Para quem tem pressa: A IA no agronegócio está no centro dos planos de investimento de 78% dos CEOs brasileiros do setor, segundo a PwC. A McKinsey constatou que 17% dos 5.500 agricultores entrevistados em 2026 já usam IA generativa em tarefas rurais. O potencial de redução de custos existe, mas não equivale a uma economia garantida para todas as fazendas.
A IA no agronegócio deixou de ser apenas uma promessa tecnológica e passou a integrar decisões de investimento e rotinas produtivas. Uma publicação da PwC Brasil, de abril de 2025, identificou que 78% dos CEOs do setor pretendiam investir na integração da IA com plataformas tecnológicas, contra 69% na média de todos os segmentos pesquisados. Os números mostram a intenção dos executivos, não a parcela de propriedades que já implantou essas soluções.
Um retrato mais recente do uso no campo apareceu em setembro de 2026: no relatório Global Farmer Insights 2026, a McKinsey ouviu 5.500 agricultores em dez países, entre abril e julho, e constatou que 17% já utilizavam inteligência artificial generativa em tarefas ligadas à agricultura. Apenas 4% disseram pagar por essas soluções, inclusive ferramentas de uso geral. Os dois levantamentos medem públicos e questões diferentes, portanto seus percentuais não podem ser comparados como se fossem a mesma taxa de adoção.
IA no agronegócio: onde pode reduzir custos?
O potencial de economia com IA no agronegócio depende do problema que a tecnologia resolve. Na pulverização localizada, por exemplo, câmeras e algoritmos podem distinguir áreas com presença de plantas daninhas e orientar a aplicação de herbicidas apenas onde necessária. Em lavouras com distribuição irregular das invasoras, isso pode evitar aplicações desnecessárias; em áreas com infestação generalizada, o espaço para economia tende a ser menor.
O mesmo raciocínio vale para fertilizantes, irrigação, previsão de colheitas e manutenção de máquinas. Modelos alimentados por informações confiáveis de solo, clima, operação e lavoura podem apoiar decisões mais precisas. Porém, o ganho líquido precisa descontar software, sensores, equipamentos, conectividade, treinamento e eventuais erros de recomendação.
O texto que deu origem a esta reportagem menciona uma redução geral de custos operacionais de 10% a 20% e uma economia de até 90% em aplicações específicas. Esses percentuais não aparecem como conclusões gerais verificáveis no relatório Global Farmer Insights 2026 consultado pelo Agron. Por isso, não é correto apresentá-los como economia comprovada para qualquer fazenda.
IA generativa ganha usuários, mas produtor ainda exige orientação técnica
O levantamento da McKinsey sobre IA no agronegócio revela um contraste importante. Embora 17% dos entrevistados já utilizem IA generativa em atividades agrícolas, somente 6% apontam ferramentas desse tipo ou buscadores com IA como fontes confiáveis para suas decisões de compra. Os agrônomos continuam entre as principais influências para 56% dos participantes.
Na prática, um assistente digital pode organizar dados, comparar opções e apontar inconsistências, mas não substitui automaticamente a visita técnica, a análise agronômica nem o conhecimento das condições de cada propriedade. A informação gerada por modelos de IA precisa ser confrontada com dados medidos e, quando houver risco operacional, validada por profissionais habilitados.
A digitalização também avançou na pesquisa de insumos: 31% dos entrevistados usam canais digitais para pesquisar produtos e 36% para avaliar e comparar alternativas. A segunda proporção cresceu 14 pontos percentuais em relação a 2024. Esse movimento ajuda a explicar por que fornecedores, cooperativas e plataformas de gestão passaram a disputar espaço nas decisões do produtor.
Onde a IA já pode ajudar a agricultura brasileira
Entre as aplicações práticas da IA no agronegócio estão o reconhecimento de plantas daninhas, o monitoramento de doenças por imagens, a detecção de falhas de plantio, a leitura de sensores de umidade, a previsão de necessidade de manutenção e a organização de registros financeiros. Os sistemas variam muito em maturidade: alguns já são produtos comerciais; outros permanecem em testes ou exigem validação local.
No próprio Agron, uma reportagem sobre pulverização de precisão com inteligência artificial mostra uma das frentes que buscam tornar o uso de insumos mais seletivo. Outra matéria trata do monitoramento de doenças no milho com drones e IA. Esses exemplos ilustram aplicações distintas e não devem ser confundidos com uma promessa única de produtividade ou economia.
Para o produtor, a adoção mais racional começa pela identificação de uma despesa ou perda mensurável. Se a intenção é reduzir desperdício de herbicidas, por exemplo, convém comparar o consumo e o custo total por hectare antes e depois do uso da ferramenta, em áreas e condições equivalentes, observando também a eficácia do controle. No caso da irrigação, entram na conta energia, água aplicada e resultado produtivo.
Investimento em tecnologia cresce, mas infraestrutura continua decisiva
A pesquisa da PwC também identificou que 61% dos líderes do agronegócio esperavam impacto positivo da IA generativa na lucratividade nos anos seguintes, acima dos 46% observados no levantamento anterior. Trata-se de expectativa empresarial, e não de um resultado financeiro já realizado.
Conectividade rural, interoperabilidade entre softwares, qualidade dos dados e capacidade de investimento seguem como obstáculos relevantes. Tecnologias que funcionam em condições controladas nem sempre entregam o mesmo resultado em grandes áreas, propriedades com máquinas de diferentes gerações ou locais com acesso intermitente à internet.
A IA no agronegócio pode contribuir para produzir mais com decisões melhores e uso mais eficiente de recursos, sem que a redução da produção de alimentos seja apresentada como solução ambiental. O benefício econômico e operacional, entretanto, precisa ser demonstrado caso a caso. Para o produtor, a pergunta decisiva não é se a ferramenta usa IA, mas quanto valor líquido ela entrega ao fim da safra.
Fontes: PwC Brasil — A reinvenção do agronegócio brasileiro (11/04/2025); McKinsey — Global Farmer Insights 2026 (08/09/2026).