Brasil no mapa das Agritechs: do hub à escala com IA

Em 2023, um relatório global estimou mais de 3,5 milhões de startups distribuídas por 290 hubs no mundo. Esse número é grande, mas o detalhe que interessa ao agro brasileiro é outro: São Paulo aparece como o único ecossistema latino-americano no Top 30, na 26ª posição, e o Brasil concentra a tração necessária para puxar uma agenda ambiciosa de IA na agricultura e agritech.

O ponto central não é “ranking”. É capacidade de escalar. Quando capital, universidades, grandes empresas, infraestrutura digital e talentos se juntam, a chance de uma agritech sair do piloto e virar produto recorrente aumenta muito. E, em dezembro de 2025, com pressão por produtividade, rastreabilidade e redução de emissões, IA aplicada ao campo deixou de ser vitrine e virou critério de sobrevivência.

A seguir, faço um raio‑X do que o relatório nos diz (e do que ele não diz), e como usar esses sinais para fortalecer um hub brasileiro de agritech com foco em IA, sustentabilidade e tração comercial.

O que o raio‑X global revela sobre “hubs que escalam”

Ecossistemas maduros escalam porque combinam capital + mercado + densidade de conhecimento. O relatório aponta a liderança contínua de Silicon Valley, seguido por Nova Iorque e Londres. O padrão é claro: onde há mais empresas comprando tecnologia, mais investidores entendendo o risco e mais talentos circulando, o ciclo de inovação fecha mais rápido.

Outro recado do ranking é que os hubs mudam quando a infraestrutura e o fluxo de capital mudam. Singapura entrou no Top 10 após subir posições de forma expressiva, e Miami também surpreendeu. Ao mesmo tempo, ecossistemas chineses perderam força relativa (com Shenzhen saindo do Top 30), enquanto Índia consolidou duas cidades no Top 30 e sinalizou uma terceira chegando.

Para agritechs brasileiras, isso importa por um motivo prático: não basta “ter tecnologia”. A tecnologia precisa estar inserida num ambiente em que:

• existam clientes com orçamento e governança para comprar;
• haja dados e conectividade para sustentar produtos de IA;
• o capital entenda ciclos de vendas mais longos e a sazonalidade do agro;
• a academia e o mercado estejam próximos o suficiente para formar gente e validar hipóteses.

América Latina: o capital diminuiu, mas a base continuou viva

A queda de venture capital em 2022 foi forte, principalmente em rodadas acima de Série B, com redução expressiva no volume. Isso derrubou a sensação de euforia que a região viveu em 2021. Só que há um ponto que muita gente ignora: investimentos early-stage caíram pouco em relação ao pico, sinalizando que o funil de inovação não secou.

Na prática, a leitura é: a América Latina ficou mais exigente. Menos “crescer a qualquer custo”, mais foco em receita, unit economics e implementação real. Para agritech, isso tende a ser positivo, porque o campo pune promessas vazias. Se a solução não entrega ganho em produtividade, redução de perdas ou conformidade regulatória, ela morre.

E aqui entra a ponte com a nossa série “IA na Agricultura e Agritech”: modelos de IA só viram vantagem competitiva quando estão conectados a dados confiáveis, processos repetíveis e impacto mensurável.

Por que São Paulo lidera — e o que isso significa para agritech

São Paulo lidera com folga na região e aparece no Top 30 global. O relatório atribui muito desse desempenho ao peso de fintechs e a grandes eventos de liquidez e captação, mas há efeitos colaterais relevantes para agritechs:

• cultura de produto e escala (aprendizado vindo de software e fintech);
• maior oferta de talento em dados, engenharia e segurança;
• mais proximidade com grandes compradores corporativos;
• maior densidade de provedores de nuvem, consultorias e integradores.

O relatório também destaca que o Brasil responde por mais de 50% dos investimentos em data centers na América Latina, com dezenas de estruturas já existentes e outras planejadas. Traduzindo para o agro: IA precisa de infraestrutura. Mesmo quando o modelo roda na borda (em dispositivos no campo), você ainda depende de armazenamento, pipelines, observabilidade, treinamento e governança.

O alerta: seed menor e salários mais baixos têm efeito duplo

Os números citados para o ecossistema paulista apontam uma contradição útil:

• early-stage forte (acima da média global em volume acumulado);
• seed médio menor do que a média global;
• salários inferiores à média global.

Isso cria dois efeitos simultâneos:

1. Eficiência: startups conseguem operar com custo menor, e isso ajuda em tempos de capital mais caro.
2. Risco de fuga de talento: bons perfis de IA podem preferir mercados pagando em moeda forte.

Minha opinião: para agritech com IA, o caminho é especialização e proximidade do problema real. O cientista de dados que entende de agricultura tropical, clima, solo e operações agrícolas tem um “moat” que não se copia com salário. Mas a empresa precisa oferecer carreira, dados, governança e desafios técnicos de verdade.

