Do Solo ao Software: Como a IA Está Impulsionando a Revolução do Agronegócio

O agronegócio é, sem dúvida, um dos pilares da economia global, especialmente em países como os Estados Unidos e o Brasil. Nos EUA, a agricultura, os alimentos e as indústrias relacionadas contribuíram com 5,5% para o PIB nacional em 2023. Enquanto isso, no Brasil, o setor representou aproximadamente 22,8% do PIB do país em 2024. Além de seu impacto econômico, o agronegócio desempenha um papel crucial na alimentação de milhões de pessoas em todo o mundo, ao mesmo tempo em que impulsiona uma extensa cadeia de valor, do campo à mesa. Nos últimos anos, a fusão entre tecnologia e agricultura—conhecida como AgTech—revolucionou uma indústria que antes estava enraizada em métodos tradicionais. Entre as inovações mais transformadoras está a Inteligência Artificial (IA), uma ferramenta poderosa que promete aumentar a produtividade e enfrentar desafios globais. A IA está no centro da transformação digital da agricultura, ajudando os agricultores a navegar em um cenário cada vez mais complexo. Mudanças climáticas, recursos naturais escassos e a crescente demanda por práticas sustentáveis exigem tomadas de decisão rápidas e baseadas em dados. Ao aproveitar os insights impulsionados por IA, provenientes de sensores, drones, satélites e outras tecnologias conectadas, os agricultores podem prever padrões climáticos, monitorar culturas em tempo real e automatizar processos—resultando em maior eficiência e menos desperdício. A IA não apenas remodela a forma como as culturas são gerenciadas; ela redefine a relação entre produtores, consumidores e toda a cadeia de suprimentos. Este artigo explora o impacto da Inteligência Artificial na agricultura, examinando as principais tendências tecnológicas, benefícios reais e os desafios que permanecem. Por meio de insights de líderes do setor, entrevistas e depoimentos de figuras-chave do agronegócio brasileiro, apresentamos uma análise detalhada estruturada em torno de três pilares principais:

1. Dados para Agricultura Preditiva
2. Experiência do Agricultor em Detrimento de Transações
3. Empresas Agrícolas se Transformando em Empresas de Tecnologia

O agronegócio está entrando em uma nova era com a Agricultura 5.0, a próxima evolução da Agricultura 4.0. Essa transformação integra tecnologias avançadas, como a Inteligência Artificial (IA), em um ecossistema interconectado, indo além da automação e da conectividade para permitir o aprendizado de máquina e a tomada de decisões autônomas. Com essas capacidades, os sistemas agrícolas podem não apenas coletar dados, mas também interpretar informações e tomar ações inteligentes—impulsionando ganhos significativos em produtividade e sustentabilidade. Um exemplo fascinante do potencial transformador da IA na agricultura surgiu indiretamente durante a Cerimônia do Prêmio Nobel de 2024. Esse evento histórico destacou não apenas a engenhosidade humana, mas também a inteligência artificial sendo reconhecida no mais alto nível. Pela primeira vez, um avanço impulsionado por IA conquistou o Prêmio Nobel de Física, concedido a uma equipe do Google DeepMind, liderada por Demis Hassabis e John Jumper. Sua criação, o AlphaFold, revolucionou a ciência ao prever com precisão as estruturas das proteínas—um desafio que intrigava pesquisadores há décadas. Apenas alguns meses após receber o prestigioso prêmio, o Google lançou o AlphaFold 3, uma versão ainda mais avançada, capaz de prever o comportamento de moléculas humanas. Esse avanço levanta questões profundas: o reconhecimento deve ser dado à inteligência humana por projetar a IA, ou à própria IA por alcançar o que antes era considerado impossível? E até onde a IA irá na transformação de indústrias e da sociedade? A capacidade do AlphaFold de gerar novas moléculas tem implicações enormes—não apenas para a indústria farmacêutica, mas também para o agronegócio. A IA está sendo cada vez mais usada para enfrentar alguns dos desafios mais urgentes do mundo, incluindo segurança alimentar e agricultura sustentável. Um exemplo notável é a Iktos, uma startup francesa especializada em geração molecular impulsionada por IA, que recentemente fez uma parceria com a Bayer para desenvolver soluções sustentáveis de proteção de cultivos. Usando o software de design generativo de novo da Iktos, o Makya™, os cientistas da Bayer podem acelerar a descoberta e a otimização de novas moléculas, ajudando a criar soluções agrícolas mais eficazes e sustentáveis. Esse é apenas um exemplo de como a IA está transformando o setor. A adoção da IA na agricultura está aumentando rapidamente, com projeções de mercado refletindo seu impacto crescente. Em 2025, espera-se que o mercado de IA na agricultura atinja US2,4bilho~es,eateˊ2030,devequasetriplicar,chegandoaUS2,4bilho~es,eateˊ2030,devequasetriplicar,chegandoaUS 6,4 bilhões. Liderando essa transformação impulsionada pela IA está a John Deere, que evoluiu de uma fabricante tradicional de equipamentos agrícolas para uma empresa orientada por tecnologia, capacitando os agricultores com soluções inteligentes e baseadas em dados. Essa mudança reflete a adaptação estratégica da empresa à era digital, reconhecendo o imenso valor dos dados e do software na agricultura moderna. A estratégia de IA da John Deere está centrada em três áreas principais:

1. John Deere Operations Center – A empresa planeja conectar 1,5 milhão de máquinas e 500 milhões de acres de terras agrícolas à sua plataforma baseada em nuvem até 2026. Esse centro coleta e armazena grandes volumes de dados agrícolas, incluindo milhões de imagens de ervas daninhas para aplicação direcionada de herbicidas.
2. Maquinário Autônomo – A John Deere desenvolveu tratores totalmente autônomos e está investindo em tecnologia para modernizar equipamentos mais antigos com capacidades autônomas, tornando a IA avançada acessível a mais agricultores.
3. Agricultura de Precisão – Utilizando imagens de satélite e algoritmos de IA, a John Deere fornece aos agricultores insights acionáveis para irrigação, fertilização e proteção de cultivos, otimizando o uso de recursos e aumentando a produtividade.

Com essa transformação impulsionada pela IA, a John Deere estabeleceu uma meta ambiciosa: até 2030, 10% de sua receita anual virá de taxas de software—um movimento ousado que destaca como a IA está remodelando o futuro da agricultura. Agora está claro que a IA está redefinindo o sucesso no agronegócio. Com isso em mente, vamos dar uma olhada mais de perto nos três pilares principais que impulsionam a transformação da agricultura pela IA.

Dados para Agricultura Preditiva

Imagine o seguinte: quando um equipamento agrícola está operando no campo—talvez no meio dos Estados Unidos—você assume que ele está online ou offline? Por décadas, o agronegócio foi uma das indústrias menos conectadas digitalmente devido à sua natureza vasta e descentralizada. No entanto, isso está mudando rapidamente. Em 2023, 21,3% das terras agrícolas dos EUA ainda não tinham acesso à internet, criando uma barreira para a adoção de tecnologias avançadas. Embora a conectividade nas fazendas tenha melhorado—78,7% das operações agrícolas dos EUA estavam online até 2022—a velocidade e a confiabilidade continuam sendo grandes preocupações. Por exemplo, a Comissão Federal de Comunicações (FCC) define banda larga como 25 Mbps de download e 3 Mbps de upload, mas especialistas sugerem que tecnologias de próxima geração, como maquinário autônomo, exigirão velocidades próximas a 300 Mbps. Sem conectividade rápida e confiável, a adoção de técnicas de agricultura de precisão é significativamente prejudicada, podendo impactar a produtividade das culturas e a eficiência operacional. É aqui que parcerias como a da John Deere e a Starlink, da SpaceX, estão fazendo a diferença. Juntas, elas estão enfrentando os desafios de conectividade rural por meio de soluções de comunicação por satélite (SATCOM) adaptadas para a agricultura. O serviço SATCOM da John Deere integra terminais robustos da Starlink e modems celulares, permitindo o compartilhamento de dados em tempo real, diagnósticos remotos e comunicação entre máquinas. Atualmente, essa iniciativa está em uma fase de acesso antecipado nos EUA e no Brasil, com o objetivo de conectar 1,5 milhão de máquinas. Um lançamento limitado está planejado para o final de 2024, com uma adoção mais ampla esperada até o final do ano—um passo significativo em direção a um futuro agrícola mais conectado e impulsionado pela IA. Uma vez estabelecida a conectividade, o próximo desafio é gerenciar os dados—tanto seu volume quanto sua utilidade prática. O número de dispositivos habilitados para IoT na agricultura de precisão e equipamentos agrícolas deve chegar a