REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/cl10202503281636
Moises de Moura Andrade1
Resumo
Este trabalho aborda as inovações tecnológicas no agronegócio, com ênfase na inteligência artificial (IA), e seus impactos econômicos e jurídicos no setor. O objetivo da pesquisa foi analisar como a IA contribui para a transformação digital do agronegócio, além de investigar os desafios regulatórios e éticos decorrentes de sua implementação. A metodologia utilizada foi a revisão de literatura, com a análise de estudos e artigos acadêmicos que tratam da evolução da IA, suas aplicações no agronegócio, e as questões jurídicas envolvidas. Os resultados mostraram que a IA tem impulsionado a eficiência e a sustentabilidade nas operações agrícolas, com destaque para a otimização do uso de recursos, aumento da produtividade e redução de custos. Contudo, a adoção da tecnologia enfrenta desafios como a falta de capacitação dos produtores, o alto custo das ferramentas e a resistência à mudança, além de questões jurídicas relacionadas à proteção de dados e à propriedade intelectual. A conclusão aponta que, para que a transformação digital no agronegócio seja bem-sucedida, é necessário um ambiente jurídico que favoreça a inovação, políticas públicas de apoio à capacitação e à inclusão digital, e a adaptação do setor às novas tecnologias, garantindo uma adoção responsável e inclusiva da IA.
Palavras-chave: Inteligência artificial. Agronegócio. Transformação digital. Sustentabilidade. Capacitação. Regulamentação.
Abstract
This paper addresses technological innovations in agribusiness, with an emphasis on artificial intelligence (AI), and its economic and legal impacts on the sector. The objective of the research was to analyze how AI contributes to the digital transformation of agribusiness, in addition to investigating the regulatory and ethical challenges arising from its implementation. The methodology used was a literature review, with the analysis of studies and academic articles that deal with the evolution of AI, its applications in agribusiness, and the legal issues involved. The results showed that AI has driven efficiency and sustainability in agricultural operations, with emphasis on optimizing the use of resources, increasing productivity, and reducing costs. However, the adoption of technology faces challenges such as the lack of training for producers, the high cost of tools, and resistance to change, in addition to legal issues related to data protection and intellectual property. The conclusion indicates that, for digital transformation in agribusiness to be successful, a legal environment that favors innovation, public policies that support training and digital inclusion, and the adaptation of the sector to new technologies are necessary, ensuring a responsible and inclusive adoption of AI.
Keywords: Artificial intelligence. Agribusiness. Digital transformation. Sustainability. Training. Regulation.
1. INTRODUÇÃO
O agronegócio brasileiro é um setor de extrema relevância para a economia, representando uma parcela significativa do PIB nacional e sendo responsável pela geração de milhões de empregos. Nos últimos anos, esse setor tem se transformado por meio da adoção de tecnologias avançadas, que proporcionam maior eficiência e sustentabilidade nos processos produtivos. A inteligência artificial (IA), como uma dessas inovações, tem ganhado destaque, oferecendo soluções capazes de otimizar a produção agrícola e possibilitar um gerenciamento mais preciso das atividades no campo. O uso da IA, aliado à coleta de grandes volumes de dados e análise preditiva, permite uma revolução na forma como o agronegócio brasileiro pode planejar, produzir e comercializar seus produtos.
A crescente adoção de tecnologias no agronegócio tem levado à implementação de sistemas de IA que variam desde a automação de máquinas agrícolas até a análise de dados de sensores para o monitoramento de lavouras. Tais inovações tornam o setor mais eficiente, permitindo que os produtores obtenham resultados com menor impacto ambiental e maior produtividade. O uso de algoritmos para prever condições climáticas, identificar doenças em plantas e otimizar a utilização de recursos como água e fertilizantes são apenas algumas das ferramentas que estão mudando a dinâmica da produção. A integração da IA no agronegócio também levanta questões sobre os impactos econômicos e jurídicos que podem surgir com sua utilização em larga escala.
O potencial de transformação da IA no agronegócio não se limita apenas a ganhos econômicos, mas também gera uma série de desafios e questões jurídicas, como a proteção de dados, a regulamentação do uso de tecnologias e os direitos sobre os resultados obtidos por meio da análise de dados. As implicações jurídicas relacionadas à inteligência artificial precisam ser abordadas para garantir que as inovações tecnológicas sejam implementadas de forma ética, legal e transparente, sem prejudicar os direitos dos envolvidos no processo produtivo. A falta de uma estrutura jurídica robusta para lidar com as inovações tecnológicas pode resultar em incertezas e até mesmo em uma resistência à adoção plena dessas ferramentas no setor. Qual é o impacto econômico e jurídico da adoção da inteligência artificial no agronegócio brasileiro, considerando tanto as vantagens de produtividade e sustentabilidade quanto as possíveis implicações legais e regulatórias decorrentes dessa tecnologia?
