Conectividade 4G no campo: a base da IA na agricultura

14,4 milhões de hectares com cobertura 4G no Brasil não são só um número bonito para apresentação de feira. Isso muda a conta da agricultura de precisão, porque IA na agricultura precisa de dados — e dados precisam de rede confiável para nascer, circular e virar decisão.

A presença da TIM na Agrishow 2023 colocou esse ponto no centro: conectividade como infraestrutura produtiva. E não falo “infraestrutura” como metáfora. Para muita fazenda, conexão é tão crítica quanto combustível, peça e assistência técnica. Sem ela, sensor vira enfeite, telemetria vira planilha atrasada e qualquer projeto de inteligência artificial vira promessa.

Neste artigo da série “IA na Agricultura e Agritech”, eu vou usar o caso apresentado na Agrishow como fio condutor para responder ao que realmente interessa a quem está no campo (ou gerindo o campo): como a expansão do 4G e parcerias focadas em dados destravam IA, automação e produtividade — e o que fazer na prática para capturar valor disso.

Conectividade no agro: por que 4G ainda é o “chão de fábrica” da IA

O 4G no campo é, hoje, a forma mais rápida de escalar captura de dados e automação agrícola em grandes áreas. Mesmo com o avanço do 5G, a realidade brasileira em 2025 continua sendo uma mistura: áreas com rede robusta, áreas com cobertura parcial e áreas “no rádio” (ou no nada). Por isso, quando uma operadora fala em milhões de hectares cobertos, o impacto é direto na viabilidade de projetos.

A TIM anunciou na Agrishow 2023 14,4 milhões de hectares cobertos por 4G, com mais de 1 milhão de pessoas beneficiadas, e a ambição de chegar a 16 milhões de hectares (o que a empresa associou a cerca de 20% da área agricultável do Brasil). Na prática, isso significa aumentar a chance de que:

• telemetria de máquinas funcione sem “buracos” de sinal;
• sensores de solo e clima transmitam leituras em tempo quase real;
• aplicativos de operação (pulverização, plantio, colheita) registrem e sincronizem dados sem depender de “chegar na sede”;
• gestão de frotas e logística deixem de ser reativas e virem operação orientada por dados.

E aqui está o ponto que muita empresa subestima: IA na agricultura não começa no algoritmo; começa no sinal. Sem conectividade, você não tem histórico consistente. Sem histórico, não tem modelo que se sustente.

O que muda quando a fazenda “vira rede”

Quando a conectividade passa a ser tratada como projeto (e não como “chip no celular”), a fazenda começa a operar como um sistema:

1. Coleta (máquinas, sensores, imagens, apontamentos);
2. Transmissão (4G/LPWAN/Wi-Fi local + backhaul);
3. Armazenamento e padronização (nuvem, data lake, integrações);
4. Análise (BI + modelos preditivos);
5. Ação (recomendações, alertas, automação).

É essa cadeia que viabiliza casos clássicos de IA no agronegócio: previsão de falhas, otimização de rota, estimativa de produtividade, detecção de anomalias e recomendação de insumos.

O caso Agrishow: TIM, parcerias e o “campo como plataforma de dados”

A mensagem principal da participação da TIM na Agrishow 2023 foi clara: conectividade + ecossistema. Não basta cobrir área; é preciso integrar soluções e criar operação orientada por dados.

Dois anúncios do conteúdo original merecem atenção por mostrarem caminhos diferentes — e complementares — para gerar valor:

• Grupo Progresso (PI): oficializou a TIM como fornecedora para mais de 36 mil hectares. Isso aponta para um modelo “fazenda-empresa” que trata rede como investimento operacional para escalar produtividade e controle.
• Parceria TIM + KPMG: foco em projetos integrados, com missão de transformar dados da operação agrícola em insights e informações estratégicas. Esse é o movimento que mais conversa com IA: não é só instalar torre/antena; é desenhar a arquitetura de dados e decisão.

Uma frase que eu uso internamente em projetos: “Sem governança de dados, IA vira mais um dashboard bonito.”

Como esse tipo de parceria vira resultado no campo

A ideia descrita no artigo — instalar infraestrutura e, em paralelo, fazer estudos de viabilidade para uma rede customizada — é exatamente o que reduz frustração em projetos de agritech. Porque o erro comum é comprar “a tecnologia” antes de mapear:

• onde o dado nasce (quais máquinas, quais talhões, quais operações);
• com que frequência precisa ser transmitido;
• qual a latência aceitável (tempo real, quase real, diário);
• quem vai usar (campo, manutenção, gestão, consultoria);
• qual decisão será tomada com aquilo.

Esse desenho é o que transforma conectividade em infraestrutura de IA na agricultura.

“Site Nômade” e a dor real: conectar onde não existe torre

Resolver conectividade rural não é só ampliar cobertura macro. Tem propriedade que está fora do eixo, em relevo complexo, ou com dinâmica sazonal (arrendamento, safra, obra, expansão). Para esses casos, o artigo destaca o “Site Nômade”: conectividade 4G em um semirreboque, levado para onde não há infraestrutura de antenas.

Eu gosto dessa abordagem porque ela conversa com a lógica do agro: mobilidade, janela curta e operação distribuída. Um “site móvel” pode ser especialmente útil para:

• picos de demanda em plantio e colheita;
• frentes de trabalho temporárias (abertura de área, obras, irrigação);
• regiões em que a torre fixa não fecha a conta no curto prazo;
• projetos-piloto de IoT e telemetria, para provar ROI antes de expandir.

