Clarisse Sousa – O futuro já chegou – “ele só não está uniformemente distribuído”. A frase do escritor William Gibson, pioneiro do cyberpunk, ajuda a interpretar o momento atual do agronegócio. Em meados dos anos 1980, o autor antecipou não apenas o avanço tecnológico, mas os impactos sociais de sistemas inteligentes capazes de operar com autonomia, tomar decisões e interagir com humanos. À época, a internet estava longe de ser uma realidade para a maioria dos brasileiros. Ela só se tornaria acessível no Brasil anos depois, no início dos anos 1990.
Décadas mais tarde, esse futuro deixa de ser projeção e passa a ser observado na prática. Máquinas inteligentes e autônomas já dão o tom do momento atual, com tratores e colheitadeiras operando no campo com sensores e sistemas embarcados que transformam dados em decisões, consolidando uma nova etapa de produtividade agrícola.
A cada ano, os olhos do produtor rural se voltam para essas e outras tecnologias ainda mais avançadas expostas na Agrishow – a maior feira de tecnologia agrícola da América Latina, realizada em Ribeirão Preto (SP). Neste ano, a Inteligência Artificial (IA) e seu impacto no dia a dia das fazendas estiveram no centro das discussões.
Mas, afinal, qual é o ganho prático da IA embarcada nas decisões do produtor? Para o especialista Cesar Vieira Jr, diretor comercial da Calice no Brasil, a resposta passa por eficiência operacional, em um setor que enfrenta margens cada vez mais apertadas e escassez de mão de obra qualificada.
“A IA permite ao produtor fazer mais com menos: reduzir a necessidade de inspeções físicas no campo por meio de sensores e visão computacional, receber recomendações agronômicas precisas e contextualizadas em tempo real, e acessar análises de mercado traduzidas em linguagem simples, tudo isso por canais que ele já domina, como o WhatsApp”, explica.
Na prática, segundo ele, a IA não substitui a experiência do produtor, “ela racionaliza recursos escassos, acelera a tomada de decisão e amplia a capacidade de gestão sem exigir estrutura adicional”. Em um cenário de juros altos e crédito restrito, esse ganho de eficiência é o que sustenta a margem e mantém a operação competitiva, de acordo com Vieira Jr.
Para especialistas, a tecnologia deixou de ser apenas conceitual e já se consolida como aplicação prática no campo, e algumas ferramentas já estão em uso. Um encontro no espaço Agrishow Labs levantou essa discussão com o intuito de mostrar que a modelagem computacional no agro superou a fase de promessas e entrou em um ciclo de aplicação concreta.
Na ocasião, Cesar Vieira Jr. falou sobre o seu trabalho na Calice, uma agtech multinacional especializada em soluções de tecnologia para o agro. “Ajudamos a acelerar o desenvolvimento de sementes e outros insumos agrícolas, ao entender a interação entre ambiente, planta e manejo de uma maneira muito detalhada, permitindo simular o desempenho de um determinado híbrido ou de um produto biológico em ambientes onde ainda não foram testados fisicamente”, explicou.
Máquinas inteligentes
O avanço da inteligência artificial no campo vai além da automação das máquinas e passa a atuar diretamente na forma como os equipamentos são operados. Na prática, a tecnologia também cumpre um papel educativo, ao orientar operadores sobre práticas mais eficientes, contribuindo para a redução de custos e o aumento da produtividade.
Esse movimento tem ganhado espaço na estratégia da JCB, que já conta com mais de 500 mil máquinas conectadas no mundo, sendo cerca de 17 mil no Brasil, gerando um volume crescente de dados operacionais. Essas informações são processadas para identificar padrões de uso e, a partir disso, gerar recomendações práticas.
“Estamos trabalhando esses dados para fornecer orientações ao operador, como a aceleração ideal da máquina ou a posição correta do braço ao final do dia para minimizar o desgaste. Hoje, isso é feito por meio de relatórios específicos e treinamentos com os clientes”, afirma Adriano Merigli, presidente da JCB América Latina.
A análise começa antes mesmo de a máquina entrar em operação. Os equipamentos já saem de fábrica com sistemas embarcados capazes de coletar e interpretar dados, dentro de uma lógica de aprendizado contínuo (machine learning). Com isso, a tecnologia deixa de atuar apenas de forma reativa e passa a antecipar ajustes, contribuindo para operações mais previsíveis, eficientes e sustentáveis ao longo de todo o ciclo de uso.
Na John Deere, a jornada com a IA começou há algumas décadas, com uma coleta de dados robusta, para então avançar com as máquinas inteligentes. “Hoje, vemos a aplicação prática [da IA] tanto no John Deere Operations Center, onde avançamos com ferramentas de IA para auxiliar o produtor a configurar sua plataforma digital, permitindo uma interação de perguntas e respostas, quanto nas máquinas”, explica Estela Dias, gerente de Marketing Tático da companhia para a América Latina.
