Cinco tecnologias do agronegócio em alta antes da porteira

Pesquisa do PwC Agtech Innovation aponta que soluções de digitalização e automação na gestão de dados estão em alta entre empresas e cooperativas

São Paulo – O agronegócio enfrenta desafios que vão além do manejo tradicional: mudanças climáticas, instabilidades geopolíticas e flutuações econômicas testam constantemente a resiliência e inovação do setor. Nesse cenário, a capacidade de reinvenção se torna essencial para que organizações se adaptem às adversidades e assegurem a sustentabilidade dos negócios, fazendo uso de soluções que endereçam os desafios atuais e moldam o futuro do mercado. 

Para compreender como empresas e cooperativas estão se adaptando, o PwC Agtech Innovation lançou a pesquisa “Termômetro da inovação aberta no agro”, que analisou a maturidade da inovação no setor, destacando áreas de investimento antes, dentro e depois da porteira. Essa divisão permite avaliar como as inovações transformam o agro em diferentes etapas da produção. 

Os resultados revelam cinco frentes prioritárias de investimento: 

Inteligência Artificial: 61%

Digitalização: 57%

Automação, aprendizado de máquinas e robótica: 55%Conectividade: 49%

Big Data avançada e Internet das Coisas (IoT): 43% 

“Embora distintas, essas tecnologias são complementares e colaboram para o desenvolvimento de soluções mais avançadas. Podemos detalhar como cada uma delas impacta o agronegócio, com exemplos práticos e tendências de mercado”, comenta Mauricio Moraes, sócio e líder de Agronegócio da PwC e CEO do Agtech Innovation. 

O sócio da PwC e COO do PwC Agtech Innovaton, Dirceu Ferreira Júnior, destaca, ainda, a necessidade de conexão das áreas internas e externas. “Das organizações que participaram da pesquisa, somente 32% afirmaram que seus grupos de inovação estão conectados com áreas internas e parceiros externos. Olhar para dentro é importante para que esta conexão seja eficiente do lado de fora da porteira”, acrescenta.Conectividade: a base para o agro digital 

A conectividade é o centro das transformações tecnológicas no campo, mas desafios como infraestrutura, custos elevados e longas distâncias dificultam a expansão na área produtiva das fazendas. Segundo estudo da Esalq-USP em parceria com o Ministério da Agricultura, apenas 23% da zona rural no Brasil tem algum acesso à internet.
 Isso prejudica o uso de tecnologias que dependem de dados em tempo real, como o monitoramento remoto e uso de máquinas autônomas. Em comunidades remotas, também restringe o acesso ao ensino a distância, telemedicina e entretenimento. Para mitigar esses desafios, soluções como redes de rádio, satélites geoestacionários e tecnologias 3G e 4G estão sendo empregadas.

Levar internet para o campo exige a mobilização de agentes públicos e privados. Exemplos incluem a parceria entre John Deere e Starlink, que já conecta maquinários agrícolas da multinacional a partir de antenas via satélite da SpaceX. Em outra vertente, o programa Semear Digital, liderado pela Embrapa e Fapesp, tem o objetivo de conectar até 14.000 imóveis rurais, com foco especial em pequenos e médios produtores que enfrentam dificuldades estruturais. 

Digitalização em prol da gestão estratégica 

A transformação digital é um pilar estratégico essencial para empresas que buscam adotar novas tecnologias e tomar decisões baseadas em dados. Ela envolve redefinir não apenas a forma de coletar e organizar os dados, mas também a maneira como essas informações são utilizados para aprimorar a gestão e otimizar a produção. Esse entendimento é o primeiro passo para promover uma mudança de mentalidade, que vai além da simples substituição de processos manuais por soluções digitais. 

A startup Elysios, com sua plataforma Demetra, é um exemplo de como a digitalização pode converter dados em inteligência. Sua solução permite o registro de informações de campo de forma digital, mesmo em locais sem conexão à internet. Assim que a conexão é restabelecida, as informações são sincronizadas, melhorando a comunicação entre produtores, técnicos e gestores, para otimizar a tomada de decisões. 

No entanto, um dos maiores desafios da transformação digital no campo ainda é a capacitação da mão de obra rural. Para atender a essa necessidade, a edtech Já Entendi Agro desenvolveu uma metodologia própria, com foco em capacitar profissionais para operar equipamentos e ferramentas digitais no setor agrícola. 

