Do Cerrado à Caatinga, passando por plantações de soja, cana-de-açúcar e pastagens para gado de corte, a presença da IA no agronegócio vem transformando a forma como o Brasil produz alimentos, fibras e energia.
Mas não é de hoje que a tecnologia é uma realidade no agronegócio brasileiro.
“Desde os anos 1990, a chamada agricultura de precisão já usava um grau de tecnificação muito elevado com grande controle local (controle das amostras de solo, das análises de solo, dos equipamentos aplicando insumos em taxa variável e da quantidade de produto colhido por área). Essa tecnologia ainda não podia ser chamada de IA por não conter o machine learning ou a habilidade de aprendizado de máquina mas, mesmo assim, já era muito tecnificado”, diz o professor Marcos Godoy, professor de Agronomia do UniArnaldo Centro Universitário, de Belo Horizonte.
No entanto, foi só a partir de 2012 — com a chegada dos algoritmos — e mais intensamente após 2016, com a adoção de redes neurais, que o setor rural começou a entrar, de fato, na era da IA.
Um importante desafio será garantir que essa revolução não seja exclusiva das grandes propriedades, mas também transforme a vida de milhões de pequenos e médios produtores. Afinal, democratizar a IA no campo é semear tecnologia para colher inclusão e sustentabilidade.
Entre os segmentos que mais se beneficiam da IA estão os grãos (soja, milho, algodão), com taxa de adoção superior a 65% nas grandes propriedades do Cerrado. A cana-de-açúcar também se destaca, especialmente com o uso de IA para otimizar a eficiência energética nas usinas.
Outros setores, como pecuária de corte, especialmente em fazendas com mais de 5 mil cabeças de gado e florestas plantadas, em especial nas empresas de celulose, seguem em ritmo intermediário. Com menos de 20 % de adoção, setores como a fruticultura, a horticultura e a agricultura familiar ainda enfrentam desafios importantes, como conectividade limitada e custo elevado das tecnologias.
Em outra frente, a IA também vem revolucionando a fitopatologia e o controle de pragas. Modelos treinados com mais de 100 mil imagens captadas em território nacional já identificam doenças como ferrugem asiática com acurácia superior a 94%, e conseguem prever surtos até 14 dias antes do aparecimento visível.
Na pecuária, a chamada zootecnia de precisão também colhe frutos. Sensores IoT aliados a algoritmos classificam padrões de comportamento animal, detectando o estro (fase fértil da fêmea) com 95% de precisão. Além disso, conseguem identificar problemas locomotores dias antes de qualquer manifestação clínica.
Ritmos distintos
A adoção de tecnologias baseadas em Inteligência Artificial (IA) no agronegócio brasileiro segue ritmos distintos conforme o tipo de produção, a escala da operação e o nível de conectividade no campo. Setores como a pecuária de corte e as florestas plantadas já apresentam maturidade intermediária no uso dessas ferramentas, enquanto áreas como a fruticultura, horticultura e agricultura familiar ainda engatinham na transformação digital.
Na pecuária de corte, especialmente em fazendas com mais de cinco mil cabeças de gado, sistemas inteligentes de monitoramento estão sendo incorporados com resultados concretos: o ROI gira em torno de dois anos e meio. Já no setor de florestas plantadas, empresas de celulose utilizam IA para realizar inventários florestais automatizados e otimizar rotas logísticas, aumentando a eficiência operacional.
Por outro lado, setores com baixa maturidade tecnológica — menos de 20% de adoção — enfrentam desafios maiores. É o caso da fruticultura, que testa projetos piloto em culturas como citros e manga, focando em sistemas de classificação automatizada. A horticultura, por sua vez, aplica a IA principalmente em casas de vegetação para o controle ambiental. Já na agricultura familiar, o uso de IA ainda é limitado, dificultado por fatores como escala reduzida, baixa conectividade rural e menores margens de investimento.