O recorte que mais interessa: AgTechs e o “efeito Vale do Piracicaba”

O relatório cita cerca de 1.700 startups de agtech no Brasil e afirma que quase metade estaria em São Paulo. Também destaca o AgTech Garage como hub, com dezenas de corporações e milhares de startups conectadas. O ponto que vale reforçar é que o sucesso não está só na capital.

A força do agro paulista e brasileiro depende de uma geografia de execução: áreas de produção, cooperativas, indústrias, usinas, tradings, centros de pesquisa e polos como o AgTech Valley (região de Piracicaba). É nesse tipo de ambiente que agritechs conseguem:

• acesso a fazendas para pilotos bem desenhados;
• dados operacionais para treinar modelos;
• validação rápida do que funciona sob chuva, poeira, conectividade instável e restrições de mão de obra.

E há um exemplo relevante citado: uma agritech brasileira captou US$ 40 milhões em Série A (TerraMagna). Rodadas assim mostram que o mercado financia soluções com tese clara — no caso, crédito e risco no agro — e isso abre espaço para IA em frentes como score, monitoramento e inadimplência.

Onde a IA na agricultura entra com força (e sem fantasia)

IA na agricultura não é um produto único; é uma camada que melhora decisões. Os casos mais consistentes que vejo no mercado se encaixam em quatro blocos.

1) Agricultura de precisão orientada por dados

A resposta direta: IA aumenta produtividade quando reduz variabilidade e desperdício. Isso aparece em:

• prescrição de insumos por talhão (taxa variável);
• recomendação de manejo baseada em histórico, solo e clima;
• detecção de falhas de plantio e stand via imagens.

O que separa “demo bonita” de resultado é o básico bem-feito: calibração, amostragem, integração com máquinas e rotina do time de campo.

2) Monitoramento de safra e risco climático

Aqui, IA funciona quando combina sinais: satélite, estação, sensor, histórico e fenologia. Boas aplicações:

• alertas de estresse hídrico e pragas (com limiar e explicabilidade);
• previsão de produtividade para planejamento e hedge;
• auditoria de operações (plantio/colheita) com evidência.

O ganho mais subestimado é de governança: menos decisão “no feeling” e mais decisão registrável.

3) Sustentabilidade com rastreabilidade e conformidade

Em 2025, sustentabilidade virou requisito comercial. IA ajuda a automatizar parte do trabalho pesado:

• classificação de uso do solo e risco de desmatamento;
• estimativa e redução de emissões (escopos aplicáveis ao agro);
• rastreabilidade por lote, com consistência de dados.

Isso conversa diretamente com compradores, exportação e crédito. Sustentabilidade vende quando vira dado confiável.

4) Eficiência operacional e gestão (o “ERP do campo” com inteligência)

Muita agritech falha por tentar vender “modelo” antes de vender “processo”. A abordagem mais inteligente é embutir IA em fluxos já necessários:

• apontamento automático de operações;
• previsão de manutenção e quebra de máquinas;
• otimização logística de colheita e transporte.

IA não precisa aparecer no slide. Precisa aparecer no caixa.

Como o Brasil vira hub global de agritech com IA: um plano em 6 movimentos

O Brasil já tem mercado, produção e complexidade agronômica. Falta transformar isso em vantagem de produto exportável. Eis o que eu priorizaria para 2026:

1. Dados agrícolas com governança: padronizar coleta, consentimento, qualidade e interoperabilidade (sem isso, IA vira artesanato).
2. Pilotos com desenho estatístico: menos “POC de vitrine”, mais teste com grupo controle, safra completa e ROI claro.
3. Canais com cooperativas e revendas: distribuição importa tanto quanto tecnologia.
4. Infraestrutura para IA: MLOps, segurança, privacidade e monitoramento de modelos em produção.
5. Capital paciente para ciclos do agro: rodadas alinhadas à sazonalidade e ao tempo de adoção.
6. Formação prática: agronomia + dados + produto. O agro precisa de “tradutores” entre fazenda e modelo.

Uma frase que resume bem: a agritech que escala não é a que tem mais IA; é a que entrega decisão melhor, todo dia, com menos fricção.

Próximo passo: transformar o ranking em estratégia (e leads)

O raio‑X do ecossistema global mostra que o Brasil tem um ativo raro: um mercado agrícola enorme, um ecossistema de startups forte em São Paulo e polos especializados fora da capital, além de infraestrutura digital crescendo. Isso cria um caminho real para posicionar o país como referência em agricultura de precisão, monitoramento de safras e sustentabilidade baseada em dados.

Se você está construindo ou avaliando uma solução de IA na agricultura, eu sugiro começar por três perguntas objetivas: quais dados você controla, qual decisão você melhora e quanto isso vale por hectare (ou por tonelada). Quando essas respostas estão claras, o resto — modelo, sensor, satélite, app — vira engenharia.

Se o Brasil quiser ser mais do que “celeiro do mundo”, a aposta é simples: exportar também inteligência agrícola. A sua empresa está pronta para escalar IA no campo em 2026?