Big Data e IoT na conexão de dispositivos e decisões 

Sensores e dispositivos conectados em lavouras, máquinas e equipamentos têm gerado volumes cada vez maiores de informações que, quando analisadas em conjunto, oferecem insights para o planejamento, manejo e distribuição da safra.

Enquanto dispositivos conectados por internet das coisas (IoT) geram dados em tempo real, o Big Data permite organizar e processar essas informações, transformando-as em inteligência estratégica para a gestão.

Um exemplo prático é o da startup IBBX, que utiliza IoT para monitorar remotamente variáveis como umidade, temperatura e o status de maquinários usando sensores de campo. Essa abordagem proporciona maior precisão e agilidade no acompanhamento das condições ambientes. Outro exemplo é o da SciCrop, especializada em Big Data e também em IA, que transforma grandes volumes de informações em insights estratégicos. 

Inteligência Artificial: precisão para decisões complexas 

A inteligência artificial, amplamente discutida desde 2023, segue em destaque e integrada a diversas áreas do cotidiano — de assistentes virtuais e ferramentas de geração de texto e imagem às mídias sociais, com seus anúncios e recomendações.
 

No agronegócio, não é diferente e a lista de aplicações não para de crescer. Antes da porteira, alguns destaques são: desenvolvimento de novas moléculas de defensivos, previsão e planejamento de safra, análise de cenários de mercado, assistência técnica e comunicação com clientes. 

Startups desempenham um papel crucial na adoção dessas tecnologias no campo. A Quickium, por exemplo, combina IA e IoT para criar soluções que transformam processos produtivos e utilizam visão computacional para classificar e identificar padrões em podem auxiliar, por exemplo, no planejamento da safra. Já a Cromai pode ter sua tecnologia aplicada não somente no combate a daninhas ao longo da produção, mas antes da safra, na análise de resultados do ciclo anterior e busca de otimização de processos, redução de custos e aumento de produtividade. 

Outros exemplos incluem soluções voltadas para o setor financeiro do agro. A agfintech Traive utiliza modelos proprietários de inteligência artificial para realizar avaliações de risco imediatas, permitindo que seus parceiros ofertem crédito de forma inteligente, acessível e ágil. Por sua vez, a startup Grão Direto, com a solução AIrton, acelera negociações de barter, analisa contratos para extrair informações relevantes, identifica padrões e visa tornar processos burocráticos mais eficientes, além de automatizar o preenchimento de contratos que antes demandavam horas.
 

Automação e robótica para maior eficiência no campo
 Diante do avanço da inteligência artificial e da capacidade de processamento de dados, o aprendizado de máquina (machine learning), aliado à automação e à robótica, têm aprimorado o manejo agrícola. Essas tecnologias não só executam tarefas repetitivas, mas incorporam conhecimentos gerados durante as operações para aumentar sua eficiência ao longo do tempo.A automação já exerce grande impacto em atividades como o monitoramento de cultivos, a nutrição animal e o controle de pragas. Tecnologias como câmeras para contagem de insetos e robôs alimentadores estão ganhando destaque no campo, trazendo mais agilidade à esteira produtiva.
 Na robótica, um dos anúncios notáveis de 2024 foi o da fazenda 100% automatizada pela Solinftec no que tange o controle fitossanitário, usando o Solix AG Robotics. Este robô realiza o monitoramento planta por planta, identificando a presença de ervas daninhas, pragas e doenças de forma autônoma. Com isso, é possível realizar intervenções mais precisas, reduzir custos operacionais e melhorar a eficiência de uso de insumos.
 Outro exemplo de inovação vem da AgroScout, que combina aprendizado de máquina e visão computacional para processar imagens capturadas por drones, satélites e smartphones. A solução identifica rapidamente problemas como doenças e pragas, abrindo espaço para tomadas de decisões mais informadas pelos produtores e agrônomos.
 

Rumo ao futuro
 Conectividade, digitalização e IA criam uma base sólida para fomentar decisões inteligentes, enquanto a automação e o Big Data otimizam o uso de recursos e aceleram processos. Juntas, essas tendências formam um ecossistema integrado, capaz de responder aos desafios e oportunidades de um setor em constante evolução.
 Nos próximos artigos, exploraremos como as inovações dentro e fora da porteira estão moldando o futuro do agro, e têm impulsionado o setor para atender mercados cada vez mais exigentes e dinâmicos.

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