quase 300 milhões até o final de 2024, com um crescimento adicional para 379 milhões até 2026. Essas aplicações de IoT estão transformando o agronegócio, permitindo irrigação de precisão, monitoramento do solo, rastreamento de doenças e gerenciamento de fertilizantes. No entanto, esse aumento nos dados apresenta um novo desafio: como os agricultores podem processar e agir de forma eficaz com tamanho volume de informações? É aqui que a IA se torna um divisor de águas. Algoritmos de IA impulsionam o desenvolvimento de “fazendas inteligentes”—ecossistemas interconectados que coletam, analisam e agem sobre os dados em tempo real. Essas fazendas mudam o agronegócio de uma tomada de decisão reativa para estratégias preditivas, permitindo planejamento proativo e mitigação de riscos. Por exemplo, a IA pode:

• Prever padrões climáticos com maior precisão.
• Detectar doenças nas culturas precocemente usando reconhecimento avançado de imagens.
• Recomendar os melhores momentos para plantio e colheita com base em dados ambientais.

Essas capacidades impulsionadas pela IA são paralelas aos avanços vistos nos diagnósticos de saúde, onde o aprendizado de máquina aprimora previsões, detecção precoce e tomada de decisões. Princípios-chave da Agricultura Inteligente:

• Decisões baseadas em dados
• Plataformas unificadas baseadas em nuvem
• Automação de sistemas
• Integração de IoT para agricultura de precisão
• Análises preditivas
• Monitoramento remoto e computação de borda
• Tecnologias futuras como gêmeos digitais (simulações de fazendas físicas)

Ao combinar IA com IoT, computação em nuvem e automação, a agricultura inteligente não está apenas melhorando a eficiência—está redefinindo o futuro da agricultura. Um exemplo notável do impacto transformador da IA no agronegócio é o Climate FieldView da Bayer. Essa plataforma integra dados de sensores de equipamentos, satélites e outras fontes para fornecer aos agricultores insights acionáveis para plantio, pulverização, aplicação e colheita. Ao aproveitar o aprendizado de máquina, o Climate FieldView analisa dados de produtividade em um nível altamente granular, permitindo que os agricultores refinem suas práticas agrícolas para maior eficiência e sustentabilidade. Avanços recentes aprimoraram ainda mais as capacidades da plataforma. A Bayer introduziu uma ferramenta de IA generativa treinada com dados agronômicos proprietários e insights de especialistas. Essa ferramenta ajuda os agricultores a:

• Otimizar o uso de insumos para reduzir desperdícios e aumentar a eficiência.
• Detectar doenças nas culturas precocemente para intervenção proativa.
• Fornecer soluções adaptativas e baseadas em dados para desafios ambientais.

A adoção de ferramentas avançadas de IA como essa representa uma mudança fundamental na agricultura. Dados e IA não são mais apenas melhorias—são pilares centrais que impulsionam a transformação do agronegócio. Ao eliminar ineficiências e substituir suposições por precisão e análises preditivas, essas tecnologias estão preparando o terreno para um futuro mais sustentável e produtivo. Com a expansão da conectividade e a evolução das plataformas de IA, a indústria está avançando constantemente em direção a sistemas agrícolas totalmente autônomos—uma visão que a John Deere pretende alcançar até 2030. O futuro da agricultura não é mais apenas sobre cultivar alimentos; é sobre cultivar inteligência.

