O agronegócio é um importante setor produtivo para o mundo e um dos pilares da economia brasileira. Para se ter uma ideia, o PIB do segmento atingiu R$ 2,72 trilhões em 2024, dos quais R$ 1,9 trilhão correspondem ao ramo agrícola e R$ 819,26 bilhões ao ramo pecuário. A participação do agronegócio na economia brasileira no período foi de 23,2% e a Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil (CNA) projeta um crescimento de 5% para 2025.
Mais do que um pilar econômico, o agronegócio é diretamente influenciado por transformações demográficas e sociais. Segundo dados da Accenture, até 2030, a população global deve crescer em 1,2 bilhão de pessoas. Com o avanço da renda nos países em desenvolvimento, a classe média mundial pode dobrar de tamanho e chegar a 4,9 bilhões de pessoas, o que vai motivar a demanda por alimentos de maior qualidade, pressionando ainda mais a produtividade do campo.
Nunca foi tão urgente extrair o potencial da Inteligência Artificial no agronegócio, já que o agronegócio enfrenta o desafio de produzir mais com menos. Para dar conta da demanda crescente por alimentos, empresas do setor estão apostando na inteligência artificial para otimizar operações, antecipar demandas e melhorar a experiência do cliente, do produtor ao consumidor final.
O agro no radar da Inteligência Artificial
De acordo com uma pesquisa da PwC publicada em abril deste ano, as mudanças climáticas são hoje a principal ameaça ao agronegócio brasileiro, preocupando mais da metade dos líderes do setor. Estima-se que os impactos do clima representem perdas entre R$ 3,5 e R$ 8,1 bilhões por ano no PIB do país.
Diante disso, 78% dos CEOs do agro no Brasil planejam investir na integração de IA com plataformas tecnológicas, um índice acima da média nacional de todos os setores (69%). Além disso, 61% acreditam que a IA generativa terá impacto positivo direto na lucratividade nos próximos anos, um salto em relação aos 46% registrados em 2024.
Se por um lado, a pressão por práticas sustentáveis no agronegócio cresce em ritmo acelerado. O mercado global exige processos produtivos que reduzam impactos ambientais, controlem emissões de carbono e utilizem os recursos naturais de forma responsável. Por outro lado, investidores e consumidores estão cada vez mais atentos à rastreabilidade dos produtos agropecuários, priorizando fornecedores com padrões socioambientais rigorosos e transparentes.
Dados transformam a experiência no campo
Gigantes do setor já colhem os frutos da transformação digital. Na Minerva Foods, uma das maiores exportadoras de carne bovina da América do Sul, que atua também no segmento de industrializados, comercializando seus produtos para mais de 100 países, a IA é usada de forma estratégica para lidar com a complexidade das operações e com o volume massivo de dados. “Prever demandas e antecipar soluções é diferencial de mercado quando se trabalha com commodities, pois com o volume de compra de matéria-prima e a granularidade de venda dos nossos produtos, ter modelos preditivos é essencial”, Roberto Stern, Chief Technology Officer na Minerva Foods.
A tecnologia também contribui para reduzir a emissão de poluentes, graças à otimização de rotas logísticas e melhor posicionamento de estoque. “As ferramentas de IA economizam centenas de quilômetros devido ao processo de otimização da roteirização, contribuindo também para um lead time de entrega menor, menos emissão de poluentes e eficiência energética”, destaca.
A IA também tem papel decisivo na análise de preços, seleção de matéria-prima e relacionamento com os pecuaristas. “Com o posicionamento direcionado por projeções conseguimos atingir os melhores pecuaristas no mercado, aumentando a qualidade dos nossos produtos. O feedback dos dados gerados internamente pelos processos de IA ao pecuarista ajuda o aperfeiçoamento da pecuária em geral”, explica Stern.
