IA transforma o campo em Goiás e ajuda produtores a prever riscos e reduzir custos

A inteligência artificial deixou de ser uma tecnologia associada apenas aos grandes centros, aos escritórios e às empresas de inovação. No campo, ela começa a ganhar espaço em uma velocidade que já provoca mudanças na maneira como produtores rurais, técnicos, consultores e trabalhadores tomam decisões. Em Goiás, um dos principais polos do agronegócio brasileiro, a tecnologia ainda está em uma fase de descoberta e experimentação, mas já existem propriedades utilizando ferramentas de inteligência artificial para interpretar imagens, organizar informações, monitorar animais, acompanhar máquinas e até auxiliar no planejamento da produção.

O movimento ocorre em diferentes níveis. De um lado, grandes empresas e propriedades incorporam drones, sensores, sistemas de agricultura de precisão, visão computacional e equipamentos capazes de gerar e processar grandes volumes de dados. De outro, pequenos e médios produtores começam a ter contato com a tecnologia por meio de ferramentas muito mais simples, principalmente aplicativos que já fazem parte da rotina, como o WhatsApp, além de sistemas capazes de receber mensagens de voz, fotografias e perguntas em linguagem natural.

Para Uaitã Pires, diretor-geral do Hub Cerrado, o agro goiano ainda vive uma espécie de período de adaptação. “Estamos na fase ainda de descobrimento. Não é totalmente estranho, todo mundo tem já uma utilização, mas ainda estamos naquela fase de experimentação e descobrimento”, afirma em entrevista ao Jornal Opção.

A avaliação ajuda a explicar um cenário aparentemente contraditório: a inteligência artificial já está presente em propriedades e empresas do agronegócio, mas ainda não pode ser considerada uma tecnologia universalmente incorporada pelo produtor rural goiano. O acesso varia conforme o tamanho da propriedade, o nível de profissionalização da gestão, a disponibilidade de internet, a capacidade de investimento e, principalmente, a familiaridade do usuário com ferramentas digitais.

O potencial econômico, entretanto, é expressivo. Um estudo do Reglab sobre o impacto da inteligência artificial na economia brasileira estima que a tecnologia poderá acrescentar até R$ 986,7 bilhões ao Produto Interno Bruto (PIB) do país até 2030 (veja o estudo na íntegra ao final). Na agropecuária, o impacto potencial calculado é de R$ 48,2 bilhões em valor presente. O dado chama atenção por outro motivo: 92% desse impacto no setor agropecuário viria do chamado efeito-capital, isto é, da utilização da inteligência artificial para tornar máquinas, equipamentos e estruturas produtivas mais eficientes.

Isso significa que, no campo, a revolução da IA não necessariamente será protagonizada por um robô substituindo um trabalhador. Ela pode aparecer de maneira mais silenciosa: uma máquina que recebe manutenção antes de quebrar, um drone que identifica uma área da lavoura com problema, uma câmera que estima o peso de um animal sem submetê-lo ao estresse de uma balança, um sistema que identifica focos de incêndio ou uma ferramenta que ajuda o produtor a descobrir onde uma cultura precisa de determinado insumo.

O campo começa a conversar com a IA

Uma das principais mudanças trazidas pela popularização da inteligência artificial generativa foi a redução da barreira de entrada. Antes, para utilizar uma tecnologia avançada, o produtor precisava aprender a operar um software específico, adquirir equipamentos e, muitas vezes, depender de um especialista. Agora, ferramentas que funcionam por meio de conversa, texto, fotografia e áudio aproximam a tecnologia do cotidiano de quem está dentro da porteira.

Pedro Camilo, que atua na área de tecnologia e transformação digital da instituição, chama atenção para a importância do celular nesse processo. Segundo ele, “98% dos produtores rurais têm como ferramenta principal do celular o WhatsApp”. A partir dessa realidade, soluções que integram inteligência artificial a aplicativos conhecidos passam a ter uma vantagem: o produtor não precisa necessariamente aprender uma nova linguagem tecnológica para começar a utilizar a ferramenta.