Esta pesquisa é relevante devido à crescente adoção da inteligência artificial no agronegócio e à necessidade de compreender não apenas seus benefícios econômicos, mas também as implicações jurídicas que acompanham seu uso. O agronegócio é um setor chave para a economia brasileira, e suas transformações tecnológicas podem afetar não apenas a competitividade, mas também a forma como os atores envolvidos lidam com questões legais, como a proteção de dados, propriedade intelectual e regulação da tecnologia. A análise das questões econômicas e jurídicas ligadas à IA nesse contexto contribui para o entendimento de como a legislação pode ser moldada para apoiar inovações sem prejudicar os direitos dos produtores e consumidores.
A metodologia adotada para o desenvolvimento desta pesquisa foi uma revisão de literatura, com foco em artigos acadêmicos, livros especializados e relatórios de estudos sobre o impacto da inteligência artificial no agronegócio. A pesquisa buscou compilar e analisar as principais abordagens e estudos sobre os efeitos econômicos e jurídicos da implementação de IA no setor agrícola, identificando as tendências mais recentes e as lacunas na legislação vigente que podem surgir com a inovação tecnológica. A revisão foi realizada com o objetivo de construir uma base sólida para entender os principais desafios e oportunidades associados à adoção dessa tecnologia.
O objetivo deste estudo foi analisar os impactos econômicos e jurídicos da adoção da inteligência artificial no agronegócio brasileiro, com ênfase nas oportunidades que a tecnologia oferece para aumentar a produtividade e a sustentabilidade, bem como os desafios regulatórios e legais que surgem com a sua implementação.
2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1 Evolução da Inteligência Artificial no Agronegócio
A evolução da inteligência artificial (IA) no agronegócio tem sido impulsionada por inovações tecnológicas que buscam transformar a maneira como os processos produtivos são gerenciados. Desde as primeiras aplicações de algoritmos de aprendizado de máquina até a automação de máquinas agrícolas, a IA tem evoluído de forma exponencial. No início, as tecnologias de IA eram limitadas e focadas em funções específicas, como a coleta de dados climáticos ou o controle de pragas por meio de sensores simples. Com o avanço da computação e a melhoria dos algoritmos, as ferramentas de IA se tornaram mais sofisticadas, permitindo uma integração mais ampla com os processos agrícolas. Essa transição de sistemas simples para soluções mais complexas é evidenciada pela utilização crescente de redes neurais e algoritmos de deep learning para detectar doenças em culturas, como destacado por Tanaka et al. (2024) e Piccolo et al. (2024).
A consolidação da IA no agronegócio se deve à capacidade dessas tecnologias em melhorar a tomada de decisões no campo. Tecnologias emergentes, como a análise preditiva, têm sido empregadas para antecipar condições climáticas e prever colheitas, permitindo que os produtores se planejem de forma mais eficiente. Estudos como o de Souza e Adaniya (2024) apontam que a automação de processos agrícolas por meio de IA também reduziu custos operacionais, aumentando a rentabilidade das atividades. A utilização de algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado é particularmente importante para otimizar o uso de recursos naturais, como água e fertilizantes, resultando em uma agricultura mais precisa e sustentável. A adaptação desses sistemas ao setor agrícola é um exemplo de como a IA pode, efetivamente, transformar uma prática milenar por meio da tecnologia.
Um aspecto importante no desenvolvimento da IA no agronegócio é a sua capacidade de integração com outras tecnologias, como o uso de sensores IoT e big data. Esses recursos, combinados com algoritmos de IA, permitem uma gestão mais detalhada e eficiente das propriedades agrícolas. A implementação de IA na agricultura de precisão, por exemplo, possibilita o monitoramento em tempo real da saúde das culturas e da qualidade do solo, como evidenciado por Casarotto et al. (2022) e Borba et al. (2022). A evolução das tecnologias de IA tem, assim, um impacto profundo na agricultura, permitindo que os agricultores se tornem mais estratégicos e assertivos em suas decisões. A crescente utilização de deep learning e IA também reflete a tendência de maior digitalização do agronegócio, um movimento que continua a expandir, conforme as inovações continuam a emergir.
A partir de 2009, com o aumento do interesse em soluções tecnológicas para o agronegócio, começaram a surgir redes semânticas e análises mais complexas de patentes no setor, como relatado por Alves et al. (2022). A inteligência artificial passou a ser uma ferramenta fundamental para a criação de novos modelos de negócios, permitindo que produtores e empresas inovassem de forma mais ágil. A IA não apenas facilita a automação das práticas agrícolas, mas também possibilita a personalização de soluções para diferentes tipos de cultivo e ambientes, ajustando-se às necessidades específicas de cada produtor. O impacto da IA no agronegócio se reflete tanto em termos de eficiência operacional quanto na sustentabilidade ambiental, com mais dados sendo processados para evitar desperdícios de recursos naturais.