Especialistas como o professor Marcos Godoy apontam que os principais fatores que determinam o avanço da IA no campo incluem a escala econômica da produção, a disponibilidade de conectividade nas áreas rurais, o nível de organização da cadeia produtiva e a margem de lucro de cada sistema agrícola.
A expectativa é que, com o avanço da infraestrutura digital e políticas públicas de incentivo à inovação, setores com baixa maturidade tecnológica possa acelerar sua transformação digital nos próximos anos.
Marco Giroto, especialista em IA, fundador da SprintHub e SuperGeeks, ressalta que a inclusão digital ainda é um obstáculo, especialmente entre pequenos produtores. Parcerias com cooperativas e programas de capacitação, como os do Senar, são fundamentais para levar a tecnologia à ponta.
“O maior desafio, sem dúvida, é a falta de conectividade. Ainda falta internet de qualidade em muitas áreas rurais. Outros pontos são o custo para comprar e manter as tecnologias e a falta de um padrão para que os diferentes sistemas “conversem” entre si. Um problema adicional é que muitas fazendas não têm dados históricos organizados, que são o combustível para a inteligência artificial funcionar bem”, explica o executivo.
Adaptação à realidade tropical e desigualdade digital
De acordo com o professor Marcos Godoy, da Uniarnaldo, o uso eficaz da IA na agricultura brasileira depende de uma adaptação rigorosa à diversidade geoclimática do país, ou seja, adaptação aos processos que envolvem a relação entre o clima e o solo.
Essa interação é de extrema importância para compreender os diferentes ecossistemas terrestres e suas respostas às condições climáticas. “Modelos desenvolvidos para o Centro-Oeste, por exemplo, precisam ser recalibrados para funcionar no Nordeste, sob risco de perda de até 25% na acurácia”, salienta o professor.
Nesse sentido o especialista lembra as diversas parcerias desenvolvidas com esse enfoque como a Embrapa-IBM, a USP-Microsoft e a Unicamp-Google.
Ele cita entre os casos de sucesso um modelo para controle do bicudo-do-algodoeiro no Cerrado, com 89% de acerto; um sistema de recomendação de calcário validado em 15 mil hectares no Rio Grande do Sul; e uma IA treinada com 50 mil imagens regionais para detectar a broca-do-café em Minas Gerais.
“Entretanto, a chamada “divisão digital” ainda é um obstáculo. Isso porque cerca de 23% das áreas rurais dependem de conexão via satélite, com latência média de 45 a 60 milissegundos, bem acima do ideal para aplicações em tempo real”, aponta.
Marco Giroto acrescenta que a tecnologia tem sido “tropicalizada”. Ou seja, os modelos de inteligência artificial são treinados com dados das nossas próprias regiões. “Existem soluções criadas especialmente para os biomas brasileiros, como o cerrado e a caatinga. Além disso, as empresas estão criando plataformas em português, com interfaces simples que muitas vezes funcionam até pelo WhatsApp, para facilitar o uso por qualquer produtor”.
Como democratizar o acesso à IA no campo
O alto custo inicial — que pode representar até 5% da receita bruta de pequenos produtores — é um entrave. Por isso, soluções como o modelo SaaS (software como serviço), cooperativas digitais e fintechs especializadas vêm ganhando força.
Na esfera pública, programas como o Conectar Agro e o Senar Digital têm papel fundamental. Este último já capacita 150 mil produtores por ano em tecnologias 4.0. E os resultados são palpáveis: entre 2022 e 2024, a adoção de ferramentas digitais por pequenos produtores cresceu 45%.
Entre as apostas para os próximos dez anos está a aplicação da IA generativa no campo: geração automática de relatórios agronômicos, simulação de cenários produtivos e até mesmo a criação de “consultores digitais” baseados em modelos de linguagem treinados com dados técnicos brasileiros. A robótica autônoma também promete mudar o perfil do maquinário agrícola: pulverizadores inteligentes, robôs de colheita seletiva e sistemas de capina mecânica com visão computacional já estão em testes.