“Hoje, o WhatsApp consegue ter acesso mais rápido, na palma da mão, a um dado onde o WhatsApp está integrado com inteligência artificial”, explica Pedro Camilo. Para ele, porém, a popularização das ferramentas precisa ser acompanhada por um processo de formação. “Nós precisamos preparar mais o produtor rural para o uso dessas novas tecnologias.”

O raciocínio é simples: não adianta entregar uma ferramenta sofisticada para uma propriedade que não registra informações básicas sobre suas próprias atividades. Antes de uma inteligência artificial interpretar dados, é necessário que os dados existam, estejam organizados e sejam confiáveis.

É justamente nesse ponto que o processo de transformação digital do campo começa, segundo Pedro Camilo, pela gestão. A assistência técnica gerencial é utilizada como uma etapa inicial para ajudar o produtor a retirar informações que estão apenas na memória e colocá-las em registros. “É fazer o produtor rural entender a propriedade, tirando da cabeça e colocando no papel. Com auxílio de um profissional. Então ele começa a ter uma visão de governança e gestão da propriedade”, explica.

A lógica é semelhante à de uma empresa urbana. Antes de uma ferramenta de inteligência artificial analisar despesas, produtividade ou desempenho, alguém precisa registrar esses dados. No campo, entretanto, a dimensão pode ser muito maior. Combustível, manutenção, alimentação do gado, produção de leite, produtividade por talhão, aplicação de insumos, chuvas, temperatura e dezenas de outras informações precisam ser coletadas.

A partir desses registros, a tecnologia começa a transformar números em informação e, posteriormente, em decisão.

Da caderneta ao algoritmo

O desafio é particularmente relevante para pequenos produtores. Em muitas propriedades, o primeiro passo da digitalização ainda é sair do caderno para uma plataforma. O técnico ajuda a organizar os dados e, depois, sistemas passam a devolver ao produtor informações capazes de orientar a tomada de decisão.

Pedro Camilo resume o processo como uma sequência. Primeiro vem a assistência técnica e gerencial. Depois, a utilização de sistemas e tecnologias. Em seguida, a inteligência artificial pode ser incorporada como uma camada capaz de analisar os dados e oferecer respostas.

“O produtor rural tem que aderir. Nós vemos, por exemplo, uma startup que existe hoje para o pequeno produtor de apicultura. Hoje é possível, através de um sensor de precisão, de uma balança, que é uma colmeia com balança, informar o pequeno produtor de apicultura qual é o momento ideal para ele fazer a coleta do mel”, relata.

O exemplo mostra que a IA no campo não precisa necessariamente começar com uma tecnologia cara ou complexa. Um sensor instalado em uma colmeia pode coletar dados sobre o peso ao longo do tempo. A informação permite identificar o momento mais adequado para a retirada do mel.

Em outras atividades, os ganhos podem estar relacionados ao bem-estar animal, à produtividade e à redução de custos.

Na pecuária de corte, já existem sistemas capazes de estimar o peso do animal a partir de imagens. Segundo Pedro Camilo, uma câmera pode registrar a passagem dos animais e um sistema de inteligência artificial calcular uma estimativa de peso sem a necessidade de conduzir cada animal para uma balança.

“Antes você tem que ter uma balança, um tronco para pesar o animal. Isso gera um certo nível de estresse no rebanho. Você tem que fechar o animal”, explica. Com a nova tecnologia, “em tempo real, a inteligência artificial já está dando a estimativa de peso daquele animal”, com índices de precisão que, segundo ele, chegam a mais de 90% em determinadas aplicações.

O uso de visão computacional também pode chegar à pecuária leiteira. Sistemas de monitoramento conseguem acompanhar comportamento, movimentação e temperatura dos animais e cruzar essas informações para identificar sinais que possam indicar problemas.

Pedro Camilo cita um projeto que utiliza imagens e sensores térmicos para monitorar o estresse dos animais. A partir do comportamento da vaca e de outros dados, a tecnologia pode auxiliar na identificação de sinais associados a problemas futuros.

Na prática, se trata de uma mudança importante: em vez de agir somente depois que o problema aparece, o produtor passa a trabalhar com a possibilidade de antecipação.