2 – Experiência do Agricultor em Detrimento de Transações

No mundo hiperconectado de hoje, os agricultores—assim como os consumidores—estão exigindo experiências digitais melhores das empresas do agronegócio. A razão é simples: eles já estão acostumados a interações personalizadas e fluidas em outros aspectos de suas vidas, seja por meio de serviços de transporte como Uber, bancos digitais ou plataformas de e-commerce. Essas experiências estabeleceram um novo padrão, e os agricultores agora esperam o mesmo nível de conveniência, eficiência e personalização de seus parceiros de negócios.

Se as empresas do agronegócio ainda acreditam que oferecer os melhores produtos e serviços é suficiente, estão enganadas. O sucesso hoje não se trata apenas do que você vende—é sobre a experiência que você proporciona. A diferença entre vender um produto ou serviço e entregar uma ótima experiência está em como você faz os clientes se sentirem ao longo de toda a jornada. Uma pesquisa recente da McKinsey destaca os principais desafios que os agricultores enfrentam ao interagir com plataformas digitais no agronegócio:

• 50% dos agricultores identificam a personalização e a experiência como seus maiores desafios ao comprar online.
• 57% sentem que as plataformas que utilizam não oferecem um atendimento ao cliente adequado.
• 29% não confiam no processo de autoatendimento para compras.

Esses insights revelam uma lacuna crítica em como as empresas do agronegócio estão atendendo às expectativas em evolução dos clientes. As experiências dos agricultores são cada vez mais moldadas pelas melhores interações digitais que encontram fora do setor agrícola. Essa mudança ressalta a necessidade de hiperpersonalização, processos sem atritos, acessibilidade omnicanal e resposta instantânea—fatores que definirão o futuro do engajamento digital no agronegócio. Um exemplo forte dessa transformação é a aquisição da Orbia pela Bayer, uma plataforma online brasileira projetada para agricultores. Diferentemente dos modelos tradicionais focados apenas na venda de produtos Bayer, a Orbia oferece uma variedade de marcas, incluindo as dos concorrentes. Esse movimento reflete uma mudança fundamental: as empresas do agronegócio devem adotar plataformas de “one-stop-shop” que permitam aos agricultores gerenciar múltiplos aspectos de suas operações em um único ambiente digital integrado. Plataformas como a Orbia são mais do que simples vitrines digitais. Elas representam uma mudança estratégica em direção à entrega de valor por meio da conveniência e da escolha, mesmo que isso signifique gerar receita com produtos de concorrentes. Essa abordagem omnicanal está alinhada com o futuro do agronegócio, onde as plataformas digitais desempenham um papel central na resolução dos desafios diários dos agricultores, simplificando a aquisição de insumos e otimizando a gestão das fazendas. Essa mudança não se limita aos agricultores. Os consumidores também têm expectativas crescentes em relação à transparência e ao acesso à informação. Eles querem cada vez mais a capacidade de escanear um código QR nas embalagens dos alimentos para rastrear sua origem, verificar práticas sustentáveis e garantir a produção ética. À medida que as plataformas digitais continuam a evoluir, a demanda por maior visibilidade e responsabilidade na cadeia de suprimentos agrícolas só aumentará. A agricultura de precisão impulsionada por IA está remodelando a sustentabilidade na agricultura, impulsionando melhorias mensuráveis:

• Aumento de 21% na produtividade das culturas.
• Redução de 26% no uso de fertilizantes.
• Diminuição de 34% no uso de pesticidas.

