A IA se consolidou no agronegócio

A imagem da inteligência artificial ainda é a de escritórios, telas e código. Enquanto isso, ela já está no campo: na barra do pulverizador, no computador de bordo do trator e no WhatsApp do produtor.

Um em cada seis agricultores no mundo, ou 17%, já usa IA generativa em tarefas ligadas à propriedade. O dado é do relatório Global Farmer Insights 2026, da McKinsey, que ouviu 5.500 produtores em dez países (Argentina, Brasil, Canadá, China, Espanha, Estados Unidos, França, Índia, Alemanha e Peru) entre abril e julho deste ano. A pesquisa foi repercutida pela Bloomberg Línea e pela Bloomberg, que resumiu o achado assim: os agricultores estão adotando IA mais do que qualquer outra tecnologia.

A IA generativa, no entanto, é só a camada mais visível. Por baixo dela, a inteligência artificial já opera há anos em visão computacional, robótica e análise de dados. Juntas, essas frentes fazem da IA uma infraestrutura do agro, e não mais uma aposta.

A IA generativa já é realidade no campo?

Já, e com velocidade acima de outras tecnologias. Segundo a McKinsey, a adoção é maior na América Latina e na América do Norte. No mesmo levantamento, robótica, máquinas elétricas e softwares de sustentabilidade aparecem com penetração mínima nas propriedades.

A diferença está na barreira de entrada. Um robô exige capital e adaptação da operação. Um assistente de IA generativa exige um celular e uma pergunta. Para um produtor que precisa decidir rápido sobre praga, clima ou manejo, essa conta fecha na hora.

David Fiocco, sócio sênior da McKinsey, disse à Bloomberg que a tecnologia mudou drasticamente a forma como os produtores conseguem obter orientação agronômica com rapidez. É esse o primeiro grande uso: um consultor disponível a qualquer hora, que traduz dados, bulas e boletins em respostas práticas.

Por que o agro acelerou a adoção de IA agora?

Porque a margem apertou. A McKinsey descreve um setor que vem de anos de margens estreitas e cortes de gastos: a rentabilidade teve seu pico em 2021-22, e desde então os custos de mão de obra, terra, equipamentos, crédito e fertilizantes seguem altos e voláteis. Some-se a isso um clima cada vez mais imprevisível e a falta de trabalhadores no campo.

Nesse cenário, a IA entra onde a eficiência paga a conta: aplicar menos insumo, parar menos máquinas, errar menos a janela de plantio. Não é inovação por vaidade, mas por sobrevivência econômica.

Como a IA reduz o uso de defensivos na lavoura?

Com visão computacional, a aplicação mais madura da IA no campo. Câmeras instaladas no pulverizador identificam, em tempo real, o que é planta daninha e o que é cultura, e o sistema aplica o produto só onde precisa.

O caso mais conhecido é o See & Spray, da John Deere. Segundo dados divulgados pela empresa e publicados pelo High Plains Journal, a tecnologia foi usada em 5 milhões de acres na safra de 2025, com redução média de 50% no uso de herbicida não residual e 31 milhões de galões de calda economizados. Os processadores embarcados analisam cerca de 2.500 pés quadrados por segundo, com a máquina a até 15 milhas por hora.

O Brasil tem sua própria versão dessa história. A Solinftec desenvolveu o Solix, robô autônomo que circula pela lavoura identificando e combatendo daninhas. Nos primeiros resultados divulgados pela empresa, a redução chegou a mais de 90% do herbicida em pós-emergência e dessecação nos grãos, e a 45% nas aplicações de pós-emergência em cana.

A IA já consegue gerenciar a operação da fazenda?

Está chegando lá, com agentes. A mesma Solinftec lançou na Agrishow deste ano a Alice Multiagentes, plataforma com agentes especializados em clima, manutenção de máquinas, logística, plantio e colheita, segundo a Forbes Agro. A diferença em relação a um assistente comum é que os agentes não esperam a pergunta: eles recomendam por conta própria, pelo celular, pelo computador de bordo, pelo relógio ou pelo WhatsApp.

A escala impressiona: a empresa monitora 70 mil máquinas, 250 mil operadores e mais de 13 milhões de hectares físicos, em 14 países. "O grande ouro desse negócio são os dados que temos limpos e organizados há muito tempo", afirmou Denis Arroyo, vice-presidente da companhia, à Forbes.

A frase resume onde está a vantagem competitiva em IA: nos dados que alimentam o modelo, mais do que no modelo em si. Quem registrou por anos o comportamento de máquinas, talhões e safras tem agora uma matéria-prima que concorrentes não conseguem comprar pronta.

O que a pesquisa brasileira está fazendo com IA?

Está levando a IA generativa para a recomendação técnica. A Embrapa tem 14 unidades de pesquisa expandindo aplicações de IA generativa, segundo reportagem do O Presente Rural. Um dos projetos, o SORaIA, gera recomendações prescritivas de produtividade integrando dados de solo, clima e genética.

"Enquanto a primeira antecipa cenários a partir de dados históricos, a generativa utiliza esses mesmos dados para produzir conteúdos, simulações e recomendações inéditas", explicou o pesquisador Kleber Sampaio, da Embrapa Agricultura Digital, ao comparar a IA preditiva com a generativa.

Outra frente, o Semear Digital, atua em dez municípios transformados em distritos agrotecnológicos e inclui um robô que conta frutos automaticamente em pomares, uma tarefa que antes dependia de amostragem manual e estimativa.

O ecossistema de startups acompanha o movimento. O Radar Agtech Brasil 2025, da Embrapa, SP Ventures e Homo Ludens, mapeou 2.075 agtechs em 468 municípios e concluiu que a inteligência artificial "deixou de ser um diferencial pontual e passou a compor a camada estrutural dos modelos de negócio". Dito de outro modo, a IA atravessa hoje todas as etapas da cadeia, antes, dentro e depois da porteira.

Se a IA está consolidada, o que ainda falta?

Falta confiança para decidir e disposição para pagar. A mesma pesquisa da McKinsey mostra que, embora 17% usem IA generativa, apenas 6% dos agricultores a citam como fonte confiável para tomar decisões, e só 4% pagam por alguma solução. O agrônomo segue como principal referência, citado por 56% dos produtores.

Esse descompasso não desmente a consolidação, mas mostra em que ponto ela está. A IA já faz o trabalho operacional, como pulverizar com precisão, prever falhas e contar frutos. Na decisão estratégica, ela ainda atua como segunda opinião. Os próximos anos vão ser definidos por quem conseguir fechar essa lacuna, com dados confiáveis, recomendações explicáveis e integração ao trabalho dos especialistas humanos, sem tentar substituí-los.

Para o agro brasileiro, isso vale para a cadeia inteira. Fornecedores de insumos, cooperativas, tradings, bancos e seguradoras vão lidar com produtores que chegam à conversa já informados por uma IA, e quem oferecer a melhor informação no momento da decisão sai na frente.

Sua empresa está usando a IA em todo o seu potencial, ou só na superfície?

O campo mostra que a IA rende mais quando sai do chat e entra na operação: na máquina, no processo, na decisão diária. Pulverização guiada por visão computacional, agentes que antecipam falhas e modelos que recomendam o manejo não nasceram de um piloto isolado. Nasceram de estratégia, dados organizados e gente capaz de conectar tecnologia ao negócio. Construir esse caminho, do primeiro caso de uso à IA aplicada em escala, é o que o AI Journey da StartSe oferece a lideranças que querem levar a inteligência artificial para toda a operação.