Máquinas que avisam antes de quebrar

Outro campo em que a inteligência artificial começa a mostrar seu potencial é a manutenção de máquinas agrícolas. Sensores instalados em equipamentos conseguem registrar continuamente informações sobre funcionamento, utilização e desempenho. Esses dados podem ser analisados para identificar padrões que indiquem uma possibilidade de falha.

Pedro Camilo afirma que já é possível detectar, por meio de sensores, quando determinado maquinário está sendo utilizado de maneira inadequada e alertar o proprietário sobre a possibilidade de uma manutenção antecipada. O objetivo é evitar que o equipamento quebre justamente durante uma operação importante.

A lógica é conhecida como manutenção preditiva. Em vez de esperar a máquina apresentar um problema, o produtor monitora os sinais emitidos pelo equipamento e programa uma intervenção antes que a falha provoque uma parada.

O estudo do Reglab aponta exatamente esse tipo de aplicação como um dos caminhos pelos quais a inteligência artificial aumenta a eficiência do capital. Uma máquina apoiada por IA pode ter menos necessidade de conserto, consumir menos energia e insumos e operar com maior consistência.

No caso brasileiro, essa característica é especialmente importante para o agronegócio porque a agropecuária possui elevada participação do capital em sua estrutura produtiva. Segundo o estudo, 81% do valor adicionado do setor corresponde ao capital, enquanto o trabalho representa 19%. Por isso, ganhos de eficiência em máquinas e equipamentos tendem a produzir efeitos significativos sobre a produtividade.

Drones deixam de ser apenas criador de imagens bonitas

A presença dos drones no agronegócio também está mudando. O equipamento deixou de ser apenas uma ferramenta para produzir fotografias aéreas e passou a integrar uma cadeia de coleta e análise de dados.

Marcelo Coutinho, CEO da IT Solutions Goiânia, afirmou ao Jornal Opção que a agricultura de precisão já vinha preparando o terreno para a chegada da inteligência artificial. “A tecnologia do agro já vem bem evoluída já há uma década”, afirma. Segundo ele, o produtor já precisava lidar com automação, sistematização e precisão porque “cada centímetro importa”.

O drone acrescenta precisão a esse processo.

Coutinho explica que levantamentos feitos por drones utilizam técnicas de aerofotogrametria, com imagens sobrepostas que permitem criar modelos tridimensionais do terreno. Com equipamentos equipados com RTK, é possível alcançar precisão centimétrica em determinadas aplicações.

A informação permite identificar declividades, áreas de concentração de água, curvas de nível e características do terreno que influenciam a operação das máquinas.

“Você vai conseguir saber como que a água da chuva vai escoar com precisão”, afirma Coutinho. A partir desse tipo de levantamento, o produtor consegue planejar melhor a drenagem, definir trajetos para máquinas e reduzir movimentações desnecessárias de solo.

A inteligência artificial entra posteriormente para interpretar essas imagens e transformar grandes volumes de informação visual em dados úteis.

Um dos exemplos mais impressionantes está na contagem de animais. Marcelo Coutinho relata que sua empresa realizou o inventário de mais de 8,7 mil cabeças de gado em menos de 24 horas. “Eu fui lá, fiz todo o voo, depois eu descarreguei as imagens e nós fizemso com o modelo treinado a nossa identificação do gado. Nós contamos mais de 8.700 cabeças em 24 horas”, diz. Segundo ele, a precisão chegou a aproximadamente 95% naquela aplicação.

O avanço está relacionado à evolução da visão computacional. Em vez de simplesmente interpretar pixels de maneira isolada, os modelos atuais podem ser treinados para reconhecer objetos e padrões específicos. Isso permite desenvolver modelos para identificação de gado, citros, eucalipto e outras culturas. “Quanto mais bem treinado você tem o modelo, mais preciso e mais rápido você consegue usar um serviço”, explica.

IA contra desperdício e fogo

O monitoramento por drones associado à inteligência artificial também pode ganhar importância em períodos de seca.

Marcelo Coutinho relata que imagens captadas por drones podem ser analisadas automaticamente para identificar fumaça e focos de incêndio. “Com o drone, você consegue fazer esse tipo de monitoramento. E ele agregado com a IA, você já consegue fazer essa identificação, por exemplo, de fumaça, de fogo. De forma automatizada, já identifica, já te mostra na tela em tempo real.”