Esses números destacam como a IA pode melhorar tanto a sustentabilidade quanto a produtividade. No entanto, essa transformação também cria desafios para as empresas do agronegócio que tradicionalmente dependem da venda de fertilizantes e pesticidas. À medida que as eficiências impulsionadas pela IA reduzem a necessidade desses insumos, as empresas enfrentam o que Clayton Christensen chamou de “dilema do inovador”—se não se adaptarem e atenderem às necessidades em evolução de seus clientes, outros entrarão no mercado. Um exemplo forte de superação do dilema do inovador vem da indústria farmacêutica. A Eli Lilly, por exemplo, mudou seu foco da produção de insulina para medicamentos para perda de peso, como o Monjaro. Embora essa transição tenha reduzido a dependência da empresa em seu negócio tradicional de insulina, ela posicionou a Eli Lilly como líder global ao atender a uma demanda crescente do mercado: o combate à obesidade. Para as empresas do agronegócio, a lição é clara—o sucesso a longo prazo depende da adaptação aos avanços tecnológicos e às mudanças nas necessidades do mercado, em vez de resistir à mudança. As empresas do agronegócio devem adotar essa mesma mentalidade, reinventando-se continuamente para enfrentar os desafios emergentes dos clientes, mesmo quando isso perturba seus modelos de negócios estabelecidos. Essa adaptabilidade é essencial para manter a relevância em um mercado em constante evolução. A IA generativa é outra força transformadora na melhoria das experiências dos agricultores e consumidores. No entanto, modelos de linguagem grandes, como o ChatGPT, ainda não são precisos o suficiente para aplicações específicas da agricultura. Um estudo publicado na Nature Food destacou imprecisões nos conselhos profissionais fornecidos por esses modelos a agricultores na África, sublinhando os riscos potenciais de confiar em soluções de IA generalizadas para campos altamente especializados. A solução está nos modelos de linguagem pequenos—sistemas de IA treinados especificamente para as necessidades do setor. A Bayer já testou uma ferramenta desse tipo, construída com dados proprietários e a expertise de agrônomos. Essa solução de IA generativa fornece insights acionáveis e recomendações personalizadas, atendendo diretamente às necessidades únicas dos agricultores e consultores. Segundo a McKinsey, o valor incremental da IA generativa para as empresas em toda a cadeia de valor agrícola é significativo, com impactos potenciais na receita superando 2,5% nas operações, marketing e vendas. Ao priorizar modelos de linguagem pequenos, as empresas do agronegócio podem desbloquear todo o potencial da IA para oferecer experiências precisas e de alto valor, adaptadas às demandas do setor. Para ter sucesso no futuro, as empresas do agronegócio devem ir além de simplesmente vender produtos e focar na entrega de experiências transformadoras. Seja por meio da hiperpersonalização, sustentabilidade ou soluções avançadas de IA, o objetivo permanece o mesmo: atender às necessidades em evolução dos agricultores e consumidores, fornecendo soluções integradas, transparentes e inovadoras que aumentem a eficiência e a confiança.

Empresas Agrícolas se Transformando em Empresas de Tecnologia

O terceiro e último pilar a explorar é a transformação do agronegócio de empresas agrícolas tradicionais em organizações orientadas por tecnologia—uma mudança do agronegócio para o “big tech”. Não mais focadas apenas no trabalho no campo, essas empresas estão rapidamente se tornando empreendimentos impulsionados por tecnologia, aproveitando IA, automação, ampliação e simulação para redefinir suas operações e impacto. Um exemplo marcante dessa transformação é o projeto Earth-2 da NVIDIA. Lançado em 2021 e totalmente operacional em 2024, o Earth-2 é uma plataforma baseada em nuvem projetada para simular e prever padrões climáticos globais usando IA e computação de alto desempenho. Ao combinar simulações de ultra-alta resolução com velocidades de processamento sem precedentes, o Earth-2 está moldando o futuro da previsão climática e do planejamento agrícola. Vários recursos-chave demonstram seu potencial impacto no agronegócio:

• Simulações impulsionadas por IA: O Earth-2 usa modelos avançados de IA, como CorrDiff e FourCastNet, para gerar simulações climáticas e meteorológicas com uma resolução extraordinária de 2 quilômetros. Esse nível de precisão é 12 vezes mais detalhado que os métodos tradicionais, permitindo previsões altamente localizadas e precisas.
• Velocidade e eficiência: Aproveitando a tecnologia de GPU de ponta, o Earth-2 fornece previsões em segundos, uma melhoria dramática em relação aos modelos baseados em CPU, que levam minutos ou até horas. Ele também é 1.000 vezes mais rápido e 2.000 vezes mais eficiente em energia do que os sistemas atuais de previsão numérica do tempo.
• Aplicações globais: Organizações em todo o mundo já estão integrando o Earth-2 em suas operações. A The Weather Company o incorpora em suas ferramentas Weatherverse para visualização aprimorada, enquanto a Administração Central do Tempo de Taiwan o aplica para melhorar as previsões de tufões e o planejamento de evacuações.

