Dados desorganizados impedem avanço da escala no agronegócio, mesmo com Inteligência Artificial

Adoção de Inteligência Artificial no Agronegócio Brasileiro

A inteligência artificial (IA) já está presente em 41,9% das fazendas e agroindústrias do Brasil, um aumento significativo em relação aos 16,9% registrados em 2022. Apesar desse avanço, o verdadeiro progresso da tecnologia no campo enfrenta desafios relacionados à estrutura, integração e governança dos dados gerados durante a produção. Especialistas alertam que a falta de dados confiáveis pode resultar em custos elevados, riscos operacionais e decisões equivocadas.

Crescimento Acelerado e Problemas Estruturais

A adoção de IA no agronegócio brasileiro cresceu consideravelmente, passando de 16,9% em 2022 para 41,9% atualmente. Este setor, que representou cerca de 24% do PIB brasileiro em 2025, está cada vez mais dependente da tecnologia. Contudo, a geração de dados por sensores, drones e sistemas de gestão não se traduz em inteligência útil devido à falta de integração entre esses dados. O verdadeiro obstáculo não é a tecnologia, mas sim a estrutura dos dados que alimentam os modelos de IA.

Desafios dos Dados Isolados

A IA tem o potencial de revolucionar a tomada de decisões no agronegócio, permitindo previsões precisas sobre pragas e otimização de colheitas. Propriedades que utilizam IA já reportaram economias de até 30% no uso de fertilizantes. No entanto, esses resultados dependem de dados contínuos e integrados. A falta de comunicação entre sistemas de produção e processamento compromete a qualidade preditiva da IA, mantendo o setor em um ciclo de decisões reativas.

Impactos na Tecnologia da Informação e Cibersegurança

Os profissionais de TI enfrentam uma pressão crescente para desenvolver arquiteturas que integrem grandes volumes de dados de diversas fontes, como sensores e plataformas ERP. Ao mesmo tempo, a digitalização rápida aumenta a vulnerabilidade a ataques cibernéticos, com o agronegócio registrando cerca de 3.200 ataques mensais em 2025. A migração para soluções em nuvem e o uso de algoritmos exigem políticas robustas de governança de dados e segurança.

A Importância da Conectividade

A maturidade da IA no agronegócio está diretamente ligada à conectividade. Embora o acesso à internet tenha aumentado significativamente, muitas propriedades ainda enfrentam dificuldades de conexão, o que prejudica a transmissão de dados essenciais. Essa falta de conectividade impacta diretamente a eficácia dos projetos de IA, resultando em operações fragmentadas e menor retorno sobre investimento.

Obstáculos à Adoção da Inteligência Artificial

Além da fragmentação dos dados, a conectividade rural e a capacitação dos profissionais são desafios que limitam a adoção da IA no agronegócio. Muitas áreas ainda carecem de acesso à internet, dificultando a transmissão em tempo real dos dados. Além disso, a falta de capacitação técnica impede que os usuários aproveitem plenamente as ferramentas de IA, resultando em um valor abaixo do potencial.

Brasil como Líder em um Mercado em Expansão

O mercado global de IA na agricultura está projetado para crescer a uma taxa média de 26,3% ao ano até 2034. O Brasil, reconhecido por sua inovação em tecnologia agrícola, tem a oportunidade de liderar esse crescimento, desde que resolva os problemas de infraestrutura e dados. Estudos indicam que 33% das empresas do agronegócio já veem um aumento de receita devido à IA, destacando a importância de uma estrutura de dados sólida para o sucesso do setor.

A demanda por profissionais especializados em engenharia de dados e segurança de redes no agronegócio é uma realidade atual. As empresas que investirem na estruturação de suas bases de dados estarão melhor posicionadas para aproveitar as oportunidades de um mercado em rápida expansão e com crescente demanda por tecnologia confiável.

Fonte por: Its Show