Em um Estado que enfrenta períodos de estiagem e possui extensa área rural, a possibilidade de detectar rapidamente um foco pode significar a diferença entre um princípio de incêndio controlado e uma ocorrência de maiores proporções.

Mas os benefícios ambientais não se restringem ao combate ao fogo.

Uaitã Pires, diretor do HUB Cerrado, destaca uma aplicação da visão computacional no uso de defensivos agrícolas. Sistemas podem identificar determinadas plantas e direcionar a aplicação apenas para os pontos necessários, em vez de pulverizar uma área inteira de maneira uniforme.

“Ela faz a visão computacional, reconhece qual é a planta que precisa do combate e faz a aplicação específica. Isso tem reduzido em 90% o custo e o uso de defensivo agrícola para combate de ervas”, afirma.

Se aplicada em escala, uma tecnologia desse tipo pode produzir uma combinação rara no agronegócio: redução de custos, aumento da precisão e menor utilização de insumos.

O caso de uma fazenda de seringueira

No município de Aurilândia, um produtor rural já utiliza inteligência artificial no cotidiano da propriedade. Alexandre Costa trabalha com produção de látex e borracha de seringueira e possui formação anterior em eletrônica e programação. Essa familiaridade com tecnologia facilitou a criação de soluções próprias.

“Eu estou usando inteligência artificial para muita coisa”, afirma. Alexandre Costa desenvolveu um software exclusivo para a fazenda e conta que os funcionários também utilizam ferramentas de IA. Em uma das atividades recentes, a tecnologia foi usada para auxiliar na divisão dos talhões a partir do mapa da propriedade.

A escolha pela tecnologia está relacionada às características da própria cultura.

A seringueira exige precisão porque pequenas diferenças de produtividade, multiplicadas por centenas de milhares de árvores, podem representar perdas significativas.

Alexandre Costa explica que a propriedade possui aproximadamente 300 mil árvores e que a produção é resultado de dezenas de cortes ao longo do ano. “Se você errar qualquer coisinha, você já perde dinheiro, já é prejuízo”, afirma. Na seringueira, segundo ele, “é mais detalhe ainda”, justamente porque a produção acumulada depende de pequenas quantidades retiradas repetidamente de cada árvore.

A IA, nesse contexto, é uma ferramenta para ganhar velocidade na análise e reduzir o tempo necessário para determinadas tarefas.

“Hoje está muito bom, os erros estão muito menores. Estamos podendo confiar muito mais”, afirma. Para ele, uma das maiores vantagens é a velocidade. “A rapidez que resolvemos coisas que antigamente você demorava duas, três horas, e você faz em minutos e até segundos. Não tem nem comparação”, continua.

O produtor, entretanto, não trata a inteligência artificial como uma autoridade absoluta. “Lógico que temos consultor, que ele não vai acreditar 100% na IA. Porque você tem que ter um pouquinho de discernimento, até mesmo porque as IAs também erram”, diz.

Essa ressalva é importante para entender como a tecnologia tende a ser incorporada ao agro. Em vez de substituir automaticamente o conhecimento acumulado pelo produtor ou pelo técnico, a IA pode funcionar como uma ferramenta de apoio.

Satélite para encontrar os pontos fracos da lavoura

Alexandre Costa também trabalha em uma etapa mais sofisticada de uso da tecnologia: o cruzamento de imagens de satélite com inteligência artificial.

A ideia é comparar imagens de diferentes períodos para identificar áreas que apresentam desempenho inferior. Em uma propriedade com centenas de hectares plantados, percorrer visualmente toda a área para encontrar problemas pode consumir muito tempo e ainda estar sujeito a falhas humanas.

O produtor pretende utilizar imagens da safra anterior como referência para monitorar a safra seguinte. A partir da comparação, a inteligência artificial poderá ajudar a identificar pontos mais fracos, direcionando a coleta de amostras de solo e a investigação de possíveis deficiências.

“Eu posso chegar lá e colocar mais [insumo], eu posso fazer uma análise de solo mais precisa, então eu mando, por exemplo, o funcionário ir lá e buscar tantas amostras naquele talhão tal, que é mais fraco”, relata.

