O discurso de que a inteligência artificial vai revolucionar o campo é repetido há anos. Drones que mapeiam lavouras, sensores que monitoram a umidade do solo em tempo real e tratores autônomos que prometem reduzir custos já existem e o mercado global de IA para agricultura deve atingir a marca de 470 bilhões de dólares até 2034. Mas, apesar de todo esse avanço tecnológico, a realidade é que a maioria dos agricultores nunca utilizou nenhuma dessas ferramentas. Um estudo de dois anos conduzido na província de Ontário, no Canadá, pelo pesquisador de políticas públicas Charles Conteh, da Brock University, identificou que o problema não está na maturidade dos equipamentos. A falência da chamada “agricultura inteligente” tem raízes profundamente estruturais, e o diagnóstico serve como um alerta direto para o Brasil e para o Japão, países que também insistem em modelos de difusão tecnológica que ignoram a realidade do produtor.
Três barreiras estruturais que travam a IA no campo
Conteh sintetizou os resultados da pesquisa em três síndromes que, combinadas, formam um bloqueio sistêmico à adoção de IA na agricultura. A primeira delas é a síndrome da lacuna de informação. A maioria dos agricultores simplesmente não sabe o que existe disponível. O ecossistema de startups de agritech, com suas centenas de soluções específicas, não consegue alcançar o produtor de forma clara e organizada. Se o agricultor não sabe que um determinado sensor ou software pode resolver um problema real da sua lavoura, a decisão de compra nunca passa pelo crivo da análise de custo-benefício.
A segunda barreira é a síndrome do desalinhamento. Mesmo quando o produtor conhece uma ferramenta, ela raramente se encaixa na operação dele. A agricultura não é uma linha de montagem industrial padronizada. Cada talhão, cada cultura e cada sistema de irrigação tem particularidades que um sistema genérico, desenvolvido em laboratório, não consegue abranger. O maquinário existente na fazenda pode ser incompatível com os sensores; a coleta de dados pode exigir uma conectividade de rede que não existe; o fluxo de trabalho proposto pela plataforma pode exigir uma mudança radical na rotina que o produtor não está disposto (ou não pode) implementar.
A terceira, e talvez mais perigosa, é a síndrome da fragmentação. Universidades, empresas de tecnologia, órgãos de extensão rural e associações de produtores atuam em silos. Cada um desenvolve seu próprio projeto-piloto, sua própria base de dados e seu próprio protocolo de aplicação. O conhecimento gerado não é compartilhado de forma estruturada e não existe uma governança que conecte esses atores. O resultado é um emaranhado de iniciativas isoladas que, no fim das contas, não geram um ecossistema de suporte robusto para quem está no campo. Essas três síndromes, quando atuam em conjunto, condenam a IA agrícola a permanecer no estágio de “prova de conceito”, sem nunca escalar.
Um modelo que ignora a diversidade territorial
A pesquisa de Conteh defende que a saída não é simplesmente criar mais tecnologia ou mais subsídios. O que falta é o que ele chama de “Sistema de Inovação Agrícola” redesenhado. Na prática, isso significa criar um arranjo institucional em que pesquisadores, agricultores, empresas de agritech e formuladores de políticas públicas funcionem como uma rede única e integrada. O sistema precisa ser pensado em escala regional, não nacional. Uma plantação de soja no cerrado brasileiro, uma fazenda de trigo em Saskatchewan e uma horta hidropônica no interior de São Paulo enfrentam desafios completamente diferentes. Tentar aplicar uma política única de “informatização do campo” para realidades tão distintas é uma receita para o fracasso.
O estudo canadense mostra que a governança da inovação precisa ser descentralizada, permitindo que cada região desenhe suas próprias estratégias de adoção, combinando a tecnologia certa com as práticas culturais e as condições de infraestrutura locais. Sem essa capilaridade, o agricultor continuará recebendo soluções genéricas que não resolvem seus problemas específicos.
Japão e Brasil: o mesmo diagnóstico do outro lado do mundo
A análise feita no Canadai tem repercussão imediata para outros países. O Japão, por exemplo, sancionou em outubro de 2024 a Lei de Promoção do Uso de Tecnologias Agrícolas Inteligentes, com metas claras do Ministério da Agricultura, Florestas e Pesca para 2030, incluindo a redução de 60% das horas de trabalho com o uso de robôs e ceifadeiras automáticas. O arcabouço legal existe, mas o problema apontado pelo estudo continua de pé: antes da lei chegar ao campo, o produtor precisa saber que a ferramenta existe, precisa ter uma operação que seja compatível com ela e precisa contar com uma rede de apoio que o ajude a integrar a novidade. Nenhum desses gargalos é resolvido com incentivo fiscal ou subsídio direto.
A situação no Brasil é ainda mais sensível. O país combina uma agricultura altamente tecnificada no Centro-Oeste com uma agricultura familiar que carece de conectividade básica. A fragmentação dos atores é enorme: a Embrapa gera ciência de ponta, as cooperativas tentam fazer a ponte, as startups vendem soluções, mas o produtor individual ainda fica à deriva. Programas de linha de crédito para máquinas agrícolas com IA existem, mas sem um sistema que garanta que a máquina comprada vai realmente se integrar à rotina da propriedade e que o produtor terá suporte técnico para operá-la, o dinheiro público corre o risco de financiar equipamentos que ficarão subutilizados.
O salto da agricultura inteligente, portanto, não depende de um novo sensor ou de um algoritmo mais preciso. Depende de uma engenharia institucional que coloque o produtor no centro do desenho da inovação. Enquanto universidades, governo e indústria não aprenderem a falar a mesma língua e a trabalhar dentro de um mesmo sistema regional de governança, a IA continuará sendo uma promessa que não sai do papel.