A trajetória da IA no agronegócio está longe de ser concluída. Tecnologias como o aprendizado de máquina continuam a evoluir, trazendo novas possibilidades para a automatização de tarefas, como o uso de drones para mapeamento e monitoramento. A análise de dados a partir de plataformas digitais têm função na evolução da IA no setor, com novos algoritmos sendo desenvolvidos para aprimorar o diagnóstico de doenças e pragas nas plantações. Com o contínuo avanço da IA, o agronegócio está se tornando cada vez mais dependente dessas tecnologias para garantir competitividade, eficiência e sustentabilidade em suas operações.
2.2 Impactos Econômicos da Inteligência Artificial no Agronegócio
Os impactos econômicos da inteligência artificial no agronegócio têm se mostrado altamente positivos, contribuindo significativamente para o aumento da produtividade e a redução de custos operacionais. A adoção de sistemas baseados em IA, como algoritmos preditivos e ferramentas de automação, tem possibilitado aos produtores uma gestão mais eficiente das suas propriedades. O estudo de Souza e Adaniya (2024) revela que a aplicação de IA no gerenciamento de recursos naturais, como água e fertilizantes, pode resultar em uma redução de custos, otimizando o uso desses insumos e, consequentemente, aumentando a margem de lucro dos produtores. A implementação de IA também tem sido associada a uma diminuição do desperdício, uma vez que as máquinas automatizadas podem operar de maneira mais precisa, evitando erros humanos e reduzindo o uso excessivo de recursos.
A inteligência artificial também tem sido um fator decisivo para o aumento da competitividade no setor agrícola. Por meio da análise de grandes volumes de dados, as ferramentas de IA permitem que os produtores antecipem tendências de mercado e adaptem suas estratégias comerciais de acordo com as necessidades da demanda. Piccolo et al. (2024) destacam que a IA é capaz de realizar previsões sobre a produção e a qualidade dos produtos agrícolas, permitindo que os produtores se posicionem melhor no mercado e obtenham preços mais favoráveis. Isso é especialmente importante em um contexto de volatilidade de preços e condições climáticas imprevisíveis, onde a capacidade de tomar decisões rápidas e informadas pode ser a chave para o sucesso.
A rentabilidade dos produtores que adotam tecnologias de IA é, em muitos casos, superior à daqueles que não a utilizam. Bancada em estudos como o de Bandeira et al. (2023), essa rentabilidade é impulsionada pela maior precisão na execução das atividades agrícolas e pelo uso eficiente de insumos. A IA também facilita a gestão de grandes propriedades, com a automação de tarefas repetitivas e a redução da necessidade de mão de obra intensiva, o que resulta em uma redução de custos fixos. Em um cenário de alta demanda por alimentos e desafios econômicos globais, a utilização de IA pode significar uma vantagem estratégica para o agronegócio, ajudando o setor a se manter competitivo tanto no mercado interno quanto externo.
Ao utilizar ferramentas de análise de dados, como sensores inteligentes e plataformas de monitoramento em tempo real, os produtores conseguem obter informações precisas sobre o estado das culturas e as condições do solo. A IA, portanto, não apenas contribui para a automação, mas também oferece uma maneira mais eficaz de planejar as colheitas e gerenciar o ciclo de vida das plantas. De acordo com Lucas e Campos (2023), a implementação dessas tecnologias é um fator-chave para garantir uma produção agrícola de maior qualidade e maior volume, maximizando os lucros dos produtores.
A contribuição da inteligência artificial para o crescimento do setor agropecuário também é visível em termos de inovação tecnológica. A constante evolução da IA permite que os agricultores se beneficiem de novas soluções e ferramentas para o monitoramento de lavouras, a prevenção de doenças e a otimização de processos logísticos. Alves et al. (2022) destacam que as inovações em IA promovem uma revolução no modo como os recursos são geridos, não só no campo, mas em toda a cadeia produtiva, incluindo a distribuição e comercialização dos produtos. Ao investir em IA, o agronegócio brasileiro não só melhora sua competitividade, mas também contribui para o fortalecimento da economia nacional como um todo.
2.3 Sustentabilidade e Inteligência Artificial no Agronegócio
A sustentabilidade no agronegócio é um dos principais benefícios proporcionados pela adoção de inteligência artificial. Com a crescente pressão por práticas agrícolas mais responsáveis em relação ao meio ambiente, a IA tem se mostrado uma aliada importante na busca por soluções que minimizem o impacto ambiental das atividades agrícolas. A otimização do uso de insumos como água, fertilizantes e pesticidas é uma das maneiras pelas quais a IA contribui para a sustentabilidade. Piccolo et al. (2024) observam que a agricultura de precisão, baseada em tecnologias de IA, permite um controle mais rigoroso sobre a quantidade de recursos utilizados em cada fase do ciclo de cultivo, evitando desperdícios e garantindo que os produtos sejam cultivados de forma mais eficiente.