O detalhe mais importante está na mudança de escala. A IA não precisa executar todo o processo sozinha. Ela pode selecionar onde vale a pena o produtor concentrar sua atenção. Esse é um dos pontos centrais da transformação digital no campo: transformar milhares de informações em prioridades.

A qualidade do dado é o novo insumo

A expansão da inteligência artificial traz, entretanto, uma regra básica: uma IA só pode produzir boas respostas quando recebe informações adequadas. “Quanto melhor a qualidade de dados que você sobra, melhor vai ser a qualidade da resposta”, afirma Uaitã Pires.

Por isso, a digitalização da propriedade precisa acontecer antes ou junto com a adoção de ferramentas mais avançadas.

É nesse contexto que o Senar Goiás trabalha com capacitação. Segundo Pedro Camilo, a instituição oferece curso de inteligência artificial a distância, gratuito, com conteúdos que vão desde a introdução à tecnologia até suas aplicações na agricultura e na pecuária. A entidade também desenvolve iniciativas de formação de jovens e cursos presenciais.

O Senar também trabalha na formação de talentos no interior. Pedro Camilo cita uma parceria realizada com 70 instituições de ensino, envolvendo estudantes de áreas como agrárias e computação, com o objetivo de aproximar conhecimento tecnológico e necessidades do campo.

A aposta é que a transformação digital também possa ajudar a resolver um problema antigo do meio rural: a sucessão familiar. “Se ele não está gerando dado, a participação do sucessor, na minha visão, fica mais difícil”, explica Camilo.

Para ele, quanto mais dados e tecnologia uma propriedade possui, maior pode ser a aproximação das novas gerações com o negócio da família. “A tecnologia é isso, na minha visão. Ela é uma ponte que vai conectar as gerações.”

A frase sintetiza uma das dimensões menos discutidas da inteligência artificial no agro. A tecnologia não está apenas modificando a produção. Ela pode alterar a relação entre pais e filhos dentro das propriedades, permitindo que jovens que cresceram conectados assumam funções de gestão, análise e inovação sem necessariamente abandonar o campo.

O consultor será substituído?

A expansão da IA inevitavelmente levanta uma pergunta: se máquinas e sistemas conseguem analisar dados, interpretar imagens e produzir respostas, o que acontecerá com técnicos, consultores e outros profissionais que atuam no campo?

Para Uaitã Pires, a resposta não está na eliminação do profissional, mas na mudança do profissional que não se adapta. “O que vai substituir é um consultor e o técnico não usam ou dominam as ferramentas”, afirma. Segundo ele, a IA pode aumentar a capacidade de trabalho, reduzir custos, permitir que um profissional acompanhe uma área maior e entregue respostas mais rapidamente.

A lógica é semelhante à introdução de outras ferramentas digitais. Uma planilha eletrônica não eliminou a necessidade de conhecimento contábil ou administrativo. Um editor de texto não eliminou a necessidade de um profissional capaz de produzir conteúdo. A tecnologia mudou a forma de executar determinadas tarefas.

O estudo do Reglab reforça essa interpretação. Na agropecuária, apenas 8% do impacto estimado da IA viria do efeito sobre trabalhadores, justamente porque grande parte das atividades rurais ainda é manual. Já a maior parcela do impacto seria produzida pelo aumento da eficiência das máquinas e equipamentos.

O estudo também ressalta que exposição à IA não significa necessariamente substituição. Muitas atividades podem ser complementadas pela tecnologia, mantendo o ser humano responsável por julgamento, coordenação e tomada de decisão.

No campo, esse aspecto é particularmente relevante. Uma inteligência artificial pode indicar que determinado talhão apresenta sinais de deficiência. Mas alguém precisa interpretar o resultado, verificar a hipótese, decidir se uma amostra será coletada, avaliar o custo da intervenção e definir o que fazer.

O grande gargalo ainda é a internet

Se a tecnologia já existe, por que sua adoção ainda não é maior? A resposta dos entrevistados pelo Jornal Opção converge para três grandes obstáculos: conectividade, custo e capacitação.

