A inteligência artificial no agronegócio deixou de ser uma promessa para o futuro e já é uma realidade presente na lavoura.
Em um cenário onde a demanda por alimentos cresce e os recursos naturais precisam ser usados com mais responsabilidade, a IA surge como uma forte aliada para facilitar o dia a dia do produtor. Sua aplicação está em todas as etapas da produção, desde o planejamento da safra até a comercialização, trazendo mais precisão para as decisões e otimizando o uso de insumos.
Combinando algoritmos avançados, sensores inteligentes, análise de grandes volumes de dados (Big Data) e conectividade, a IA está redesenhando o modo de produzir no campo. Essa transformação já está acontecendo.
O que é inteligência artificial?
A inteligência artificial (IA) é um conjunto de tecnologias que permite às máquinas simular o raciocínio humano.
No agronegócio, ela é aplicada em tarefas práticas como o diagnóstico de pragas, a previsão de safra e a gestão de operações. Para isso, a IA utiliza dados e padrões que são coletados diretamente no campo, aprendendo com eles.
Em resumo, a IA combina aprendizado, adaptação e tomada de decisão, ajudando a resolver problemas complexos de forma mais eficiente.
Essa tecnologia é uma mistura de várias áreas, como:
- Machine learning (aprendizado de máquina): significa ensinar o computador a aprender com dados, sem precisar ser programado para cada tarefa específica.
- Deep learning (aprendizagem profunda): é um tipo mais avançado de machine learning, que imita o funcionamento do cérebro humano para reconhecer padrões complexos em imagens ou dados.
- Visão computacional: é a capacidade de um computador “enxergar” e interpretar o conteúdo de imagens e vídeos, como identificar uma doença em uma folha.
- Big Data: se refere à análise de um volume gigantesco de informações para encontrar padrões e insights úteis para o manejo.
Juntas, essas tecnologias são usadas para recomendar manejos agronômicos, identificar problemas na lavoura e melhorar o uso de recursos como água e fertilizantes.
Como a inteligência artificial no agronegócio é usada na prática?
A IA é utilizada no agronegócio de várias formas. Uma das mais conhecidas é no sensoriamento remoto, por meio de índices como NDVI, NDRE e GNDVI.
- Para entender melhor: NDVI, NDRE e GNDVI são índices de vegetação que usam imagens de satélite ou drones para medir a saúde e o vigor das plantas.
Os softwares de previsão climática também usam IA, aplicando modelos que analisam séries históricas de dados e aprendizado de máquina para antecipar eventos importantes, como geadas e chuvas intensas, com maior precisão.
As plataformas de gestão agrícola, como o Aegro, integram dados de produtividade, fertilidade do solo, clima e manejo para sugerir os ajustes necessários em tempo real.
A IA também está presente em tratores e pulverizadores modernos, que utilizam visão computacional e algoritmos avançados (como os chamados Random Forest e SVM) para tomar decisões diretamente no campo, como aplicar defensivos apenas onde há plantas daninhas.
Além disso, robôs e sensores conectados pela IoT (Internet das Coisas) automatizam tarefas como irrigação, adubação e colheita, enquanto monitoram o clima de forma remota e contínua.
O impulso da agricultura com inteligência artificial
O agronegócio representou 27% do PIB brasileiro em 2024 e continua evoluindo com o uso de máquinas autônomas, sensores IoT e algoritmos preditivos.
Segundo a Embrapa, essas ferramentas podem aumentar a produtividade em até 20% e reduzir as perdas causadas por problemas de clima e pragas em até 30%.
No entanto, essa revolução traz novos desafios. De acordo com a Associação Brasileira do Agronegócio (ABAG), apenas 32% das empresas do setor superaram a falta de profissionais qualificados para operar essas novas tecnologias.
Isso abre espaço para novas profissões, como pilotos de drones e operadores remotos de sensores, que exigem conhecimento técnico específico e domínio de ferramentas digitais. Para lidar com essa demanda, plataformas de gestão de talentos que usam IA podem ajudar a identificar as necessidades de treinamento e formar equipes mais preparadas.
O retorno desse investimento é visível: empresas que adotam a IA de forma integrada relatam reduções de 15% a 25% nos custos operacionais.
O futuro do agro depende da integração entre tecnologia, pessoas e propósito, com diagnósticos personalizados e planos de carreira alinhados a essa nova realidade.
Desde previsões climáticas mais confiáveis até aplicações de insumos com precisão milimétrica, a tecnologia está mudando a forma de produzir. A integração com sensores, drones, tratores autônomos e sistemas de IoT permite uma operação mais automatizada, com coleta e análise de dados em tempo real (Jorge et al., 2024).
E este mercado não para de crescer: segundo a Markets and Markets (2024), o mercado global de IA na agricultura deve movimentar cerca de US$ 4,7 bilhões até 2028.
Como usar a inteligência artificial no campo?
A inteligência artificial no agronegócio pode ser aplicada em todas as fases da produção, do planejamento à comercialização.