A análise de dados em tempo real é outra característica da IA que contribui significativamente para a sustentabilidade no agronegócio. Sensores e drones equipados com IA são capazes de monitorar as condições das lavouras e identificar áreas que necessitam de intervenções específicas, como irrigação ou aplicação de fertilizantes. Tanaka et al. (2024) mostram como as tecnologias de deep learning, utilizadas para detectar doenças em culturas, podem evitar o uso excessivo de pesticidas, promovendo uma abordagem mais ecológica e econômica para o manejo de pragas. Com a IA, a gestão agrícola se torna mais inteligente e alinhada aos princípios da sustentabilidade, reduzindo os impactos negativos no meio ambiente.
A automação e a otimização de processos agrícolas não só aumentam a eficiência, mas também podem reduzir a necessidade de transporte excessivo de insumos e produtos, diminuindo as emissões associadas a essas atividades. Borba et al. (2022) explicam que, ao integrar tecnologias de IA com sistemas de logística, o agronegócio pode se tornar mais eficiente na distribuição de produtos, além de melhorar a rastreabilidade, o que favorece a sustentabilidade a longo prazo. A adoção dessas práticas ajuda a atender às exigências de consumidores e governos por práticas mais sustentáveis e menos poluentes.
A IA também contribui para a sustentabilidade ao melhorar a utilização da terra. Ferramentas baseadas em IA são capazes de analisar grandes volumes de dados sobre a qualidade do solo e o comportamento das culturas, ajudando os produtores a tomar decisões informadas sobre o uso de terras agrícolas. Segundo Souza e Adaniya (2024), a aplicação de IA permite um planejamento agrícola mais eficaz, ajudando a evitar o esgotamento do solo e promovendo práticas agrícolas que preservam os recursos naturais. A capacidade de monitorar e ajustar continuamente as condições das culturas também favorece a adoção de práticas agrícolas regenerativas, que buscam restaurar a saúde do solo.
A utilização da inteligência artificial no agronegócio contribui para a transparência e rastreabilidade, fatores cada vez mais exigidos por consumidores que buscam produtos cultivados de maneira responsável. Casarotto et al. (2022) destacam como as soluções baseadas em IA podem garantir a rastreabilidade dos produtos agrícolas, permitindo que os consumidores tenham acesso a informações detalhadas sobre a origem dos produtos que consomem. Isso não apenas fortalece a confiança do consumidor, mas também aumenta o apelo dos produtos no mercado global, onde a sustentabilidade é um fator cada vez mais decisivo para o sucesso comercial.
2.4 Desafios Regulatórios e Jurídicos da Implementação da IA no Agronegócio
A implementação da inteligência artificial no agronegócio traz à tona uma série de desafios regulatórios e jurídicos que precisam ser enfrentados para garantir que essa tecnologia seja utilizada de forma ética e legal. Entre as principais questões estão a proteção de dados sensíveis, a propriedade intelectual das inovações tecnológicas e os direitos relacionados ao uso de dados sensoriais coletados nas propriedades rurais. De acordo com De Oliveira et al. (2024), a implementação de IoT e outras tecnologias no agronegócio aumenta a quantidade de dados coletados, o que implica a necessidade de regulamentações mais rigorosas para proteger a privacidade dos agricultores e dos dados coletados das propriedades. A falta de uma legislação clara sobre o uso de dados pode levar a preocupações sobre a segurança da informação, especialmente em relação à vulnerabilidade a ataques cibernéticos e ao uso indevido dessas informações.
Como destacado por Moreti et al. (2021), muitas inovações desenvolvidas com base em IA, como algoritmos de análise preditiva e sistemas de automação agrícola, envolvem tecnologias proprietárias que são de interesse tanto dos produtores quanto das empresas que as desenvolvem. A regulamentação da propriedade intelectual e a definição clara de direitos sobre as inovações tecnológicas podem evitar disputas legais e garantir que os desenvolvedores e usuários da IA recebam o devido reconhecimento e compensação pelo uso dessas tecnologias.
A legislação sobre a regulamentação de tecnologias de IA também enfrenta o desafio de acompanhar o ritmo rápido da inovação. A constante evolução das ferramentas e dos algoritmos de IA exige que os reguladores se adaptem rapidamente às novas realidades do agronegócio. Marsoli (2023) afirma que, enquanto a tecnologia avança a uma velocidade impressionante, as leis e as políticas públicas muitas vezes ficam para trás, criando um vácuo regulatório. Isso pode gerar incertezas legais e impedir que os produtores e empresas de tecnologia se beneficiem plenamente das vantagens da IA, uma vez que podem temer potenciais implicações jurídicas não previstas por uma legislação ainda em desenvolvimento.