Uaitã Pires, diretor do HUB Cerrado, chama atenção para as condições do ambiente rural. “É sol, é poeira, é chuva. Então os equipamentos a serem utilizados precisam ter uma robustez maior”, afirma. Um equipamento projetado para um ambiente controlado precisa ser adaptado para funcionar em uma propriedade rural.

Depois, segundo ele, vem a conectividade.“Embora tenha algumas que não precisem, mas é um desafio”, afirma Pires ao falar da necessidade de internet para o funcionamento de determinadas soluções.

Pedro Camilo também coloca a conexão como um dos principais gargalos. A situação é particularmente problemática para pequenos produtores, que precisam arcar com a instalação e manutenção da infraestrutura necessária para transmitir os dados gerados na propriedade. “Um dos grandes gargalos que vemos na inteligência artificial é justamente essa questão da dificuldade de conectividade no campo”, afirma.

O estudo do Reglab chega a conclusão semelhante em escala nacional. A concretização do potencial de R$ 48,2 bilhões estimado para a agropecuária depende da expansão da conectividade rural e da infraestrutura de processamento de dados.

Sem internet, uma propriedade pode até possuir sensores, câmeras e equipamentos sofisticados, mas terá dificuldade para integrar essas informações em um sistema capaz de processá-las.

O custo ainda pesa

Outro obstáculo é o financeiro. Uma grande fazenda consegue diluir o custo de drones, sensores, softwares e equipamentos sobre uma área extensa e uma produção de grande escala. Para um pequeno produtor, a mesma tecnologia pode representar uma parcela significativa do investimento disponível.

Pedro Camilo avalia que o custo de instalação da infraestrutura digital ainda limita a expansão da tecnologia. “Não é de graça, eu não tenho internet na minha fazenda de graça”, afirma.

O desafio não está apenas na compra do equipamento. É preciso considerar conectividade, manutenção, treinamento, atualização de sistemas e integração dos dados.

Por outro lado, a própria popularização da IA generativa pode diminuir uma parte dessa barreira. Ferramentas de linguagem passaram a oferecer recursos avançados a preços relativamente baixos, permitindo que pequenos produtores tenham contato com sistemas que antes exigiriam investimentos maiores.

Alexandre Costa é um exemplo. Ele afirma que utiliza ferramentas como ChatGPT e que funcionários também usam o Gemini. “A gente paga um ChatGPT por mês, que é muito barato”, relata.

A diferença está no tipo de uso. Para tarefas simples, uma ferramenta de linguagem pode ajudar a organizar informações, produzir textos ou esclarecer dúvidas. Para agricultura de precisão, visão computacional, automação e monitoramento, são necessários equipamentos e sistemas específicos.

Uaitã Pires faz justamente essa distinção. Ferramentas generalistas como ChatGPT e Gemini podem ser úteis, mas existem inteligências artificiais treinadas com bases de conhecimento específicas para determinadas atividades. “Ele é aquele cara que sabe tudo, mas não sabe nada em profundidade”, resume ao comparar modelos generalistas e sistemas especializados.

Goiás pode virar referência

Se os obstáculos são grandes, as oportunidades também seguem o mesmo caminho. Para Uaitã Pires, uma das principais possibilidades de Goiás está justamente na gestão dos dados das propriedades. Ele aponta potencial tanto para grãos quanto para pecuária, além de aplicações em genética e melhoria de produtividade.

“A gente tem muita potencialidade”, afirma ao falar da gestão de dados em fazendas e agroindústrias.

O argumento ganha força quando colocado diante dos números do estudo nacional. Embora a agropecuária apareça com impacto estimado de R$ 48,2 bilhões, 92% desse resultado está associado ao capital. Isso significa que a modernização de máquinas, equipamentos e sistemas pode ser decisiva para capturar o potencial da tecnologia no setor.

Pedro Camilo é ainda mais otimista. Para ele, Goiás possui elementos capazes de formar um ecossistema próprio de inovação no campo: assistência técnica, produtores, dados, startups e universidades.

“Nós já somos hoje o maior Estado do país na assistência técnica”, afirma. Ele cita os mais de 40 mil produtores atendidos pelo Senar Goiás e defende a aproximação entre os desafios identificados nas propriedades e a pesquisa acadêmica.

