Agricultura baseada em dados: do sensor à decisão

De 2013 para cá, a agricultura virou um grande coletor de informação. Naquele ano, a compra da Climate Corporation por US$ 1 bilhão virou um símbolo: clima, solo, máquinas e lavouras passariam a ser tratados como dados. Só que a realidade no campo, em 21/12/2025, é menos glamourosa e mais prática: a maior parte das fazendas está “rica em dados” e “pobre em decisão”.

O problema não é falta de tecnologia. O problema é o caminho entre a coleta e o valor. Sensores, mapas de NDVI, GPS, estações meteorológicas, apps de pragas, telemetria de máquinas e plataformas de gestão se multiplicaram — e, com eles, as planilhas, as telas e os “dashboards” que nem sempre conversam entre si. A agricultura baseada em dados só funciona quando os dados viram rotina de gestão e, depois, viram recomendação confiável.

Nesta edição da série “IA na Agricultura e Agritech”, eu quero ser bem direto: machine learning e deep learning podem aumentar eficiência e sustentabilidade no Brasil, mas só depois que a fazenda resolve o básico — integração, qualidade, governança e gente treinada para usar a informação.

O que travou a agricultura 4.0: muitos dados, pouca integração

A resposta curta é: a cadeia criou uma “colcha de retalhos” digital. Cada ferramenta resolve uma parte do problema (clima, pragas, irrigação, máquinas, estoque, talhões), mas nem sempre compartilha padrões, formatos e regras.

Na prática, isso gera três efeitos que eu vejo se repetirem em projetos de IA no agro:

• Dados duplicados e inconsistentes: o mesmo talhão tem nomes diferentes em sistemas distintos; datas e unidades variam.
• Silos operacionais: a informação de pulverização não “encontra” a de clima; a de colheita não “encaixa” com a de fertilidade.
• Decisão atrasada: se alguém precisa “limpar” planilha toda semana, o tempo vira inimigo.

A ironia é que a agricultura sempre coletou dados — do caderno ao Excel. A diferença agora é a escala e a velocidade. E escala sem método vira barulho.

O sinal de alerta mais comum

Quando a fazenda tem 6 a 10 fontes de dados e nenhuma “fonte de verdade” (um cadastro mestre de talhões, culturas, insumos, máquinas, aplicações e produtividade), o projeto de analytics já nasce devendo.

“A fazenda não precisa de mais um painel. Precisa de menos dúvida sobre qual dado é o certo.”

Do dado bruto à inteligência: o abismo que quase ninguém planeja

A resposta direta é: inteligência de dados é cultura + processo + estatística. Não é uma função automática de software.

A promessa vendida muitas vezes é: “coloque tudo no sistema e o insight aparece”. No campo, isso não acontece por um motivo simples: algoritmo não compensa dado ruim. Machine learning é matemática aplicada a padrões. Se você alimenta variáveis erradas, com lacunas, erros e vieses, a saída pode parecer sofisticada — mas vai estar errada.

Curadoria não é frescura: é sobrevivência do projeto

Quando uma fazenda começa a montar um data lake (ou um repositório central), o impulso é guardar tudo. Só que nem todo dado deve entrar, e quase nenhum entra “do jeito que vem”.

Uma curadoria mínima inclui:

1. Padronização (unidades, datas, nomes de talhão, variedades)
2. Validação (faixas plausíveis, outliers, dados faltantes)
3. Rastreabilidade (de onde veio, quando foi coletado, com qual sensor)
4. Contexto agronômico (o dado faz sentido para a decisão?)

Se isso não acontece, o “lago” vira pântano.

Série histórica: a conta que ninguém quer fazer

A maior parte das fazendas brasileiras ainda está construindo histórico digital consistente. E sem histórico, predição vira chute bem vestido.

Há decisões que exigem menos tempo de dados (por exemplo, alertas operacionais e detecção de anomalias em máquinas), mas predição de produtividade por talhão, janela de pulverização ideal e risco de doença com precisão geralmente precisa de:

• múltiplas safras,
• condições climáticas variadas,
• registros consistentes de manejo.

Isso não é um “não” para IA. É um “ainda não” para certas promessas.

Machine learning vs. deep learning no agro: onde cada um faz sentido

A resposta prática é: comece com modelos mais simples e explicáveis; use deep learning quando a complexidade exigir.

Existe uma ansiedade por “ag-deep learning” como se fosse sinônimo de resultado. Na vida real, muitos ganhos vêm antes, com boas regras de negócio, estatística e machine learning tradicional.