Além da proteção de dados e da propriedade intelectual, as questões éticas também são uma preocupação relevante. Jorcelino et al. (2024) discutem a importância da governança ética no uso da IA, destacando que as políticas públicas e regulamentações devem garantir que as tecnologias não sejam usadas para manipulação indevida dos mercados ou para explorar práticas agrícolas que possam prejudicar a saúde dos trabalhadores rurais ou os direitos das comunidades locais. A transparência nas práticas de uso de IA é essencial para assegurar que o agronegócio se desenvolva de forma justa e responsável, evitando abusos que possam comprometer a confiança pública nas novas tecnologias.
O uso de IA também levanta questões sobre a responsabilidade legal em caso de falhas nos sistemas automatizados. A automação de processos agrícolas pode gerar economias de escala e melhorar a precisão, mas também aumenta o risco de falhas tecnológicas que podem afetar a produção agrícola. Segundo Tanaka et al. (2024), é fundamental que os reguladores determinem claramente quem será responsabilizado em caso de falhas nos sistemas, especialmente quando se trata de sistemas autônomos que tomam decisões com base em dados coletados sem intervenção humana direta. A falta de uma legislação específica pode gerar insegurança jurídica para as partes envolvidas e dificultar o uso de tecnologias mais avançadas, limitando o potencial da IA no setor.
2.5 Aspectos Éticos da Inteligência Artificial no Agronegócio
A implementação de inteligência artificial no agronegócio também está repleta de considerações éticas que precisam ser abordadas para garantir que a tecnologia seja usada de maneira justa e transparente. Uma das principais preocupações é a privacidade dos dados dos agricultores, já que a coleta e o uso de dados sensoriais e outros tipos de informações podem envolver questões complexas sobre o consentimento e a segurança dessas informações. Segundo De Oliveira et al. (2024), os agricultores podem se sentir desconfortáveis com o uso de suas informações pessoais ou operacionais sem o seu consentimento explícito. O desenvolvimento de políticas que garantam a transparência no uso desses dados, bem como a criação de regulamentações que limitem a coleta e o compartilhamento de dados pessoais, são fundamentais para proteger a privacidade dos envolvidos.
A transparência nos algoritmos que utilizam a IA também é uma questão ética importante. Piccolo et al. (2024) apontam que a complexidade dos algoritmos de aprendizado de máquina e deep learning pode dificultar a compreensão de como as decisões são tomadas por essas tecnologias. Em um ambiente agrícola, onde a precisão e a confiabilidade são essenciais, é importante que os agricultores tenham clareza sobre como os sistemas de IA operam e quais dados são utilizados para gerar as previsões e recomendações. A falta de transparência pode gerar desconfiança e resistência por parte dos produtores, prejudicando a adoção de tecnologias que, se explicadas adequadamente, poderiam beneficiar significativamente suas operações.
A automação de muitas atividades agrícolas pode resultar em uma redução significativa na demanda por mão de obra, afetando especialmente os trabalhadores de baixa qualificação. Alves et al. (2022) discutem os potenciais efeitos negativos da automação em termos de desemprego e desigualdade social. Embora a IA possa aumentar a eficiência e a rentabilidade no agronegócio, também pode gerar um desequilíbrio social, especialmente em áreas rurais, onde a população depende diretamente da agricultura para sua subsistência. A implementação de políticas de requalificação e treinamento para trabalhadores do setor pode ser uma forma de mitigar esses impactos negativos.
A ética da inteligência artificial também envolve questões relacionadas ao uso da tecnologia para fins predatórios, como a manipulação de mercados ou a criação de monopólios. A aplicação da IA deve ser orientada para a promoção de práticas agrícolas que respeitem os direitos dos trabalhadores, o meio ambiente e a saúde pública. Jorcelino et al. (2024) alertam para o risco de empresas que adotam IA de forma irresponsável, colocando os lucros à frente do bem-estar social. Para que a IA no agronegócio seja verdadeiramente ética, as políticas públicas devem ser formuladas de modo a garantir que a tecnologia seja usada para promover a equidade e a sustentabilidade, em vez de explorar os recursos e as pessoas de maneira insustentável.
A governança ética da IA também envolve a criação de mecanismos que assegurem a inclusão de todos os stakeholders na implementação das tecnologias. Tanaka et al. (2024) destacam a importância de envolver os pequenos produtores e as comunidades locais na adoção de novas tecnologias, garantindo que os benefícios da IA sejam amplamente distribuídos. A inclusão digital e a democratização do acesso às tecnologias de IA são essenciais para evitar que apenas grandes corporações se beneficiem dessas inovações, enquanto pequenos agricultores e comunidades mais vulneráveis ficam à margem do progresso tecnológico. Essas preocupações éticas devem ser abordadas por meio de regulamentações claras e pela criação de um ambiente de governança que promova o uso responsável da inteligência artificial no agronegócio, garantindo que a tecnologia beneficie a todos, sem comprometer a equidade ou a justiça social.
