Dados não chegam: o que cria valor é transformar informação digital do solo em decisões rentáveis, adaptadas a cada agricultor e realidade portuguesa.
Como transformar dados agrícolas em decisões rentáveis
A maioria das explorações portuguesas já gera dados todos os dias: mapas de rendimento, análises de solo, registos de rega, imagens de satélite, relatórios da cooperativa. Mas uma parte enorme dessa informação fica perdida em pastas, pen drives ou aplicações diferentes, sem nunca chegar a orientar decisões no campo.
O ponto central é este: dados não são o mesmo que informação. E a diferença entre os dois mede‑se em euros no fim da campanha. Foi isso que João Noéme, diretor‑geral da TerraPro, sublinhou na 1.ª Conferência InovEnsino, em Elvas, ao falar de agricultura de precisão e cartografia digital do solo.
Neste artigo pego nesse ponto — “interpretar dados e adaptar tecnologia às necessidades de cada agricultor” — e levo‑o à prática: o que isto significa no dia a dia de uma exploração em Portugal, como usar inteligência artificial (IA) e agricultura de precisão com pés bem assentes na terra, e que passos concretos pode dar já nesta campanha.
1. Dados há muitos. Informação útil é que é rara
O primeiro erro é acreditar que quanto mais dados tivermos, melhor decidimos. Muitas explorações estão exatamente no contrário: afogadas em dados, com sede de informação simples e acionável.
“Dados é uma coisa, informação é outra. A interpretação dos dados é super importante.” — João Noéme
De ficheiros soltos a decisões concretas
Hoje, um agricultor médio pode ter:
- Imagens de satélite gratuitas que mostram vigor vegetativo
- Amostragens de solo de diferentes anos
- Registos de rega em papel ou Excel
- Fichas de tratamentos fitossanitários
- Dados do trator, adubadora ou pulverizador (quando já são equipamentos mais recentes)
Separados, estes dados valem pouco. Juntos, contam a história da exploração:
- Onde o solo é mais fértil e onde é limitante
- Onde a cultura sofre mais stress hídrico
- Onde o adubo está a ser mal usado (a mais ou a menos)
- Onde surgem sempre as mesmas falhas ou doenças
A tecnologia — incluindo IA — só faz sentido quando integra estas peças e devolve ao produtor algo simples, como:
- “Nesta parcela pode reduzir 20% de adubo sem perder produção”
- “Aqui é preferível regar menos tempo, mas mais frequente”
- “Esta zona precisa de uma correção de pH antes de pensar em aumentar a produção”
Sem esta tradução, estamos só a acumular ficheiros.
O risco de depender apenas de dados brutos
Quando se olha apenas para o mapa bonito do satélite ou para o dashboard da aplicação, sem interpretação agronómica, surgem erros clássicos:
- Tratar diferenças de vigor como problemas nutricionais, quando afinal o problema é compactação do solo
- Aumentar rega em zonas “amarelas” do mapa, agravando encharcamento
- Copiar receitas de vizinhos ou de outros países, ignorando o contexto local (solo, clima, cultura)
Tecnologia sem contexto agronómico é meio caminho para decisões erradas. É aí que entra o papel de equipas como a TerraPro e de projetos como o Campo Digital: usar dados, mas ao serviço de uma leitura técnica e adaptada a cada exploração.
2. Tratar cada agricultor como único: da teoria à prática
Há uma ideia que eu considero fundamental: não existe “agricultor médio” em Portugal. Há realidades completamente diferentes entre um olival superintensivo em Ferreira do Alentejo, uma vinha no Douro, um pomar no Oeste ou um produtor de milho no Vale do Tejo.
“Tentamos tratar cada produtor como um ser único, adaptar a tecnologia à sua situação e dar resposta ao problema específico.” — João Noéme
O que significa adaptar a tecnologia a cada exploração
Adaptar tecnologia não é apenas escolher outro pacote de software. É desenhar o sistema ao ritmo, escala e objetivos do produtor. Alguns exemplos concretos:
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Explorações pequenas (5–20 ha)
- Foco em ferramentas simples: monitorização por satélite, registo de operações, mapas básicos de solo
- Apoio forte na interpretação: visitas de campo, relatórios curtos, recomendações diretas
- Objetivo: reduzir desperdício de adubo e água, aumentar estabilidade de produção
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Explorações médias (20–100 ha)
- Introdução de taxa variável de adubação onde faça sentido
- Integração de dados de máquinas, rega e imagens de satélite numa só plataforma
- Objetivo: melhorar margem por hectare e planear investimentos (rega, drenagem, correções de solo)
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Grandes explorações (+100 ha)
- Cartografia detalhada de solo, zonas de manejo, modelos preditivos com IA
- Gestão por indicadores (KPIs): custo de adubo por tonelada produzida, eficiência da água, etc.
- Objetivo: ganho de eficiência em escala e gestão fina de risco
A tecnologia é a mesma? Em parte sim. A diferença está na forma como é configurada, explicada e acompanhada.
Conhecimento e proximidade: o lado humano da agricultura de precisão
João Noéme insiste num ponto com o qual concordo totalmente: não basta entregar dados e deixar o agricultor sozinho.
O que faz a diferença:
- Visitas técnicas regulares ao campo
- Explicação simples dos mapas, linha a linha, parcela a parcela
- Ajustes à estratégia durante a campanha (quer pela meteorologia, quer pela resposta da cultura)
- Formação prática, de preferência na exploração, com o próprio trator, a própria adubadora, o próprio pivô
Agricultura de precisão sem acompanhamento acaba por ser mais um custo. Com proximidade, torna‑se numa ferramenta de decisão real, que o produtor sente que domina.
