IA leva reconhecimento de imagens e automação de sistemas para dentro das operações do agronegócio

Com mais de 2 mil agtechs no país, avanço da digitalização amplia demanda por projetos que vão do monitoramento de rebanhos à integração de dados e sistemas de gestão

A inteligência artificial começa a avançar sobre uma nova etapa da digitalização do agronegócio brasileiro. Além de plataformas de gestão e ferramentas de monitoramento já incorporadas à rotina do setor, produtores, cooperativas e empresas da cadeia agropecuária vêm buscando soluções desenvolvidas para problemas específicos da operação, como reconhecimento de imagens de animais, automação de processos em sistemas de gestão e integração de dados gerados no campo.

O movimento acontece em um ecossistema de tecnologia que já ganhou escala no país. Segundo o Radar Agtech Brasil 2025, elaborado pela Embrapa, SP Ventures e Homo Ludens, o Brasil reúne 2.075 startups dedicadas ao agronegócio. Entre elas, 83% utilizam inteligência artificial em suas operações e 35% têm a tecnologia como elemento central de seus produtos.

Outra estimativa, da AgTech Garage em parceria com a Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil (CNA), aponta que o mercado brasileiro de tecnologias voltadas ao agro movimenta mais de R$ 25 bilhões por ano.

Na prática, a expansão do uso de tecnologia começa a aparecer também na demanda recebida por empresas de desenvolvimento de software. Na Espresso Labs, software house de São Paulo, os projetos ligados ao agronegócio passaram a envolver aplicações distintas, que vão de inteligência artificial e visão computacional até integrações com sistemas já utilizados pelas empresas do setor.

“Temos percebido uma diversificação muito grande dos projetos que chegam do agro. Há desde aplicações de inteligência artificial e reconhecimento de imagem para monitoramento de gado até automações em ERPs especializados. O ponto em comum é que as empresas estão procurando resolver gargalos muito específicos da operação”, afirma Eduardo Missaka, CEO da Espresso Labs.

Uma das mudanças trazidas pela inteligência artificial está na possibilidade de utilizar imagens e bases de dados já disponíveis nas propriedades para automatizar atividades que antes dependiam de acompanhamento manual ou de estruturas tecnológicas mais complexas.

Na pecuária, por exemplo, modelos de visão computacional podem ser treinados para analisar imagens de animais e apoiar processos de acompanhamento do rebanho. Em outras frentes, algoritmos podem organizar informações provenientes de diferentes sistemas e facilitar a identificação de padrões relevantes para a operação.

Apesar do avanço da IA, demandas menos visíveis seguem concentrando parte importante dos projetos de digitalização do setor. Integrações entre sistemas, automação de rotinas administrativas, rastreabilidade e conexão entre dados de campo e plataformas de gestão continuam entre as necessidades recorrentes das empresas.

“O interesse pela inteligência artificial cresceu, mas muitas vezes o principal ganho está em conectar sistemas que não conversam entre si ou retirar tarefas manuais de processos que já existem. No agro, onde uma operação pode envolver diferentes propriedades, fornecedores e sistemas, essa integração faz bastante diferença”, diz Missaka.

Para ampliar a atuação nesse mercado, a Espresso Labs mantém uma frente dedicada ao agronegócio em parceria com a F&S Cap, combinando desenvolvimento de software com conhecimento das particularidades operacionais do setor.

A tendência ocorre em um momento em que empresas e investidores também passam a exigir maior clareza sobre o retorno proporcionado pelas tecnologias adotadas. Com o amadurecimento do ecossistema de inovação, soluções capazes de demonstrar ganhos de produtividade, redução de custos ou maior eficiência operacional tendem a ganhar espaço frente a projetos puramente experimentais.

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