A inteligência artificial já está presente em 32% das empresas, cooperativas e propriedades rurais consultadas em um levantamento com profissionais do agronegócio. A tecnologia começa a deixar os escritórios e chegar diretamente às decisões de plantio, irrigação, aplicação de insumos, controle de pragas, manutenção de máquinas, pecuária e comercialização.

O percentual, porém, não permite afirmar que o Brasil esteja atrasado ou avançado em relação a outros países. A pesquisa ouviu 197 profissionais e não representa todo o setor. Além disso, não existe uma estatística internacional padronizada para comparar diretamente o uso de IA nas propriedades. O próprio conceito de inteligência artificial varia entre os levantamentos, que podem incluir desde sistemas preditivos até sensores, drones, imagens de satélite e agricultura de precisão.

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No levantamento brasileiro, 56% dos participantes disseram não utilizar IA e 12% não souberam responder. Parte desse último grupo pode usar sistemas com inteligência artificial incorporada sem identificar a tecnologia dessa forma.

Na prática, a IA funciona a partir da coleta e análise de grandes volumes de dados. Sensores, máquinas, estações meteorológicas, câmeras, drones, satélites e sistemas de gestão geram informações sobre solo, clima, plantas, animais, equipamentos, custos e produtividade. Os programas identificam padrões e transformam os dados em alertas, previsões e recomendações.

Entre as aplicações está o controle de plantas daninhas. Câmeras instaladas em máquinas podem analisar milhares de imagens, diferenciar culturas de invasoras e indicar os pontos onde o herbicida precisa ser aplicado. Na irrigação, sensores e imagens térmicas ajudam a identificar sinais de estresse hídrico antes que sejam percebidos visualmente, permitindo direcionar melhor a água. A Embrapa também desenvolve tecnologia que utiliza a temperatura das folhas para identificar a necessidade de irrigação.

A tecnologia também pode auxiliar no monitoramento de pragas, na identificação de falhas de plantio, doenças, erosão e deficiência nutricional por meio de imagens de drones e satélites. Na aplicação de sementes e fertilizantes, a análise de mapas de solo, relevo, produtividade e histórico de manejo permite definir diferentes taxas de aplicação dentro da mesma área.

Durante a safra, modelos computacionais podem estimar a produção e ajudar no planejamento de máquinas, trabalhadores, transporte, armazenamento e comercialização. A manutenção de equipamentos também pode ser antecipada a partir de dados como consumo de combustível, temperatura, pressão e vibração, reduzindo o risco de falhas durante períodos críticos.

Na pecuária, câmeras e sensores acompanham peso, deslocamento, alimentação e comportamento dos animais. Mudanças nesses padrões podem indicar problemas sanitários, reprodutivos ou nutricionais. Sistemas de gestão também utilizam IA para organizar custos, estoques, contratos e resultados por talhão.

Ferramentas de IA generativa podem ajudar a resumir contratos, comparar orçamentos, elaborar relatórios e organizar informações. No entanto, não devem ser utilizadas isoladamente para definir dosagens, diagnosticar doenças ou recomendar defensivos, já que podem produzir respostas incorretas com aparência convincente.

A qualidade dos resultados depende diretamente dos dados utilizados. Sensores descalibrados, mapas incompletos ou registros incorretos podem gerar análises equivocadas. Por isso, recomendações precisam ser conferidas no campo e validadas pelo produtor ou por profissional habilitado.

O custo ainda é uma das principais barreiras, mas a adoção da IA não exige necessariamente a compra de drones, robôs ou equipamentos sofisticados. Cooperativas, consultorias e empresas de assistência técnica podem oferecer imagens, mapas e análises como serviço. Além disso, muitas máquinas, aplicativos e plataformas já possuem recursos de inteligência artificial incorporados.

A recomendação para quem pretende começar é escolher um problema específico e mensurável, como desperdício de água, consumo de combustível, ocorrência de plantas daninhas ou dificuldade no controle de custos. O ideal é testar a tecnologia em uma área pequena e comparar os resultados com o manejo anterior, considerando economia, produtividade, redução de perdas e custo da solução.

A inteligência artificial não substitui a experiência do produtor nem a responsabilidade técnica. Seu principal papel é processar rapidamente grandes volumes de informações e apontar situações que merecem atenção. Quando resolve um problema concreto e apresenta retorno comprovável, passa a ser mais uma ferramenta de gestão da propriedade, e não apenas uma promessa tecnológica.

SERVIÇO

Para começar, o produtor pode verificar quais recursos de automação e inteligência artificial já estão disponíveis em tratores, colheitadeiras, pulverizadores e sistemas de irrigação. Também é importante organizar dados da propriedade, buscar assistência técnica e testar a solução em uma área pequena antes de ampliar o uso.

Antes de contratar uma tecnologia, é necessário calcular custos com mensalidade, equipamentos, instalação, treinamento, manutenção e conectividade. A economia ou receita adicional deve compensar o investimento. Também é importante verificar quem terá acesso aos dados da propriedade, onde serão armazenados e como poderão ser recuperados em caso de troca de fornecedor.

Alertas e recomendações produzidos por IA devem ser validados no campo. Diagnósticos de doenças, doses de produtos, aplicações de defensivos e decisões sanitárias precisam seguir a legislação e a orientação de profissionais habilitados.

Para quem deseja se capacitar, o Senar Play oferece cursos gratuitos sobre inteligência artificial aplicada ao agro e agricultura digital. A Embrapa também disponibiliza capacitações pela plataforma E-Campo e conteúdos de assistência técnica pelo Ater+ Digital.

(Com Pensar Agro)

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Fernanda Toigo

Fernanda Toigo. Jornalista desde 2003, formada pela Faculdade de Ciências Sociais Aplicadas de Cascavel. Iniciou sua carreira em veículos de comunicação impressos. Atuou na Assessoria de Comunicação para empresas e eventos, além de ter sido professora de Jornalismo Especializado na Fasul, em Toledo-PR. Em 2010 iniciou carreira no telejornalismo, e segue em atuação. Desde 2023 integra a equipe de Jornalismo do Portal Sou Agro. Possui forte relação com o Jornalismo especializado, com ênfase no setor do Agronegócio.