Quando o assunto são as máquinas, a evolução ocorreu especialmente em machine learning e visão computacional. “Precisamos de câmeras que capturem níveis de detalhes suficientes para transformar imagens em aprendizado e, posteriormente, em ação na máquina.”
Pulverizador da John Deere é equipado com tecnologia que identifica em tempo real o que é planta daninha e o que é a cultura
Na Agrishow, os visitantes que passaram pelo estande da fabricante puderam conferir de perto toda essa tecnologia. Um exemplo é a pulverização seletiva: câmeras instaladas na barra do pulverizador escaneiam o campo enquanto a máquina passa pelo terreno. Através de IA, o sistema identifica em tempo real o que é planta daninha e o que é a cultura. O diferencial é a ação. Em milissegundos, após a identificação, o sistema manda um comando para a máquina, que abre o bico e pulveriza apenas aquela planta específica.
“Essa é a materialização da IA no campo. E existe uma expectativa muito grande em relação a essa tecnologia especificamente, pois o retorno financeiro é muito visível. Em uma aplicação seletiva, se eu aplicar apenas onde há planta daninha, estou economizando o produto. Se apenas 30% da área estiver infestada, eu pulverizarei apenas esses 30%. O produtor sente isso diretamente no bolso. Além da economia, há fatores intrínsecos: não aplicamos defensivos sobre toda a cultura, o que reduz o estresse da planta e evita a colocação de produtos no meio ambiente sem necessidade”, ressalta Dias.
Ainda no campo da pulverização, a Geo Agri também apresentou na Agrishow um pulverizador autônomo voltado a culturas perenes. Projetados para operar de forma totalmente autônoma, os modelos integram diferentes tecnologias de navegação e inteligência artificial, com um sistema que combina localização de alta precisão, sensores de percepção de ambiente e visão computacional, garantindo posicionamento preciso mesmo em áreas com restrição parcial de sinal.
Na operação, o equipamento realiza controle dinâmico de dosagem e calibração automática em tempo real. De acordo com a empresa, a tecnologia pode reduzir em até 40% o uso de defensivos agrícolas ao evitar sobreposições e desperdícios, além de gerar ganhos operacionais e ambientais.
Nesse contexto de evolução tecnológica, a Case IH apresenta avanços importantes, como uma arquitetura eletrônica que viabiliza a manobra de cabeceira automatizada. Na prática, a tecnologia atua justamente em uma das etapas mais repetitivas da operação no campo: o fim de cada passada no talhão. O sistema automatiza funções como a redução de velocidade, o acionamento ou desligamento de implementos e o alinhamento da máquina para a próxima linha, reduzindo a necessidade de intervenção constante do operador.
Com isso, além de diminuir o cansaço do operador ao longo da jornada, a operação ganha em padronização e precisão nas curvas, evitando sobreposições e falhas. O resultado é um melhor aproveitamento da área, com economia de insumos e aumento da eficiência operacional.
Em outra frente, a máquina passa a se comunicar com outros equipamentos no campo, compartilhando informações que tornam a operação mais integrada e coordenada. Dentro da cabine, o operador conta com monitores de última geração, com interface intuitiva, que facilitam a navegação e a gestão das funções ao longo da jornada.
Ao mesmo tempo, todos esses dados são transmitidos em tempo real por meio do portal AFS Connect, permitindo o monitoramento das máquinas não apenas na fazenda, mas também pela rede de concessionários e pela própria fabricante. Esse nível de conectividade, segundo Paulo Arabian, vice-presidente de Vendas da Case IH para América Latina, amplia o controle sobre a operação, melhora a tomada de decisão e contribui para maior eficiência no uso dos equipamentos.
“Levamos esses recursos desde as menores até as maiores máquinas do portfólio. Não estamos falando de protótipos ou conceitos, mas de equipamentos reais, que já saem de fábrica prontos para o trabalho”, aponta Arabian.
Desafios para expansão da IA
A constatação de William Gibson segue atual: o futuro de fato chegou, mas continua distribuído de forma desigual. No campo, essa diferença aparece de maneira clara na infraestrutura de conectividade. Apesar dos avanços, a internet ainda não rompeu completamente as barreiras geográficas da produção agrícola. Dados da ConectarAGRO indicam que apenas 33,9% da área agrícola brasileira conta com cobertura 4G ou 5G, com maior concentração nas regiões Sul e Sudeste – um cenário que ainda limita a adoção mais ampla de tecnologias digitais no agro.
Pensando em reduzir esse gargalo de conectividade no campo, a John Deere lançou, em 2025, o JDLink Boost, uma solução baseada em internet via satélite, em parceria com a Starlink, que permite manter máquinas conectadas mesmo em áreas rurais remotas, fora da cobertura tradicional de redes móveis.
