Publicado em: 19/12/2025.
Na agricultura, a Inteligência Artificial (IA) não começa no algoritmo, mas no dado. Entenda como a ciência de dados redefine as decisões e reduz as incertezas no campo.
De acordo com a Companhia Nacional de Abastecimento (CONAB), a agricultura brasileira cultiva mais de 79,8 milhões de hectares e responde por 8% da produção mundial de alimentos.
Ao mesmo tempo, opera sob um nível elevado de incerteza. Fatores ligados a clima, solo e manejo explicam até 75% da variabilidade da produtividade agrícola.
Esse número expõe um limite do modelo tradicional de decisão baseado apenas em médias históricas, calendário fixo e experiência empírica.
É nesse cenário que a IA ganha espaço no agro. Não como solução mágica, nem como substituta do agrônomo, mas como ferramenta para reduzir incertezas, organizar informações complexas e antecipar decisões críticas.
A IA passa a ser estratégica quando conectada ao funcionamento real do sistema agrícola.
Do processamento à inteligência artificial: onde tudo realmente começa
É comum associar IA a algoritmos sofisticados, modelos complexos e alto poder computacional.
Imagem: IA no campo transformando a realidade (imagem gerada com IA)
De acordo com Diego Siqueira, CEO da Quanticum e docente do Programa SolloAgro, essa visão distorce o problema da agricultura digital. Para ele, “a IA não começa no algoritmo. Ela começa no dado”.
No campo, sensores, análises de solo, imagens de satélite, máquinas agrícolas, dados climáticos, histórico de manejo e registros produtivos geram diariamente um grande volume de informações.
Imagem: método para mapear uso e cobertura do solo a partir de imagens de satélite. Fonte: Agência FAPESP (2024)
O desafio não está na ausência de tecnologia, mas na forma como esses dados são capturados, organizados e utilizados.
Um ponto crítico observado em estudos sobre maturidade analítica:
- 44% dos dados agrícolas sequer são capturados;
- 24% são coletados, mas nunca utilizados;
- Apenas 32% dos dados gerados chegam a apoiar a tomada de decisão.
Esse cenário apresenta um ponto-chave: o maior gargalo da IA na agricultura não é tecnológico. Ele é metodológico, conceitual e humano.
Agricultura digital não é para acumular dados, mas para estruturar decisões
Muitas organizações acreditam que o diferencial competitivo está em adotar IA, instalar sensores ou contratar plataformas digitais.
Na prática, isso resulta em acúmulo de dados e frustração com os resultados.
Imagem: acumulação de dados passado pelos sistemas de informação. Fonte: Lampeão (2020)
O diferencial real está em entender a origem dos dados e como eles se conectam dentro de um ecossistema agrícola.
Dados de solo analisados de forma isolada, sem considerar clima, relevo, manejo e tempo, geram interpretações frágeis.
Imagens de satélite sem contexto pedológico ampliam o risco de erro.
A IA não corrige falhas de base. Ela apenas amplifica o que recebe.
IA aplicada ao solo e à fisiologia vegetal
O solo é um dos principais fatores limitantes da produtividade agrícola e um dos mais heterogêneos.
A IA permite integrar análises de solo, mapas de produtividade e relevo para definir zonas de manejo com precisão.
Isso viabiliza:
- Adubações localizadas;
- Calagem ajustada ao potencial real do ambiente;
- Uso mais eficiente de insumos.
Na fisiologia vegetal, algoritmos aplicados a imagens multiespectrais conseguem identificar estresses hídricos e nutricionais em estágios iniciais, antes mesmo dos sintomas visuais.
Imagem: sensores detectam estresse hídrico em plantas antes dos sintomas visíveis. Fonte: Instituto de Tecnologia de Massachusetts (2024)
A IA atua como um amplificador da leitura fisiológica da planta, potencializando a capacidade de enxergar processos invisíveis ao olho humano.
Manejo de pragas: da reação à prescrição preventiva
No manejo fitossanitário, modelos preditivos cruzam clima, estádio fenológico e histórico da área para estimar a probabilidade de surtos.
O resultado é a redução de aplicações desnecessárias e menor pressão de seleção por resistência.
Mais uma vez: sem método na captura do dado, não há inteligência na resposta.
De ROI para ROL: a mudança de mentalidade
Na maioria das vezes, a adoção de tecnologia no agro é avaliada pelo Return on Investment (ROI).
Diego Siqueira propõe uma mudança importante: a agricultura digital precisa olhar para o Return on Learning (ROL), ou Retorno sobre o Aprendizado.
O foco deve estar nas perguntas certas:
- Quanto o sistema produtivo aprende com seus próprios dados?
- Quanto esse aprendizado melhora as decisões futuras?
- Quanto ele reduz erros recorrentes ao longo das safras?
Sem aprendizado contínuo, não existe inteligência, apenas acúmulo de dados sem valor decisório.
A IA somente gera valor quando cada safra alimenta a próxima com conhecimento estruturado.
Conclusão
A agricultura orientada por inteligência artificial não é sobre tecnologia sofisticada. É sobre fazer as perguntas certas, capturar os dados corretos, no lugar certo e na escala adequada.
O SolloAgro atua exatamente nesse ponto de conexão. Com base científica e visão sistêmica, o Programa prepara profissionais para estarem atualizados frente às inovações do mercado.
O dado já existe. O diferencial está em quem sabe transformá-lo em aprendizado, decisão e resultado sustentável.
Conheça os cursos e treinamentos promovidos pelo Programa SolloAgro da ESALQ/USP e se atualize com o que há de melhor no mercado.
*Texto redigido pela Equipe de Conteúdo do SolloAgro.
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