2.6 IA e a Transformação Digital no Agronegócio
A transformação digital no agronegócio é um processo contínuo que está sendo acelerado pela inteligência artificial, impactando de forma significativa os processos operacionais e a gestão das propriedades agrícolas. A digitalização dos processos agrícolas, por meio da implementação de tecnologias avançadas como IA e big data, tem permitido que os agricultores obtenham uma visão mais detalhada e em tempo real de suas operações. Segundo Lucas e Campos (2023), a digitalização e o uso de plataformas de dados têm permitido a coleta e o processamento de informações em grande escala, possibilitando que as decisões sejam baseadas em dados precisos e atualizados. Isso tem levado a uma maior eficiência nas operações e à redução de erros humanos, permitindo uma melhor gestão dos recursos e um planejamento mais eficaz das atividades no campo.
A utilização de inteligência artificial na digitalização de processos agrícolas tem sido fundamental para otimizar as operações e transformar a forma como o agronegócio é conduzido. As tecnologias de IA são capazes de analisar grandes volumes de dados gerados por sensores e dispositivos conectados à Internet das Coisas (IoT), permitindo que os agricultores monitorem suas lavouras e ajustem as práticas agrícolas de acordo com as condições em tempo real. De acordo com Casarotto et al. (2022), a integração dessas tecnologias tem promovido uma agricultura mais eficiente e precisa, resultando em uma produção mais alta com menor uso de recursos. A digitalização também tem sido responsável por aumentar a competitividade do setor agrícola, permitindo aos produtores tomarem decisões baseadas em dados e se adaptarem rapidamente às mudanças nas condições de mercado.
A transformação digital também tem impactado a cadeia de suprimentos do agronegócio. A implementação de soluções baseadas em IA, como os sistemas de gestão inteligente de logística, tem permitido um controle mais eficaz do transporte e da distribuição de produtos agrícolas. Segundo Marsoli (2023), a digitalização da cadeia de suprimentos proporciona maior rastreabilidade dos produtos, desde a produção até a entrega ao consumidor final, além de aumentar a transparência e a eficiência em todo o processo. Essa transformação está tornando o agronegócio mais ágil e responsivo às flutuações do mercado e às demandas dos consumidores, o que contribui para uma maior segurança alimentar e uma redução dos custos operacionais.
A digitalização do agronegócio também exige investimentos significativos em infraestrutura e em treinamento de pessoal, para garantir que as tecnologias sejam adotadas de forma eficaz. A adoção de sistemas de IA e plataformas digitais pode representar um desafio para muitos produtores, especialmente para os de menor porte, que enfrentam dificuldades financeiras para arcar com os custos dessas tecnologias. De acordo com Jorcelino et al. (2024), as políticas públicas voltadas para o apoio a essa transformação digital são essenciais para garantir que todos os produtores, independentemente do porte da propriedade, possam se beneficiar da digitalização. A inclusão digital e a capacitação dos produtores são, portanto, fundamentais para garantir que a transformação digital seja realmente abrangente e beneficie todo o setor agrícola.
A transformação digital no agronegócio também está impulsionando mudanças significativas na forma como as decisões são tomadas dentro das empresas do setor. A IA não só facilita a coleta e análise de dados, mas também permite a automação de muitos processos administrativos, como a gestão de inventário e a contabilidade. Piccolo et al. (2024) apontam que a automação dessas funções contribui para a redução de custos operacionais e aumenta a eficiência das empresas, que podem se concentrar em atividades mais estratégicas. A digitalização tem, portanto, o potencial de transformar profundamente as estruturas organizacionais no agronegócio, permitindo uma maior integração entre as diversas partes da cadeia de valor e promovendo uma gestão mais eficiente e ágil.
2.7 Inovações Tecnológicas Emergentes no Agronegócio
Além da inteligência artificial, o agronegócio tem se beneficiado de outras inovações tecnológicas emergentes que, em conjunto com a IA, oferecem soluções integradas e eficazes. Drones, sensores inteligentes e a Internet das Coisas (IoT) estão se destacando como tecnologias complementares à IA, permitindo uma agricultura de precisão e uma gestão mais eficiente das propriedades rurais. Segundo Tanaka et al. (2024), os drones têm sido usados para monitorar grandes áreas de cultivo, coletando dados sobre o estado das lavouras e as condições do solo, enquanto os sensores inteligentes permitem uma coleta mais detalhada de informações sobre as plantas e o ambiente. Esses dados são, então, processados por algoritmos de IA para fornecer recomendações em tempo real sobre a irrigação, o uso de fertilizantes e outros aspectos do manejo agrícola.