“A conectividade é crítica. Muitas vezes o produtor investe em tecnologia, mas, se não consegue enxergar o quanto está utilizando dela, não tem como saber se valeu a pena. Com a conectividade, tudo o que acontece na lavoura pode ser acompanhado na tela do celular em tempo real. Se ele tem uma área de 100 hectares e aplicou [defensivos] em apenas 30 hectares, ele consegue saber esse percentual exato e o resultado da operação na hora”, diz Estela Dias, da John Deere.
Com o avanço da automação, a qualificação da mão de obra no campo passa a ganhar ainda mais relevância. “Acreditamos muito que, embora a tecnologia seja vital, o agro continua sendo feito por pessoas. Por isso, focamos intensamente na questão do treinamento e da preparação. Isso é fundamental tanto para obter o máximo de performance das máquinas quanto por uma questão social de manter essas pessoas qualificadas para o mercado de trabalho”, afirma Arabian, da Case IH.
A empresa mantém o programa Formação de Alta Performance, que reúne cerca de 200 cursos gratuitos voltados à capacitação profissional. “Somente em 2025, foram quase 15 mil certificados emitidos para participantes da plataforma”, completa o executivo.
Apesar dos desafios, máquinas autônomas avançam
Mesmo diante de limitações, o avanço tecnológico não desacelera. Empresas do setor seguem investindo no desenvolvimento de máquinas autônomas, capazes de operar com mínima intervenção humana e gerar ganhos de eficiência no campo.
Nesse sentido, a Solinftec apresentou, na Agrishow, dois equipamentos que integram sua família de robôs autônomos, além da plataforma Alice Multiagente. Com base em uma ampla biblioteca de dados, a Alice AI orienta o produtor sobre quando e como agir em cada etapa da produção, do pré-plantio ao pós-colheita. A plataforma também é responsável por programar as tarefas executadas pelo robô Solix e por analisar, em tempo real, os dados coletados em campo.
A empresa passou a estruturar o histórico de safras acumulado ao longo de até duas décadas por seus clientes, transformando esse volume de informação em decisões práticas. Diferente de modelos baseados apenas em respostas sob demanda, a proposta é antecipar problemas e sugerir ações. Na manutenção, por exemplo, sistemas monitoram códigos de falha de máquinas de diferentes marcas e identificam anomalias antes que o equipamento pare, evitando interrupções na operação.
Há ainda aplicações voltadas à sustentabilidade. Uma análise do tráfego de máquinas permite identificar níveis de compactação do solo e sugerir rotas mais eficientes, reduzindo o chamado pisoteio e seus impactos.
Segundo Emerson Crepaldi, diretor de Operações da Solinftec, o avanço dessa arquitetura está diretamente ligado à necessidade de lidar com um problema crescente no campo: “a escassez de mão de obra qualificada, não apenas na operação, mas também na gestão de dados. A IA passa a assumir um papel estratégico, funcionando como um sistema de suporte contínuo à tomada de decisão”.
Para o vice-presidente global da Solinftec, Denis Arroyo, a tecnologia já representa uma mudança de patamar na operação agrícola. “Não se trata mais apenas de analisar dados, mas de agir sobre eles. Com a Alice Multiagente, a operação ganha autonomia para prever, decidir e executar em tempo real, conectando todas as variáveis do campo de forma integrada. Esse é um avanço concreto rumo a uma agricultura mais eficiente, previsível e sustentável em escala global”, afirma.
Valtra apresentou na Agrishow o “Talking Tractor”, protótipo que interage com o produtor por voz e texto
Vale ressaltar, no entanto, que parte dessas inovações ainda opera no campo como conceito, apontando para o que deve se consolidar nos próximos anos. É o caso do “Talking Tractor”, apresentado pela Valtra na Agrishow. O protótipo utiliza inteligência artificial para permitir que o produtor interaja com a máquina por voz ou texto, acessando informações de desempenho, consumo de combustível e emissões, recebendo insights imediatos.
A proposta é transformar dados técnicos em diálogos simples e visuais. Na prática, o conceito funciona como um assistente digital embarcado, capaz de traduzir informações complexas em orientações práticas durante a operação. Ainda sem previsão de lançamento comercial, o modelo reforça a direção da indústria: máquinas cada vez mais conectadas, inteligentes e interativas.
Embora a adoção da inteligência artificial avance em ritmos diferentes entre regiões e perfis de produtores, algumas tecnologias de fato já operam de forma concreta, apoiando decisões, otimizando recursos e aumentando a eficiência. No caso de soluções mais avançadas, como robôs autônomos, o uso ainda se concentra em um grupo mais restrito de produtores, com maior acesso à infraestrutura e capacidade de investimento, o que evidencia que há um longo caminho para a disseminação em larga escala no Brasil.
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