Um dos grandes destaques da empresa é a aplicação da IA na tipificação de carcaças bovinas. Câmeras instaladas nas unidades produtivas capturam imagens em tempo real, e algoritmos classificam os cortes com alto grau de precisão. “Com essa tecnologia, cada imagem de meia carcaça está sendo avaliada e classificada, em média, a cada 0,8 segundos. A tecnologia também possibilita ter informações sobre falhas manuais, de sistema ou equipamento, e presença de pontos atípicos em cada região de corte. O mecanismo ainda permite avaliar melhor os padrões dos fornecedores da Companhia, entender o comportamento do gado por região e montar indicadores para tomadas de decisão”, conta Stern
Outras soluções desenvolvidas internamente pela Minerva incluem:
- Classificação de marmoreio: IA identifica o grau de marmoreio em cortes nobres, agregando valor ao produto final.
- Booking logístico: ferramenta (construída internamente) que combina modelagem matemática com IA para otimizar custos de frete e selecionar os melhores parceiros logísticos.
- Otimizador de produção: conhecido como “Otimizador da Choice”, usa IA para definir os planos de produção que maximizam o EBITDA, com atuação em toda a América Latina.
- MAIA: agente baseado em modelos LLM, capaz de interpretar contratos, validar termos e melhorar substancialmente o time de tecnologia na velocidade da programação.
Cargill: IA para personalizar relacionamento
Na Cargill, que atua há mais de 150 anos no fornecimento de alimentos, ingredientes e soluções agrícolas, a IA tem sido usada para melhorar a comunicação com produtores e distribuidores e tornar a cadeia de suprimentos mais eficiente.
“A Inteligência Artificial tem sido aplicada em análises preditivas, que antecipam possíveis cenários com base em dados. No final das contas, isso melhora a experiência de todos os envolvidos, resultando em uma cadeia de suprimentos mais eficiente e sustentável”, pontua Elaine Delgado, Líder de Marketing and Customer Insights na Cargill.
Um exemplo recente é a modernização do processo de análise de crédito para produtores, que agora conta com maior previsibilidade e segurança, impulsionando o financiamento agrícola de forma sustentável. “Isso também fortalece as linhas de crédito específicas, impulsionando o crescimento sustentável do agronegócio”, pontua Delgado.
Segundo a executiva, o Brasil tem avançado no uso da IA no agro, apesar dos desafios estruturais. “Embora ainda enfrente desafios, como a falta de infraestrutura em algumas regiões e a necessidade de maior capacitação, o País está se posicionando de forma positiva no que diz respeito à inovação no agro, adotando tecnologias como a inteligência artificial em diversas áreas, desde a produção até a logística. Em comparação com outros países, o Brasil tem demonstrado um crescimento constante na adoção dessas soluções, o que reforça seu potencial no setor”, explica Elaine.
A nova fronteira da experiência do cliente no agronegócio
Mesmo em um setor tradicionalmente B2B, a experiência do cliente (CX) ganhou espaço no agronegócio. A Minerva Foods integrou sistemas de CRM para exportação e agora rastreia toda a jornada do pedido até a entrega. “A estratégia de CX orienta a integração entre os sistemas internos e portais para clientes e fornecedores para um melhor nível serviço”, destaca Stern.
A companhia também aposta na escuta ativa e em canais omnicanal para atender melhor seus parceiros e consumidores. “Nossa estratégia de CX é orientada para uma escuta ativa do nosso cliente e para a resolução de problemas de maneira ágil, explorando a omnicanalidade para atende-lo da melhor forma”, reforça o executivo da Minerva Foods.
A Cargill segue uma abordagem semelhante. Todas as áreas, de marketing a atendimento, compartilham a mesma linguagem de marca e têm como objetivo entender e antecipar as necessidades dos produtores rurais. “A Cargill tem trabalhado com uma estratégia que integra diferentes equipes, mas sempre com foco no produtor rural a empresa busca transmitir a mesma mensagem da marca. Ou seja, tanto as equipes comerciais, de Marketing, Comunicação, Atendimento ao cliente… todo mundo fala a mesma língua, é a mesma mensagem, mas adapta a cada momento da experiência do cliente”, explica Delgado.