A IoT também tem função na evolução das práticas agrícolas, conectando máquinas e equipamentos agrícolas a uma rede inteligente que permite o monitoramento remoto e a automação dos processos. Com a IoT, é possível coletar dados em tempo real sobre diversos parâmetros, como temperatura, umidade, qualidade do solo e crescimento das culturas. De acordo com Alves et al. (2022), essa tecnologia permite aos produtores ajustar suas práticas agrícolas com base em dados objetivos e precisos, melhorando a eficiência e a sustentabilidade das operações. A integração de sensores e dispositivos conectados à IoT com sistemas baseados em IA tem transformado a forma como os agricultores gerenciam suas propriedades, criando um ambiente mais inteligente e otimizado para a produção agrícola.
A utilização de blockchain em conjunto com a IA permite um registro imutável e transparente de todas as etapas da cadeia de produção, desde a origem dos insumos até a entrega ao consumidor final. Isso não só aumenta a confiança do consumidor, mas também facilita o cumprimento de regulamentações ambientais e de segurança alimentar. Casarotto et al. (2022) afirmam que a adoção de blockchain no agronegócio, em conjunto com a IA, tem o potencial de revolucionar a forma como os produtos agrícolas são monitorados e rastreados, garantindo a integridade e a qualidade dos alimentos.
A utilização de IA combinada com tecnologias emergentes tem proporcionado avanços significativos no controle de doenças e pragas nas lavouras. Tanaka et al. (2024) observam que, por meio do uso de câmeras de alta resolução e sensores acoplados a drones, é possível identificar precocemente sinais de doenças nas plantas, permitindo que os agricultores intervenham rapidamente e de forma mais eficiente. Isso reduz a necessidade de pesticidas e outros produtos químicos, contribuindo para uma agricultura mais sustentável e menos dependente de recursos externos. A combinação dessas tecnologias também permite que os agricultores implementem práticas de manejo integrado de pragas, promovendo a saúde do solo e das culturas.
Em um contexto de crescente demanda por alimentos e de desafios ambientais, a integração de IA com tecnologias emergentes tem se mostrado essencial para a adaptação do agronegócio às necessidades do futuro. Piccolo et al. (2024) destacam que essas inovações permitem que os agricultores enfrentem as mudanças climáticas, melhorem a produtividade e, ao mesmo tempo, reduzam o impacto ambiental das atividades agrícolas. Com a contínua evolução dessas tecnologias, espera-se que o agronegócio se torne cada vez mais sustentável e eficiente, com a integração de novas soluções tecnológicas que promovam uma agricultura de precisão e um uso mais inteligente dos recursos disponíveis.
2.8 Desafios da Capacitação e Adoção de IA pelos Produtores Rurais
A adoção da inteligência artificial no agronegócio enfrenta uma série de desafios, especialmente no que se refere à capacitação dos produtores rurais. A falta de conhecimento técnico sobre o uso dessas tecnologias é uma das principais barreiras para a sua implementação. Muitos agricultores, principalmente os de menor porte, não têm familiaridade com as ferramentas digitais e com os sistemas baseados em IA, o que dificulta sua adoção. Segundo Borba et al. (2022), a capacitação e o treinamento dos produtores são fundamentais para garantir que as tecnologias sejam utilizadas de forma eficaz e que os agricultores possam aproveitar ao máximo os benefícios da IA. A falta de programas de educação e treinamento adequados tem sido um obstáculo significativo, especialmente em regiões mais afastadas e com menor acesso à infraestrutura digital.
Além da falta de capacitação, o custo das tecnologias também representa um desafio significativo para os produtores rurais. As tecnologias de IA exigem investimentos substanciais em hardware, software e serviços de manutenção, o que pode ser um impeditivo para muitos agricultores, especialmente aqueles com recursos financeiros limitados. Jorcelino et al. (2024) destacam que, embora os benefícios a longo prazo sejam evidentes, o investimento inicial em IA pode ser um fator dissuasivo para pequenos produtores que não possuem acesso a financiamentos ou a incentivos governamentais. A implementação de políticas públicas que apoiem o financiamento e a aquisição de tecnologias para os agricultores de pequeno e médio porte é, portanto, essencial para garantir a democratização do uso da IA no setor.
A resistência à mudança é outra barreira importante para a adoção da IA no agronegócio. Muitos produtores rurais ainda estão acostumados a métodos tradicionais de cultivo e gestão, e podem se mostrar relutantes em adotar novas tecnologias. De acordo com Souza e Adaniya (2024), essa resistência pode ser atribuída a uma falta de confiança nas novas tecnologias, bem como a receios sobre a complexidade e os custos envolvidos na sua implementação. A superação dessa resistência requer não apenas a oferta de treinamento, mas também a demonstração clara dos benefícios que a IA pode trazer para as operações agrícolas, como o aumento da produtividade, a redução de custos e a sustentabilidade das práticas agrícolas.