Quando machine learning costuma entregar mais rápido

Machine learning funciona muito bem quando o dado já está estruturado (tabelas) e o problema é de previsão/classificação com variáveis claras. Exemplos comuns no Brasil:

• Risco de falha de plantio por talhão (cruzando velocidade, população estimada, umidade, tipo de solo)
• Priorização de talhões para inspeção (pragas/doenças) com base em clima, histórico e proximidade
• Manutenção preditiva de pulverizadores/colhedoras via telemetria
• Recomendação de taxa variável com base em zonas de manejo bem definidas

O ponto forte: dá para começar com menos dados e manter a explicabilidade (o “porquê” da recomendação).

Quando deep learning vale o custo

Deep learning brilha quando a entrada é complexa e não estruturada, especialmente imagens. Faz sentido em:

• Detecção de plantas daninhas por imagem (câmera embarcada ou drone)
• Contagem de estande por visão computacional
• Classificação de estresse por imagens multiespectrais

Mas aqui vai meu posicionamento: se a fazenda ainda não tem cadastro confiável de talhão, data e operação, gastar alto em deep learning é pular degraus.

Um roteiro realista para virar uma operação “data-driven” no Brasil

A resposta objetiva é: comece pela dor do negócio e construa a base de dados em camadas. IA na agricultura não deveria ser um “projeto de TI”; deveria ser um projeto de margem, risco e eficiência.

1) Escolha uma decisão que mexe no caixa

Boas portas de entrada (porque são mensuráveis):

• reduzir sobreposição de aplicação,
• diminuir paradas de máquina,
• otimizar janela de pulverização,
• melhorar eficiência de irrigação,
• reduzir perdas na colheita.

Defina um indicador simples: litros/ha, R$/ha, horas paradas, % de retrabalho, perdas estimadas.

2) Arrume o “cadastro mestre” antes do algoritmo

Sem isso, todo modelo vira frágil. O básico que deveria ser único e consistente:

• talhões (geometria e nome),
• cultura/safra,
• variedade,
• operações (plantio, aplicação, colheita),
• insumos e doses.

3) Integre dados por prioridade (não por vaidade)

Em vez de integrar tudo, priorize o que alimenta a decisão escolhida. Exemplo para pulverização:

• clima local (chuva, vento, umidade),
• histórico de aplicações,
• pressão de pragas/doenças,
• capacidade operacional (máquinas, equipes, turnos).

4) Use “analytics” antes do “AI-centrismo”

Muitas fazendas ganham muito com:

• dashboards bem desenhados,
• alertas automáticos,
• regras operacionais (ex.: “não aplicar se vento > X”).

Depois disso, o machine learning entra para melhorar o que já está funcionando.

5) Feche o ciclo: recomendação → execução → resultado

A agricultura baseada em dados só vira sustentável quando existe feedback: a recomendação foi seguida? funcionou? qual foi o resultado por talhão? Sem essa volta, o modelo não aprende e o time não confia.

“Dado bom é o que volta com resultado medido.”

Perguntas que produtores e gestores fazem (e as respostas diretas)

“IA vai substituir o agrônomo?”

Não. IA substitui tarefas repetitivas e melhora consistência, mas a decisão final ainda depende de contexto: janela operacional, risco, logística, experiência e leitura de campo.

“Preciso de internet perfeita na fazenda para começar?”

Também não. Dá para começar com coleta offline e sincronização, além de projetos focados em telemetria ou gestão operacional. Conectividade ajuda, mas não é pré-requisito para organizar dados e padronizar processos.

“Qual é o maior erro em projetos de dados no agro?”

Tratar como compra de software. O maior erro é pular governança, qualidade e treinamento e achar que o insight aparece sozinho.

O que muda em 2026: eficiência e sustentabilidade vão cobrar rastreabilidade

O fim de ano sempre traz planejamento de safra, orçamento e revisão de processos. Para 2026, a tendência é clara: margem apertada e pressão por rastreabilidade puxam a agricultura baseada em dados para o centro da estratégia.

No Brasil, IA na agricultura ganha força quando está conectada a três metas muito objetivas:

• Eficiência: produzir mais por hectare e por real investido.
• Gestão de risco: reduzir surpresa climática e operacional.
• Sustentabilidade mensurável: provar uso racional de insumos e melhor uso da terra.

Se você quer transformar a “mania de coletar dados” em inteligência que paga a conta, o caminho é menos sobre comprar mais tecnologia e mais sobre construir base, integrar o essencial e escolher uma decisão para melhorar primeiro.

Se a sua operação tivesse que escolher só uma decisão para orientar a coleta e a IA em 2026 — pulverização, plantio, irrigação, manutenção ou colheita — qual você atacaria agora?