3. Como a IA pode servir o agricultor — e não o contrário
Na campanha “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital”, o objetivo não é encher o campo de palavras caras. É mostrar onde a inteligência artificial pode resolver problemas muito concretos.
Exemplos práticos de IA ao serviço da exploração
Algumas aplicações que já fazem sentido hoje em Portugal:
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Deteção precoce de stress hídrico e doenças
Modelos que analisam imagens de satélite, dados meteorológicos e histórico da parcela para sinalizar zonas de risco antes do problema ser visível a olho nu. -
Recomendações de fertilização ajustadas ao solo
A IA cruza análises de solo, produtividade histórica e dados climáticos para sugerir doses por zona de manejo, em vez de uma receita única para toda a parcela. -
Planeamento de colheita
Em culturas como vinha, milho ou hortícolas, modelos preditivos ajudam a antecipar janelas de colheita ideais, tendo em conta temperatura, humidade e estado da cultura. -
Gestão de rega inteligente
Combinando dados de sensores, satélite e previsão meteorológica, é possível recomendar turnos de rega que mantêm a cultura confortável, poupando água e energia.
IA não substitui o agricultor — amplifica a experiência
Há um ponto que convém deixar claro: a IA não decide sozinha. E ainda bem.
- Quem conhece as manchas de solo, as ventanias, a pedreira no meio da parcela, é o agricultor.
- Quem sabe que o pivô falha muitas vezes no mesmo carril, é o agricultor.
- Quem sente no terreno o que é “ano seco” ou “ano generoso” é o agricultor.
A IA entra para organizar, cruzar e antecipar, acelerando uma parte do trabalho que, feito à mão, seria impossível. A decisão final continua no produtor e na equipa técnica que o acompanha.
O segredo está em sistemas que falam a linguagem do campo: mapas claros, alertas simples, recomendações com impacto económico quantificado (poupança estimada, ganho de produção provável, risco associado).
4. Passos concretos para começar: do zero ao primeiro ganho
Quem está a ler isto em dezembro de 2025 talvez esteja a fechar contas da campanha e a planear a próxima. É um bom momento para estruturar um plano simples de digitalização do campo.
Aqui fica um roteiro prático, pensado para a realidade portuguesa.
Passo 1: Organizar o que já existe
Antes de comprar sensores ou novos softwares, reúna informação que já tem:
- Análises de solo dos últimos anos
- Registos de produtividade (mesmo que sejam apenas “talhão A produziu mais que o B”)
- Custos de adubo, água e energia por cultura
- Mapas, cadernos de campo, notas de campo
Só esta organização já permite identificar incoerências e oportunidades. Muitas vezes, o primeiro ganho vem apenas de parar para olhar para o histórico.
Passo 2: Definir um objetivo claro por cultura ou parcela
Um erro comum é querer “fazer agricultura de precisão em tudo”. Funciona melhor assim:
- Escolher 1 ou 2 culturas chave (por exemplo, olival e milho)
- Definir um objetivo concreto por campanha, como:
- Reduzir em 15% o consumo de adubo azotado
- Aumentar em 10% a produtividade média numa parcela problemática
- Baixar a fatura de energia da rega em 20%
Tecnologia deve sempre estar ligada a objetivos medíveis, não a modas.
Passo 3: Escolher parceiros que interpretam, não apenas medem
Ao avaliar empresas ou projetos de apoio (como TerraPro, cooperativas, associações ou iniciativas tipo Campo Digital), faça três perguntas simples:
- Quem interpreta os dados? Há agrónomos por trás dos mapas ou apenas programadores?
- Que relatórios vou receber? São fáceis de entender, com recomendações práticas, ou apenas gráficos bonitos?
- Como é o acompanhamento? Há visitas de campo, telefonemas em momentos críticos, apoio durante a campanha?
Se a resposta for “é tudo automático, não precisa de falar com ninguém”, desconfie. A agricultura ainda é feita de pessoas.
Passo 4: Começar pequeno, medir bem, crescer depressa
Um bom projeto de agricultura de precisão não começa com um investimento gigante. Começa com um piloto bem desenhado:
- 1 ou 2 parcelas com zonas de manejo bem definidas
- Comparação entre área “tradicional” e área “com dados + tecnologia”
- Registo rigoroso de custos e produção em cada zona
Quando o agricultor vê nos números que ganhou 50, 80 ou 150 €/ha numa área testada, a expansão para o resto da exploração deixa de ser um risco e passa a ser uma decisão natural.
5. O futuro próximo: solo digital, apoios e competitividade
Na Conferência InovEnsino e nas iniciativas recentes em Portugal, a mensagem é clara: quem dominar o solo e os dados, domina o futuro da sua exploração.
- A nova PAC e o PEPAC premiam práticas sustentáveis, que dependem cada vez mais de conhecimento fino do solo e da água.
- O custo da mão de obra, da energia e dos fatores de produção obriga a fazer mais com menos.
- A pressão de mercados e consumidores por rastreabilidade e certificações vai exigir registos digitais mais completos.
Agricultura de precisão, IA e cartografia digital do solo não são luxo; são ferramentas de sobrevivência e competitividade, sobretudo para quem quer manter a exploração familiar viva e rentável.
E o ponto de partida continua a ser aquele que João Noéme sintetizou bem: transformar dados em informação útil e adaptar a tecnologia a cada agricultor, não o contrário.
No próximo ano agrícola, quem apostar em conhecer melhor o seu solo, integrar as fontes de dados que já tem e trabalhar com parceiros que tragam conhecimento e proximidade vai ganhar vantagem. A pergunta já não é “se” vale a pena usar tecnologia e IA no campo português. É “como” vamos fazê‑lo de forma inteligente, pratica e lucrativa.