A combinação, segundo ele, poderia colocar Goiás em posição de destaque internacional. “Eu tenho a certeza de dizer que Goiás tem total condições de ser a referência de IA no agro no país. Não no país, mas na América Latina”, afirma Pedro Camilo.

A afirmação não significa que o Estado já tenha alcançado esse estágio. Ela representa uma aposta baseada na combinação de infraestrutura institucional, atividade agropecuária relevante, formação profissional e ecossistema de inovação.

O futuro será mais simples, não necessariamente mais complicado

A tendência apontada é de que a inteligência artificial se torne progressivamente mais fácil de utilizar.

Alexandre Costa comparou o processo ao que aconteceu com a internet. No início, computadores e conexões exigiam conhecimento técnico. Depois, o celular e aplicativos simplificaram o acesso. “E a IA vai ser a mesma coisa”, afirma. Para ele, as ferramentas deverão se tornar cada vez mais acessíveis, inclusive por meio da voz.

O produtor acredita que a tecnologia chegará à ponta justamente porque não exigirá necessariamente conhecimento avançado de informática. “Você não precisa digitar, você pode conversar e perguntar”, diz. Na avaliação dele, isso permitirá que pessoas com pouca familiaridade com computadores utilizem sistemas de inteligência artificial da mesma maneira que hoje utilizam aplicativos de mensagens.

No campo, essa simplificação pode ser decisiva. Uma tecnologia que exige treinamento complexo e dezenas de comandos dificilmente será adotada em massa por quem precisa dividir o tempo entre máquinas, animais, lavoura, clima, funcionários e problemas cotidianos.

Uma solução que permita mandar uma fotografia de uma planta, um áudio descrevendo um problema ou uma pergunta pelo celular tem muito mais chance de entrar na rotina.

Uaitã Pires chama atenção exatamente para esse aspecto. “Se uma solução não tiver uma interatividade com áudio que você possa mandar, que é uma parte de como o pessoal se comunica no agro, ela já vai ter uma barreira de adoção muito maior”, afirma.

Uma revolução que começa pelos detalhes

A imagem mais comum da inteligência artificial no campo talvez seja a de grandes máquinas autônomas trabalhando em extensas plantações. Mas a transformação que já ocorre em Goiás é mais discreta.

Ela aparece na pergunta feita pelo produtor a um chatbot. No funcionário que utiliza uma ferramenta de IA para resolver uma dúvida. No drone que identifica uma área com problema. Na câmera que estima o peso de um boi. No sensor que alerta sobre a manutenção de um trator. Na colmeia que informa o momento adequado para a coleta do mel. Na imagem de satélite que ajuda a descobrir onde a lavoura está mais fraca. No sistema que identifica fumaça antes que o incêndio se espalhe.

A soma desses pequenos avanços pode produzir uma transformação grande.

O estudo do Reglab estima que os ganhos de produtividade provocados pela IA não surgirão de maneira instantânea. Eles serão graduais, à medida que empresas, trabalhadores e equipamentos incorporarem as novas ferramentas. O modelo considera que a adoção ocorre em uma curva progressiva, começando lentamente, acelerando e depois se estabilizando.

No caso da agropecuária, essa dinâmica pode ser ainda mais evidente. O produtor não troca toda a frota de máquinas de uma hora para outra. Não instala sensores em todos os animais simultaneamente. Não digitaliza todos os registros de uma propriedade em um único dia. A transformação acontece por etapas.

Primeiro, vem o dado. Depois, a organização. Em seguida, a ferramenta. E, por fim, a capacidade de transformar aquela informação em decisão.

É por isso que a inteligência artificial no agro goiano não deve ser compreendida apenas como uma corrida para comprar o equipamento mais moderno. A verdadeira vantagem competitiva pode estar na capacidade de uma propriedade saber quais dados precisa coletar, como organizá-los e qual pergunta precisa fazer.

A propriedade inteligente depende de gente

A tecnologia pode automatizar tarefas, mas não elimina a necessidade de conhecimento. A própria experiência de Alexandre Costa demonstra isso. Mesmo utilizando inteligência artificial para programação, gestão e análise, ele mantém consultores e ressalta a necessidade de discernimento.