- No planejamento agrícola, a IA analisa dados históricos da área para identificar zonas de manejo diferentes, prever cenários climáticos e otimizar o uso de insumos como sementes e fertilizantes.
- Durante a produção, ela permite automatizar o plantio, a adubação, a pulverização e a colheita, gerando mapas que mostram a variabilidade do talhão e guiam o manejo de forma mais precisa.
- Na comercialização, a IA ajuda com a previsão de tendências de preços de commodities, auxiliando o produtor a decidir qual o melhor momento para vender ou estocar sua produção (Bernardi et al., 2024).
Aplicações da inteligência artificial na agricultura
As principais aplicações da inteligência artificial na agricultura vão desde o monitoramento da lavoura até o avanço da agricultura de precisão.
1. Monitoramento da lavoura
Os drones na agricultura são hoje as principais ferramentas para coletar dados que alimentam os sistemas de inteligência artificial. Nos últimos anos, eles ganharam muito espaço e são utilizados para identificar diversos pontos na lavoura, como:
- Falhas de plantio;
- Infestações de plantas daninhas;
- Ataques de pragas e doenças;
- Áreas com excesso ou falta de irrigação.
Com as imagens de alta resolução obtidas pelos drones, as ferramentas de aprendizado de máquina identificam alterações e anomalias na lavoura, permitindo uma tomada de decisão muito mais rápida e precisa.
2. Clima, tempo e previsibilidade
Os sistemas de previsão do tempo já são velhos conhecidos, mas a inteligência artificial tem refinado ainda mais essas previsões. Os algoritmos de aprendizado de máquina analisam enormes bancos de dados climáticos históricos, o que aumenta a confiabilidade das previsões de curto e longo prazo.
Associando essas previsões ao monitoramento de chuvas em cada fazenda, por exemplo, você pode saber com mais certeza quais talhões precisarão de irrigação complementar e quais não.
3. Agricultura de precisão e veículos autônomos
O GPS agrícola já faz parte da rotina de muitos produtores, então o uso de veículos autônomos pode não parecer uma grande novidade. No entanto, quando esses veículos se conectam a sistemas de inteligência artificial, o impacto na agricultura se torna muito maior.
Com a IA, as máquinas ajustam suas atividades com extrema precisão, como:
- A aplicação automática de fertilizantes com base em mapas de produtividade e análise de solo.
- A pulverização direcionada de herbicidas, atingindo apenas as plantas daninhas e economizando produto.
Tudo isso pode ser controlado por um sistema central de inteligência artificial, que integra e gerencia as operações no campo.
Tendências e desafios da inteligência artificial na agricultura
Existem diferentes tipos de inteligência artificial aplicados no agronegócio, que variam conforme o nível de complexidade.
- IA Reativa: É o tipo mais simples. Atua apenas no momento presente, sem memória ou capacidade de aprendizado.
- IA de Memória Limitada: Este é o tipo mais comum no setor agrícola. Ela armazena informações do passado para aprender e tomar decisões melhores, sendo usada em tratores autônomos e na robótica agrícola.
- IA da Teoria da Mente: Ainda em desenvolvimento, este tipo busca reconhecer emoções, intenções e estados mentais, com futuras aplicações em robôs que interagem com pessoas.
- IA Autoconsciente: Representa um estágio muito avançado, com alta capacidade de processamento e independência. Atualmente, é mais voltada para áreas como pesquisa científica e missões espaciais.
As tecnologias por trás desses sistemas incluem machine learning, deep learning, redes neurais e visão computacional, que permitem que os computadores reconheçam padrões de solo, identifiquem doenças e prevejam a produtividade (Bernardi et al., 2024).
Casos recentes e aplicações no campo
A IA já está trazendo resultados práticos para o agronegócio brasileiro:
- No mercado financeiro do agro, ela é usada para analisar a volatilidade de preços e ajudar a planejar as melhores estratégias de venda.
- A Embrapa, em 2024, desenvolveu um sistema com IA para identificar a ferrugem asiática em lavouras de soja usando imagens de drones.
- No mesmo ano, a John Deere lançou tratores autônomos capazes de realizar pulverizações com precisão centimétrica.
- Startups como a Agrosmart e a Solinftec criaram plataformas que integram dados de clima, solo e economia para orientar as decisões do produtor em tempo real.
- A Aegro desenvolveu uma funcionalidade de leitura de romaneios por inteligência artificial que economiza tempo e reduz erros no registro da colheita. Com apenas uma foto do romaneio, a plataforma preenche automaticamente os campos do formulário.
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Glossário
Agricultura de Precisão: Estratégia de manejo que utiliza tecnologias como GPS, sensores e IA para aplicar insumos (fertilizantes, água, defensivos) de forma localizada e na quantidade exata. O objetivo é otimizar o uso de recursos e aumentar a produtividade.
Big Data: Refere-se à análise de um volume massivo de dados coletados no campo (clima, solo, imagens de satélite) para identificar padrões, prever tendências e apoiar a tomada de decisões agronômicas mais assertivas.