À medida que o agronegócio continua a evoluir para uma indústria habilitada por tecnologia, ferramentas como o Earth-2 ilustram a crescente interseção entre agricultura e IA. A capacidade de simular e prever condições ambientais com tal precisão será uma vantagem crucial para garantir a segurança alimentar, otimizar a gestão de recursos e mitigar riscos relacionados ao clima. Para as empresas do agronegócio, as implicações desses avanços são profundas. Ferramentas como o Earth-2 permitem que agricultores e empresas agrícolas antecipem melhor os riscos relacionados ao clima, otimizem os cronogramas de plantio e aprimorem o planejamento da cadeia de suprimentos. Essa crescente interseção entre “big tech” e agricultura está remodelando a forma como a indústria aborda eficiência, sustentabilidade e resiliência. Embora algumas empresas do agronegócio possam desenvolver soluções tecnológicas internamente, muitas precisarão abraçar a inovação aberta. Um conceito introduzido por Henry Chesbrough, a inovação aberta reconhece que nem todas as ideias precisam se originar dentro de uma empresa—colaborar com parceiros externos, startups e instituições de pesquisa é crucial para se manter competitivo em um mercado em rápida evolução. O setor agroalimentar já demonstrou um forte compromisso com essa abordagem:

• Em 2023, 86% das empresas agroalimentares relataram aumento nos investimentos em inovação aberta, com 93% planejando continuar nos próximos três anos.
• Mais de 90% colaboraram com universidades e centros de pesquisa, mas apenas 50% se envolveram em scouting de startups, destacando um potencial significativo não explorado ao trabalhar com inovadores emergentes.

À medida que a tecnologia continua a impulsionar a transformação, a capacidade de aproveitar tanto a expertise interna quanto a inovação externa definirá o sucesso futuro das empresas do agronegócio. Aquelas que integrarem proativamente novas ideias, tecnologias e parcerias estarão melhor posicionadas para liderar a próxima era da agricultura. Essa mudança em direção à inovação aberta está alinhada com a crescente necessidade de as empresas do agronegócio se tornarem habilitadas por tecnologia. As startups estão na vanguarda do desenvolvimento de soluções para agricultura de precisão, robótica e análises impulsionadas por IA. Ao buscar e colaborar com esses inovadores, as empresas do agronegócio podem acessar tecnologias de ponta que, de outra forma, levariam anos para serem desenvolvidas internamente. A transformação de empresas agrícolas em empresas de tecnologia vem com desafios. As empresas precisam superar obstáculos como a integração de novas tecnologias em sistemas legados, o treinamento de funcionários para se adaptar a processos orientados por tecnologia e a resistência cultural em indústrias tradicionalmente conservadoras. No entanto, os potenciais benefícios—maior eficiência, sustentabilidade aprimorada e a capacidade de antecipar e responder a desafios em tempo real—tornam essa mudança essencial. O Earth-2 da NVIDIA é um exemplo claro do que se torna possível quando o agronegócio abraça a tecnologia. Da mesma forma, a inovação aberta cria oportunidades de colaboração, reunindo as melhores mentes em tecnologia e agricultura para resolver alguns dos problemas mais urgentes do setor. Ao adotar essas estratégias, as empresas do agronegócio podem se posicionar não apenas para sobreviver, mas para prosperar em um cenário onde a tecnologia é a força motriz por trás do sucesso. O futuro do agronegócio está em pensar como uma empresa de tecnologia—aproveitando inovação, parcerias e ferramentas digitais avançadas para construir um ecossistema agrícola mais inteligente e sustentável. Você pode entrar em contato com Andrea em seus perfis:

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