Outra tendência são os “gêmeos digitais” — réplicas virtuais das fazendas — que permitem testar estratégias de manejo e prever impactos em ciclos de até 10 anos. Além disso, a integração com blockchain para garantir a rastreabilidade dos alimentos é algo que já está sendo testado e deve crescer.
E, no horizonte mais distante, a IA quântica entra em cena para resolver problemas logísticos complexos, simular interações moleculares no solo e aprimorar a previsão climática.
“O futuro da agricultura será cada vez mais conectado, inteligente e inclusivo”
Marco Giroto aponta que a IA pode ser uma grande aliada do pequeno produtor, mas para isso acontecer, o acesso precisa ser democratizado. “Felizmente, já existem iniciativas nesse sentido, como linhas de crédito específicas para inovação, plataformas com planos de assinatura mais baratos e soluções que rodam em qualquer celular. O segredo é oferecer a tecnologia de um jeito que seja financeiramente viável e simples de usar no dia a dia do produtor”. Por sua vez, na visão de Giroto, a IA veio para ficar: ‘“O futuro da agricultura será cada vez mais conectado, inteligente e inclusivo”, conclui.
Brasil: potência agro com vocação digital
Com um mercado de AgTech projetado para atingir R$ 25 bilhões até 2030, segundo projeções mais recentes da Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil (CNA), em parceria com o Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (Cepea/USP), o Agro 4.0 já é uma realidade brasileira.
A expectativa é que até 70% das propriedades com mais de 100 hectares adotem IA nesse período, com um ROI médio de até 40%.
No Brasil já são vários os exemplos de Agtechs, startups que utilizam tecnologia e inovação para levar soluções ao setor agrícola
Cases de AgTech com IA transformando o agro no Brasil
Belgo Arames e o Instabov AutoTag
A tradicional Belgo Arames — presente em São Paulo, Minas Gerais e Bahia — lançou em 2025 o Instabov AutoTag, parceria com a startup gaúcha Instabov. O sistema combina brinco eletrônico, antenas e um aplicativo intuitivo que automatiza o inventário do rebanho, rastreia o comportamento animal e oferece análises em tempo real. Seu principal diferencial é uma assistente conversacional com IA, que permite que o pecuarista solicite contagens, dados de peso ou manejo por comando de voz — sem digitar nada. O AutoTag identifica desvios sanitários, sugere melhorias operacionais e emite relatórios individuais zootécnicos, tudo de forma automatizada e sem registros manuais
A AgTech argentina Calice, com atuação já consolidada na Argentina e EUA, entrou no Brasil em 2025 com sua plataforma NODES™. A solução utiliza IA, ciência de dados e bioinformática para transformar experimentos agronômicos em simulações virtuais, reduzindo custos e acelerando o desenvolvimento de sementes, fertilizantes e defensivos. A tecnologia combina dados genômicos, fenotípicos e ambientais para gerar insights preditivos de alta precisão, especialmente voltados a P&D agrícola
Connectere AgroGestão e automação contábil
A gaúcha Connectere AgroGestão, com mais de 15 anos de mercado, desenvolveu uma solução de IA para auditar e interpretar automaticamente o Livro Caixa Digital do Produtor Rural (LCDPR). A ferramenta automatiza lançamentos, reduz riscos de inconsistências fiscais, facilita a educação contábil no campo e otimiza a rotina de produtores e contadores. Uma inovação que alia automação contábil e governança digital.
BovExo e rastreabilidade com IA
A startup BovExo busca atender à exigência de rastreabilidade do Plano Nacional de Identificação Individual de Bovinos e Búfalos (PNIB), do Ministério da Agricultura e Pecuária (MAPA), prevista até 2032. Sua solução analisa dados do rebanho em tempo real para identificar oportunidades de ganho de peso, controle sanitário e maior rentabilidade, apoiando decisões estratégicas com suporte da IA.