As políticas públicas têm função na facilitação da adoção da IA no agronegócio, especialmente no que diz respeito ao apoio a pequenos produtores. Casarotto et al. (2022) sugerem que o governo deve criar incentivos e fornecer suporte financeiro para que os agricultores possam adquirir as tecnologias necessárias para implementar sistemas baseados em IA. É importante que haja um esforço para aumentar o acesso à infraestrutura digital, como internet de alta qualidade e plataformas de dados, que são essenciais para o funcionamento das tecnologias de IA. O apoio governamental é, portanto, essencial para garantir que a transformação digital no agronegócio seja inclusiva e beneficie todos os segmentos do setor.
A capacitação dos produtores e a superação das barreiras à adoção de IA são aspectos essenciais para o sucesso da transformação digital no agronegócio. De acordo com Marsoli (2023), a implementação de programas de treinamento adaptados às necessidades dos agricultores, combinados com políticas públicas de incentivo à inovação e ao acesso a tecnologias, pode facilitar a adoção da IA e ajudar os produtores a aproveitar as vantagens dessa tecnologia. A promoção da educação digital no campo e a redução dos custos das tecnologias são medidas fundamentais para garantir que todos os produtores, independentemente do porte da propriedade, possam se beneficiar da revolução tecnológica que a IA está promovendo no setor agrícola.
3. CONSIDERAÇÕES FINAIS
A adoção da inteligência artificial no agronegócio tem se mostrado uma revolução tecnológica capaz de transformar profundamente o setor agrícola, com impactos econômicos, ambientais e sociais significativos. Através da digitalização e da implementação de tecnologias avançadas, como algoritmos de aprendizado de máquina, deep learning e análise preditiva, a IA tem permitido aos produtores otimizar suas operações, aumentar a produtividade e melhorar a sustentabilidade das práticas agrícolas. A combinação da IA com outras inovações emergentes, como drones, sensores inteligentes e a Internet das Coisas (IoT), tem criado soluções cada vez mais eficazes para enfrentar os desafios da agricultura moderna, desde o manejo de recursos naturais até o controle de pragas e doenças nas lavouras.
Os impactos da implementação de IA no agronegócio não se limitam aos ganhos econômicos e à sustentabilidade, mas envolvem também uma série de desafios regulatórios, jurídicos e éticos. A proteção de dados, a propriedade intelectual, a responsabilidade legal e as questões relacionadas à governança ética da tecnologia são aspectos que precisam ser cuidadosamente abordados para garantir uma adoção segura e justa da IA. O setor enfrenta a necessidade de estabelecer uma legislação que acompanhe a evolução tecnológica, oferecendo diretrizes claras para o uso responsável da IA e protegendo os direitos dos produtores, trabalhadores e consumidores. É imprescindível que haja políticas públicas voltadas para a capacitação dos agricultores, especialmente os de menor porte, que ainda enfrentam dificuldades para acessar as tecnologias necessárias.
A resistência à mudança e o custo das tecnologias também são barreiras a serem superadas, exigindo a implementação de programas de treinamento e apoio financeiro que incentivem a adoção da IA no agronegócio. Para garantir que os benefícios da transformação digital sejam amplamente distribuídos, é fundamental que o governo e as instituições do setor privado desenvolvam estratégias inclusivas que promovam o acesso universal às tecnologias digitais. A criação de uma infraestrutura digital adequada, aliada a incentivos fiscais e subsídios para a aquisição de ferramentas tecnológicas, pode facilitar a integração da IA em propriedades agrícolas de diferentes portes e garantir que todos os produtores, independentemente de sua capacidade financeira, possam se beneficiar dos avanços tecnológicos.
A IA e a transformação digital têm o potencial de tornar o agronegócio mais competitivo, sustentável e resiliente, enfrentando os desafios climáticos e de segurança alimentar que marcam o cenário global atual. Para que essa revolução tecnológica seja plena, é necessário que haja uma atuação coordenada entre governo, empresas, agricultores e pesquisadores. O sucesso dessa transformação dependerá, em grande parte, da capacidade de adaptação do setor às novas tecnologias e da construção de um ambiente jurídico e ético que promova o uso responsável e inclusivo da IA no agronegócio. A integração eficiente de novas tecnologias, com um foco estratégico na capacitação e nas políticas públicas, será decisiva para garantir que o agronegócio continue a desempenhar seu papel fundamental na economia global e contribua para a segurança alimentar e a sustentabilidade do planeta.
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