Deep Learning (Aprendizagem Profunda): Um tipo avançado de Machine Learning que simula o funcionamento do cérebro humano para reconhecer padrões complexos. É a tecnologia que permite, por exemplo, identificar uma doença específica em uma foto da folha da planta.
Índices de Vegetação (NDVI, NDRE, GNDVI): Métricas calculadas a partir de imagens de satélite ou drones para medir a saúde e o vigor das plantas. Um mapa de NDVI, por exemplo, usa cores para mostrar rapidamente quais áreas da lavoura estão se desenvolvendo bem e quais precisam de atenção.
IoT (Internet das Coisas): Rede de dispositivos físicos, como sensores e máquinas agrícolas, conectados à internet para coletar e trocar dados em tempo real. Um exemplo é um sensor de umidade que aciona o sistema de irrigação automaticamente quando o solo está seco.
Machine Learning (Aprendizado de Máquina): Ramo da inteligência artificial que treina computadores para aprender com dados e tomar decisões sem serem explicitamente programados para cada tarefa. É usado para criar previsões climáticas mais precisas ou recomendar a quantidade ideal de fertilizantes.
Visão Computacional: Tecnologia que dá aos computadores a capacidade de “enxergar” e interpretar o conteúdo de imagens e vídeos. Na prática, permite que um pulverizador identifique uma planta daninha e aplique herbicida apenas sobre ela, economizando produto.
Transforme os dados da IA em decisões mais lucrativas com o Aegro
A inteligência artificial gera um volume imenso de dados, desde imagens de drones até previsões climáticas. No entanto, o verdadeiro desafio é transformar essa informação em ações práticas que aumentem a rentabilidade da fazenda. É aqui que um software de gestão agrícola como o Aegro se torna um aliado estratégico, centralizando dados operacionais e financeiros em um único lugar.
Com ele, você conecta as atividades do campo, como a aplicação de insumos guiada por IA, aos resultados financeiros, entendendo o custo exato por talhão e o retorno de cada investimento em tecnologia. Isso permite tomar decisões baseadas não apenas em dados agronômicos, mas no impacto real que eles têm no seu bolso.
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Perguntas Frequentes
Inteligência Artificial e Agricultura de Precisão são a mesma coisa?
Não, mas estão diretamente relacionadas. A Agricultura de Precisão é uma estratégia de manejo que coleta dados para otimizar o uso de recursos. A Inteligência Artificial é a tecnologia que analisa esses dados de forma avançada, permitindo que máquinas, como drones e tratores autônomos, tomem decisões em tempo real para executar essa estratégia com máxima eficiência.
Quais os primeiros passos para um produtor rural começar a usar inteligência artificial na fazenda?
O ideal é começar com soluções que resolvem um problema específico e oferecem um retorno claro. Boas opções iniciais incluem o uso de softwares de gestão agrícola para centralizar dados, a contratação de serviços de mapeamento com drones para identificar falhas no plantio ou a utilização de aplicativos com IA para diagnóstico de pragas e doenças a partir de fotos.
De que forma a IA pode reduzir os custos com insumos como defensivos e fertilizantes?
A IA permite a aplicação localizada e precisa de insumos. Por exemplo, pulverizadores com visão computacional identificam e aplicam herbicidas apenas sobre as plantas daninhas, economizando produto. Da mesma forma, sistemas de IA analisam mapas de fertilidade do solo para recomendar a aplicação de fertilizantes somente nas doses e locais necessários, evitando desperdícios e otimizando o investimento.
É preciso ter internet em toda a fazenda para implementar soluções de IA?
Não necessariamente. Embora a conectividade constante seja ideal, muitas ferramentas de IA são projetadas para a realidade do campo. Drones, por exemplo, podem coletar imagens offline para serem processadas posteriormente. Além disso, sensores e máquinas podem operar localmente e sincronizar os dados quando uma conexão estiver disponível, viabilizando o uso da tecnologia mesmo em áreas com conectividade limitada.
Como a inteligência artificial ajuda a prever o melhor momento para vender a produção?
A IA analisa um grande volume de dados de mercado, incluindo séries históricas de preços, tendências de consumo, previsões de safra globais e condições climáticas. Com base nesses padrões, os algoritmos podem gerar previsões de tendências de preços de commodities, ajudando o produtor a tomar decisões mais estratégicas sobre quando vender ou estocar sua produção para maximizar a lucratividade.
Qual a diferença prática entre Machine Learning e Visão Computacional na lavoura?
Pense no Machine Learning como o ‘cérebro’ do sistema e na Visão Computacional como os ‘olhos’. A Visão Computacional permite que uma câmera ’enxergue’ e identifique objetos, como uma praga em uma folha. O Machine Learning, por sua vez, usa essa informação visual e outros dados para aprender padrões e tomar uma decisão, como recomendar um defensivo específico ou prever a infestação.
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