Enquanto o discurso sobre inteligência artificial domina evento e painel do setor, a realidade dentro da porteira segue mais lenta. A adoção de IA no agronegócio brasileiro ainda está longe de ser regra: apenas 32% das organizações do setor já utilizam a tecnologia, segundo pesquisa da Ação Estratégica – Comunicação e Marketing no Agronegócio, com 197 profissionais entrevistados.
O levantamento mostra que 56% dos participantes ainda não usam IA nas suas operações, e outros 12% nem sequer souberam informar se a ferramenta já está presente na organização em que trabalham. Ou seja, mais da metade do setor está de fora, e uma fatia relevante nem tem clareza sobre o próprio nível de adoção.
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Por que o setor ainda hesita em adotar
Segundo Rodrigo Capella, diretor-geral da Ação Estratégica, o campo está atravessando uma fase de aprendizado e avaliação sobre o que a inteligência artificial realmente entrega em benefício concreto. Não é resistência por resistência, é cautela diante de uma tecnologia ainda pouco compreendida por boa parte dos gestores rurais.
A pesquisa aponta três obstáculos principais para essa adoção mais lenta:
- Desconfiança em relação à qualidade da informação gerada pela tecnologia
- Custo de implementação considerado elevado
- Desconhecimento sobre as possibilidades reais de aplicação da IA
Capella também chama atenção para outro fator que pesa nessa equação: o processo de sucessão familiar dentro das propriedades. A entrada de uma nova geração costuma aumentar a busca por tecnologia, mas isso não significa adoção automática. A decisão de investir em IA ainda passa por uma análise criteriosa da organização, e é aí que muitas empresas travam.
Onde os profissionais já enxergam valor na tecnologia
Apesar da baixa adoção, a pesquisa revela que o setor não ignora o potencial da inteligência artificial. Entre os 197 profissionais entrevistados, 47% apontaram a IA como ferramenta de apoio à tomada de decisão. Outros 23% destacaram a identificação de novas oportunidades de mercado como uma das principais contribuições da tecnologia.
Isso mostra uma mudança de percepção importante: a IA deixou de ser vista só como automação de tarefa repetitiva e passou a ser encarada também como recurso de planejamento estratégico, algo que ajuda o gestor a enxergar cenário e antecipar decisão, não apenas executar processo mais rápido.
| Indicador da pesquisa | Percentual |
|---|---|
| Organizações que já usam IA | 32% |
| Organizações que não usam IA | 56% |
| Não souberam informar | 12% |
| Apontam IA como apoio à decisão | 47% |
| Apontam IA para identificar oportunidade de mercado | 23% |
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Agricultura de precisão puxa os exemplos práticos
Um dos usos mais citados no levantamento é a agricultura de precisão, área em que a IA analisa informação sobre condição da planta e do solo. Dois exemplos aparecem com frequência: a análise da temperatura das folhas para verificar condição hídrica da lavoura, e a identificação e eliminação automatizada de planta daninha.
Esse tipo de aplicação transforma dado coletado no campo, muitas vezes disperso e difícil de interpretar manualmente, em informação que apoia decisão mais rápida e direcionada. É exatamente o tipo de uso que costuma convencer um gestor mais cético, porque o resultado aparece de forma tangível na lavoura.
Gestão de safra também entra no radar da IA
Além da agricultura de precisão, a pesquisa aponta a gestão de safra como outra frente relevante. Nesse segmento, a inteligência artificial pode ajudar em três frentes específicas: mensuração e otimização da produção, identificação de oportunidade para reduzir custo operacional, e aprimoramento da logística.
A capacidade de cruzar diferentes conjuntos de dado também auxilia na identificação de padrão, o que dá ao gestor mais subsídio para avaliar alternativa antes de decidir onde investir recurso ou como ajustar operação.
O que precisa mudar para a adoção avançar
Os números deixam claro que o agronegócio está numa fase de transição. Uma parte relevante do setor já reconhece o valor estratégico da IA, mas a maioria das organizações pesquisadas ainda não deu o passo de incorporar a tecnologia na rotina.
Para que essa adoção avance de forma mais consistente, três frentes precisam ser trabalhadas ao mesmo tempo:
- Ampliar o conhecimento prático sobre onde e como aplicar IA na operação
- Avaliar o custo de implementação frente ao retorno esperado, sem decisão baseada só em modismo
- Construir confiança na qualidade do dado e da informação gerada pelos sistemas
Enquanto essas barreiras não forem trabalhadas de forma consistente pelas empresas, cooperativas e propriedades rurais, a IA seguirá restrita a uma minoria do setor, mesmo com o reconhecimento crescente do seu potencial.
O que fazer se você está considerando adotar IA na sua operação
Se você faz parte da fatia que ainda não usa inteligência artificial, mas está avaliando esse passo, alguns pontos ajudam a organizar a decisão:
- Identifique um problema específico da sua operação antes de escolher a ferramenta
- Comece por uma aplicação de escopo reduzido, como monitoramento de uma área específica
- Compare o custo de implementação com o ganho estimado em produtividade ou redução de custo
- Busque referência de outras propriedades ou empresas do mesmo porte que já adotaram
Adoção de tecnologia raramente é decisão de uma vez só. Costuma funcionar melhor quando começa pequena, mostra resultado concreto e só então se expande para outras frentes da operação.
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FAQ – Perguntas Frequentes
P: Quantas organizações do agronegócio brasileiro já usam inteligência artificial?
R: Segundo pesquisa da Ação Estratégica com 197 profissionais, apenas 32% das organizações já utilizam a tecnologia.
P: Quais são os principais obstáculos à adoção de IA no agronegócio?
R: Desconfiança na qualidade das informações geradas, custo de implementação e desconhecimento sobre as possibilidades reais de aplicação da tecnologia.
P: Como a IA é usada na agricultura de precisão?
R: Entre os exemplos estão a análise da temperatura das folhas para verificar condição hídrica da lavoura e a identificação e eliminação automatizada de plantas daninhas.
P: A inteligência artificial ajuda na gestão de safra?
R: Sim. Pode ser usada na mensuração e otimização da produção, na identificação de oportunidades para redução de custo operacional e no aprimoramento da logística.
