19/Mar/2026

A adoção de inteligência artificial tem ampliado a receita e a eficiência operacional no agronegócio brasileiro, consolidando-se como ferramenta estratégica para aumento de produtividade e melhoria na gestão das propriedades. Levantamento da PwC indica que 33% das empresas do setor já atribuem crescimento de receita ao uso de IA. A tecnologia vem sendo aplicada principalmente na automação de processos, monitoramento de lavouras e apoio à tomada de decisão. No campo, soluções baseadas em IA têm sido utilizadas para controle de pragas, manejo de irrigação, avaliação da qualidade do solo, zoneamento agrícola e pulverização, promovendo maior eficiência no uso de insumos e redução de custos operacionais. Além do impacto produtivo, a tecnologia também avança nas áreas gerencial e estratégica.

De acordo com especialistas da FGV Agro, a IA contribui para o controle de custos, gestão de estoques, planejamento de safra e previsão de preços, além de ampliar a rastreabilidade da produção. A agricultura de precisão, apoiada por sensores, drones e satélites, permite análise detalhada das condições do solo e do desenvolvimento das culturas, favorecendo decisões mais assertivas e redução de desperdícios. Na pecuária, a tecnologia auxilia no monitoramento da saúde animal, nutrição e reprodução, com ganhos em produtividade e bem-estar dos rebanhos. Apesar dos benefícios, a adoção ainda enfrenta desafios, como o alto custo inicial, a necessidade de conectividade no meio rural e a demanda por capacitação técnica.

O ambiente de juros elevados também impõe cautela aos investimentos, embora a expectativa de redução das taxas possa estimular a expansão dessas tecnologias. Experiências práticas indicam ganhos relevantes. Projetos de automação têm reduzido significativamente o esforço manual e os custos de manutenção de sistemas, além de aumentar a previsibilidade orçamentária e liberar recursos para novas iniciativas de inovação. A avaliação do setor é de que a inteligência artificial não elimina postos de trabalho, mas redefine competências, exigindo maior qualificação e atuação analítica por parte dos profissionais. Nesse contexto, o uso de dados passa a ser central para decisões mais eficientes e sustentáveis no agronegócio. Fonte: CNN Brasil. Adaptado por Cogo Inteligência em Agronegócio.