Tecnologia será tema de palestra durante o mais importante evento de agroquímicos das Américas, nos próximos dias 3 e 4 de agosto na capital paulista
A inteligência artificial já está presente em diferentes etapas da produção agropecuária brasileira, auxiliando no monitoramento de lavouras, na identificação de pragas e doenças, na previsão climática, na manutenção de máquinas e no direcionamento da aplicação de insumos. O avanço dessas tecnologias e seus impactos sobre a rotina de produtores, agrônomos e empresas serão discutidos durante o 17º Brasil AgrochemShow, que será realizado nos dias 3 e 4 de agosto de 2026, no Centro de Eventos São Luís, em São Paulo (SP).
A palestra “Inteligência Artificial na Agricultura” será apresentada pelo engenheiro agrícola e especialista no assunto, Guilherme Sanches. Apesar de ferramentas como ChatGPT, Claude e Gemini terem popularizado o tema, o uso da IA no agro não começou com os sistemas generativos. Áreas como visão computacional e aprendizado de máquina já estão incorporadas há algum tempo a equipamentos, plataformas digitais e softwares agrícolas.
Essas tecnologias permitem analisar imagens de satélites e drones, reconhecer plantas daninhas, identificar falhas nas operações, prever produtividade e cruzar dados climáticos, agronômicos e operacionais. “Grande parte dessas aplicações já está presente em máquinas e softwares, muitas vezes sem que o produtor perceba que existe IA por trás. Ela já ajuda na identificação de pragas e doenças, na previsão de riscos climáticos, na antecipação de problemas em máquinas e no direcionamento do uso de insumos”, afirma o palestrante.
Pulverização seletiva reduz desperdícios
Entre as aplicações mais consolidadas está a pulverização seletiva. Câmeras e algoritmos instalados nos equipamentos identificam plantas daninhas em tempo real e acionam os bicos pulverizadores somente nos pontos em que o produto é necessário. Segundo Sanches, há casos em que a tecnologia reduziu em mais de 50% o uso de herbicidas.
O aprendizado de máquina também pode cruzar velocidade do vento, temperatura, umidade e previsão de chuva para indicar condições mais adequadas à pulverização e reduzir riscos de perdas. Segundo ele, na área de defensivos agrícolas, a IA ainda pode auxiliar no reconhecimento dos alvos, na estimativa do nível de infestação, no ajuste automático das doses e na identificação de falhas durante a operação.
Nos bioinsumos, a aplicação da IA ocorre principalmente por meio da análise de dados. Como o desempenho desses produtos depende de fatores como solo, clima, estágio da cultura e histórico da área, modelos preditivos podem ajudar a identificar em quais condições cada solução apresenta melhores resultados.
Contudo, o desafio está na organização dessas informações. Muitas empresas ainda possuem dados dispersos em diferentes planilhas, relatórios e sistemas, dificultando análises mais consistentes. “A IA não resolve sozinha dados incompletos, planilhas espalhadas ou cadastros sem padronização. Ela amplifica o que já existe, para o bem e para o mal”, explica o especialista.
Tecnologia deve apoiar o conhecimento agronômico
A inteligência artificial generativa também começa a ser utilizada na elaboração de relatórios, organização de resultados de ensaios, comparação de dados de talhões e preparação de consultas técnicas. Atividades que antes exigiam horas ou dias de trabalho manual podem ser realizadas em menos tempo.
Ainda assim, os resultados precisam ser revisados e interpretados por profissionais com conhecimento técnico. “A IA substitui tarefas, não profissionais. Ela consegue tratar dados e ler um volume de informações que nenhuma pessoa conseguiria analisar no mesmo período. Mas interpretar o contexto da lavoura, assumir a responsabilidade técnica e tomar a decisão final continua sendo função do profissional”, ressalta.
Na avaliação de Sanches, a tecnologia pode permitir que agrônomos e consultores dediquem menos tempo à organização das informações e mais tempo à análise e à tomada de decisão. Um dos principais erros das empresas, entretanto, é iniciar a adoção da tecnologia sem definir claramente o problema que se pretende resolver. Sem objetivos relacionados à produtividade, redução de custos, eficiência ou qualidade das aplicações, a ferramenta pode se transformar apenas em uma despesa.
Outro obstáculo é a falta de capacitação. Disponibilizar acesso a uma plataforma de IA não significa que a equipe conseguirá utilizá-la estrategicamente. “Dar acesso ao ChatGPT para a equipe não é implementar IA. Sem compreender os conceitos e sem prática, a pessoa utiliza a ferramenta apenas como uma versão mais sofisticada de um mecanismo de busca”, afirma.
Acesso não está restrito às grandes propriedades
Pequenos e médios produtores também podem utilizar todos esses recursos, já que muitas dessas soluções já estão presentes em aplicativos de previsão climática, plataformas de gestão, imagens de satélite e equipamentos agrícolas.
Também é possível começar com ferramentas de IA generativa para organizar informações, analisar documentos e apoiar a elaboração de relatórios, sem a necessidade de investir imediatamente em drones, robôs ou máquinas de alto custo. Para Sanches, o investimento mais importante é a capacitação. “Um problema bem definido, dados minimamente organizados e pessoas preparadas podem gerar mais resultados do que a aquisição de tecnologias sem planejamento”, afirma.
Nos próximos anos, a tendência é que a IA embarcada em máquinas avance ainda mais, principalmente na pulverização seletiva, no reconhecimento de plantas, na manutenção preditiva e na automação das operações.
Também devem ganhar espaço sistemas especializados no agro, treinados com conhecimento técnico e conectados a dados climáticos, sensores, imagens de satélite e plataformas de gestão. “A tecnologia vai chegar de qualquer maneira. Quem dominar os conceitos antes e souber utilizar essas ferramentas terá mais condições de transformar informação em resultado”, conclui Sanches.
Texto: AgrochemShow
Foto: Divulgação
