rural no país. Em cenários de baixa visibilidade sobre determinada área produtiva, seguradoras tendem a adotar critérios mais conservadores, o que pode resultar em recusas, restrições ou limitações de cobertura. 

Com maior volume de dados integrados, a tendência é ampliar a capacidade de individualizar análises e estruturar coberturas potencialmente mais aderentes ao perfil de risco de cada operação. Isso, porém, não significa necessariamente redução do custo do seguro. 

Na visão de Miquelutti, a principal mudança está na capacidade de calibrar melhor o risco assumido, reduzindo distorções provocadas por médias regionais e permitindo decisões mais alinhadas à realidade produtiva da fazenda. 

A digitalização do seguro rural também tende a aproximar decisões que historicamente operam de forma separada dentro do agronegócio. Na avaliação do co-founder da Picsel, inteligência analítica em nível de fazenda pode conectar seguro, crédito e planejamento agrícola em uma lógica mais integrada de gestão do risco. 

O executivo destaca que o seguro rural não deve ser visto apenas como uma apólice isolada, contratada depois que as demais decisões da safra já foram tomadas. Ele precisa dialogar com crédito, custeio, investimento, calendário agrícola, exposição climática e capacidade de pagamento. 

Para Raúl González, Head Agriculture Brazil da Essor Seguros, a evolução do seguro rural no Brasil depende justamente da incorporação de tecnologias capazes de ampliar a compreensão do risco agrícola. 

“Para que o seguro rural evolua no Brasil, é fundamental incorporar tecnologias que permitam entender melhor o risco agrícola. Ao integrar a inteligência de dados aos nossos processos, conseguimos aprimorar a avaliação das propostas e oferecer produtos mais alinhados à realidade de cada produtor e de cada região”, afirma. 

A operação começa em todo o país com foco inicial em soja e milho safrinha, culturas que concentram parte relevante da demanda do seguro rural. Miquelutti conta que, já existem aprendizados iniciais observados a partir da aplicação de modelos de risco produtivo, sensoriamento remoto e análise histórica em diferentes contextos agrícolas. 

Na visão de Daniel, a transformação do seguro rural passa pela crescente digitalização da gestão do agronegócio. Com a ampliação do uso de sistemas de gestão, máquinas conectadas, sensores, imagens de satélite, dados climáticos e mapas de produtividade no campo, o desafio deixa de ser apenas coletar informações e passa a ser transformar esse volume de dados em decisões econômicas mais assertivas. 

A tendência é que o seguro rural evolua de um modelo amplamente padronizado para estruturas mais orientadas por dados específicos de cada fazenda, safra e perfil de risco. Além da subscrição e precificação, a inteligência analítica também tende a aproximar o seguro de outras decisões estratégicas do agro, como crédito, investimento e planejamento produtivo.