Onde a IA ganha com conectividade móvel

Quando você tem rede confiável, mesmo que temporária, você habilita casos que dependem de continuidade:

• manutenção preditiva com dados de vibração/temperatura/horímetro;
• monitoramento operacional com alertas (paradas, consumo anormal, desvios);
• inspeção remota com apoio de vídeo/realidade assistida.

E isso liga direto ao próximo ponto.

IoT, 5G e realidade assistida: o que é útil agora (e o que ainda é aposta)

A TIM também apresentou soluções de IoT e demonstrações com 5G, além de atividades com Realidade Aumentada e Realidade Assistida para manutenção, monitoramento e gestão de frotas.

A utilidade imediata dessas tecnologias está em reduzir tempo parado e deslocamento. No agro, distância custa caro: combustível, hora de equipe, janela operacional, risco de perder o ponto.

Realidade assistida no agro: onde faz sentido

Em vez de tratar RA/realidade assistida como “tecnologia de feira”, dá para pensar em aplicações objetivas:

• Assistência técnica guiada: operador mostra o equipamento, especialista orienta passo a passo.
• Checklists visuais: padroniza manutenção preventiva e reduz erro humano.
• Treinamento rápido em campo: útil em épocas de contratação temporária.

Isso se conecta a IA de forma natural: imagens e vídeo podem alimentar modelos de detecção (peças, vazamentos, desgaste) e, com histórico, gerar priorização inteligente de manutenção.

5G: onde ele entra de verdade

O 5G entra forte quando você precisa de:

• maior capacidade (muitos dispositivos transmitindo);
• baixa latência (controle mais sensível, vídeo com qualidade);
• redes privadas em áreas específicas.

Mas, para a maioria das fazendas, o 4G bem implementado ainda entrega ROI primeiro — e prepara o terreno para 5G depois.

Do dado ao lucro: 6 casos de uso de IA que dependem de conectividade

A conectividade é o “canal” e a IA é o “cérebro”. Quando os dois estão alinhados, os ganhos aparecem em produtividade, custo e sustentabilidade.

Aqui vão seis casos de uso que vejo funcionarem melhor quando há 4G estável (ou uma arquitetura híbrida bem desenhada):

1. Previsão de produtividade por talhão

   • Combina histórico operacional, clima, solo e imagens.
   • Ajuda a planejar colheita, armazenagem e comercialização.

2. Aplicação em taxa variável (VRA) com base em mapas e sensores

   • Exige sincronização de dados e rastreabilidade.
   • Reduz desperdício de insumos e melhora uniformidade.

3. Detecção de falhas e manutenção preditiva

   • Telemetria contínua melhora a precisão.
   • Menos paradas em janela crítica.

4. Gestão inteligente de frotas e logística

   • Roteirização dinâmica, geofencing e controle de fila.
   • Menos tempo ocioso e menos retrabalho.

5. Monitoramento de irrigação e energia

   • Sensores + automação + alertas.
   • Economia de água e redução de risco.

6. Rastreabilidade e conformidade (ESG na prática)

   • Registro confiável de operações, aplicações e movimentações.
   • Facilita auditorias e reduz risco reputacional.

Como começar sem desperdiçar dinheiro: checklist prático

A melhor forma de gerar resultado rápido é tratar conectividade e dados como projeto de negócio, não como “compra de pacote”. Um caminho bem pé no chão:

1) Defina a decisão que você quer melhorar

Exemplos: reduzir parada de máquina, melhorar eficiência de pulverização, diminuir perda na colheita. Decisão clara puxa o dado certo.

2) Mapeie cobertura e pontos críticos

• Onde estão máquinas em operação?
• Onde estão armazéns, oficinas, balanças, pivôs?
• Onde o sinal cai e por quanto tempo?

3) Priorize 1–2 casos de uso com ROI rápido

Minha preferência para “primeiro ciclo”:

• telemetria + manutenção;
• logística interna;
• apontamento digital de operações.

4) Garanta governança mínima de dados

• padrão de nomenclatura de talhões;
• integração de fontes (máquina, app, ERP);
• dono do dado (quem valida e corrige).

5) Só depois escale IA mais avançada

Modelos sofisticados funcionam quando a base está limpa. IA boa odeia dado bagunçado.

O que a Agrishow 2023 ensinou (e por que isso é ainda mais atual em 2025)

O recado do caso TIM na Agrishow é simples: a agricultura inteligente escala quando conectividade, ecossistema e dados andam juntos. Cobrir milhões de hectares com 4G cria o ambiente para IoT funcionar, para consultorias e integradores desenharem projetos de dados e para IA sair do PowerPoint e entrar no dia a dia.

Se você trabalha com agronegócio, minha recomendação é direta: trate conectividade como investimento produtivo. A fazenda conectada não é “moderna”; ela é mensurável. E o que é mensurável vira margem.

Se a sua operação já tem sensores, máquinas conectadas e aplicativos, mas ainda sente que “não saiu do lugar”, talvez o gargalo não esteja na IA — esteja no básico: cobertura, integração e rotina de uso. A pergunta que fica é: qual decisão você vai melhorar primeiro quando o dado começar a chegar sem atraso?

Quer avançar na sua estratégia de IA na agricultura? Mapeie um caso de uso prioritário e desenhe a conectividade necessária antes de comprar mais ferramentas. É assim que o campo conectado vira resultado.