Uaitã Pires segue na mesma direção ao defender que a IA amplia o trabalho do profissional em vez de simplesmente eliminá-lo. O técnico que souber usar a ferramenta poderá atender mais propriedades, analisar mais informações e tomar decisões mais rapidamente.

O estudo também aponta para a complementaridade entre humanos e IA. Segundo o documento, de cada 100 tarefas cognitivamente expostas à tecnologia, apenas uma parcela seria economicamente viável para automação plena no horizonte considerado; a maior parte tende a funcionar como complemento da produtividade humana.

No agro, essa complementaridade ganha uma característica particular: a realidade do campo é altamente variável.

Chove em uma área e não em outra. Um talhão apresenta deficiência e o seguinte não. Um animal demonstra determinado comportamento enquanto outro não. Uma máquina trabalha sob condições diferentes dependendo do solo, do relevo e da operação. É justamente essa complexidade que torna os dados importantes.

Quanto maior a quantidade de informações confiáveis, maior a possibilidade de encontrar padrões que não seriam percebidos apenas pela observação humana.

O desafio é fazer a tecnologia chegar à porteira

O avanço da inteligência artificial no agronegócio goiano, portanto, não depende apenas da evolução dos modelos tecnológicos. Depende também de infraestrutura, formação e capacidade de transformar tecnologia em ferramenta útil.

Uaitã Pires defende que as empresas precisam entender a realidade do produtor antes de desenvolver seus produtos. “Elas precisam entender que a realidade do campo é diferente da realidade da cidade ou da indústria”, afirma.

Isso envolve equipamentos mais resistentes, interfaces mais simples e soluções desenvolvidas a partir das dores reais da propriedade. Uma tecnologia sofisticada que não resolve um problema concreto dificilmente terá adoção. Da mesma forma, uma ferramenta excelente que não funciona sem internet pode ser pouco útil em uma região sem conectividade.

O futuro do agro inteligente, portanto, não deve ser definido apenas pelo algoritmo mais poderoso, mas pela capacidade de combinar algoritmo, infraestrutura e conhecimento local. Goiás possui uma vantagem: a escala do agronegócio e a presença de instituições capazes de aproximar produtores, empresas, startups e universidades.

O desafio é transformar essa vantagem potencial em uma rede efetiva.

Da experimentação para a escala

A inteligência artificial ainda não domina o campo goiano, mas também já não é uma promessa distante. Ela está sendo testada, adaptada e incorporada em diferentes pontos da cadeia produtiva. Em algumas propriedades, aparece de forma simples, como uma conversa com um chatbot. Em outras, está integrada a drones, sensores, máquinas e sistemas de gestão.

O movimento é particularmente rápido porque a tecnologia está ficando mais barata, mais intuitiva e mais acessível.

Para o pequeno produtor, o primeiro passo pode ser registrar corretamente os dados da propriedade. Para o médio, pode significar integrar sistemas de gestão e sensores. Para o grande, pode envolver visão computacional, máquinas autônomas e análise de imagens em escala.

Em todos os casos, a lógica é a mesma: produzir melhor utilizando melhor a informação disponível.

A experiência de Alexandre Costa mostra essa mudança. O produtor vê a inteligência artificial como uma tecnologia que tende a ocupar um espaço semelhante ao da internet. “Hoje praticamente é inviável uma empresa agrícola que não tem internet”, afirma. Para ele, “a IA vai ser a mesma coisa”.

Se a previsão estiver correta, a discussão daqui a alguns anos não será mais sobre se o produtor usa inteligência artificial. A pergunta será outra: quanto ele utiliza, em quais etapas da produção e quão bem consegue transformar os dados gerados pela propriedade em decisões. O campo goiano está começando essa jornada.

E, pelo que indicam as experiências já existentes, a grande revolução não está necessariamente em substituir quem trabalha na fazenda. Está em permitir que as pessoas que já estão ali consigam enxergar mais, calcular mais rápido, errar menos e tomar decisões melhores.

No fim, a inteligência artificial pode não ser a máquina que tira o produtor do campo. Pode ser justamente a ferramenta que permitirá que ele permaneça nele, produzindo com mais precisão, menos desperdício e maior capacidade de competir em um mercado cada vez mais orientado por dados.

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