Conheço o caso de um produtor em Mato Grosso que levou cerca de dezesseis anos para organizar os processos de uso da tecnologia na fazenda. Dezesseis anos! Não de implantação de software, mas de organização de processos: definir quem decide o quê, com qual dado, em qual momento, e registrar isso de um jeito que sobreviva à troca de gerente.
Hoje, é uma operação que adota a tríade de que vamos falar aqui — tecnologia, processos e pessoas — e, por isso, extrai valor real de cada ferramenta nova que entra. O problema é que esse produtor é exceção e pertence à pequena fração de produtores que trabalha assim.
A cena mais comum é outra e se repete no agro brasileiro com uma frequência que os relatórios de mercado raramente capturam: a fazenda compra a plataforma, o agrônomo continua preenchendo a planilha antiga por segurança, o gerente não sabe o que fazer com o alerta de estresse hídrico às seis da manhã e o dono mede o retorno pela quantidade de dashboards, não pela decisão errada que deixou de ser tomada.
O McKinsey Global Farmer Insights 2026, publicado nesta semana com 5.500 produtores em dez países, é uma exceção. Lido com atenção, ele conta uma história que o discurso da inteligência artificial prefere não contar. O Brasil foi o único país onde a adoção caiu.
A adoção global de agtech subiu 4 pontos percentuais desde 2024 e chegou a 50% dos produtores. O Brasil andou na direção contrária: foi o único, entre os sete países pesquisados nas duas edições, onde a adoção recuou, com queda de 3 pontos. Na Argentina, subiu 7; na França, 14; na Índia, 11.
Isso não é falta de acesso nem de apetite. A pesquisa da Embrapa, do Sebrae e do Inpe já mostrava que 84% dos produtores brasileiros usam ao menos uma tecnologia digital. E a própria McKinsey aponta que a América Latina é a região onde a inovação pesa mais na decisão de compra, citada por 42% dos produtores, contra 24% na média global.
O que mudou foi o dinheiro e a paciência. A intenção líquida de gasto no Brasil caiu 24 pontos percentuais em dois anos.
E é normal que a intenção de gasto com tecnologia despenque em períodos turbulentos como o que estamos vivendo. Tarifas comerciais, oscilação nos preços das commodities, conflitos geopolíticos e uma mudança estrutural na forma como a China enxerga a importância da supremacia da cadeia alimentar. Some a isso juros altos e crédito caro dentro da porteira. Isso afeta o produtor, e não é para menos.
O que a pesquisa mostra, portanto, é o corte. A leitura do corte é minha: quando o caixa aperta, a primeira coisa a sair é a tecnologia que nunca chegou a provar retorno, e a que nunca prova retorno é justamente a que entrou sem processo desenhado e sem gente preparada para usá-la.
O aperto não cria o problema. Ele revela quem tinha comprado ferramenta sem ter comprado mudança.
A IA generativa cresce mais rápido do que a confiança nela
O dado mais comentado do relatório é o da IA generativa: 17% dos produtores no mundo já usam ferramentas como o ChatGPT para tarefas da fazenda, com a América Latina liderando ao lado da América do Norte.
Nos Estados Unidos, a adoção paga chegou a 11% e segue uma curva parecida com a da taxa variável nos primeiros anos. Setenta e dois por cento esperam algum impacto da IA na operação em três a cinco anos.
O dado menos comentado está duas páginas depois. Apenas 6% dos produtores citam a IA generativa como fonte confiável para decidir uma compra.
O agrônomo técnico é citado por 56%, e, entre produtores jovens da América Latina, esse número chega a 89%.
Os usos concentram-se em planejamento (43%) e manejo (33%) e caem quase a zero em colheita, financiamento e gestão de equipe.
A leitura é simples. A IA está sendo usada como ferramenta de pesquisa e de resolução de problemas do dia a dia, não como sistema de decisão.
Um produtor de uva na França resume: recebeu da IA um conselho sobre cobertura de solo que “errou completamente o alvo”.
Já quem cultiva soja, milho e algodão no Brasil, na mesma pesquisa, descreve o método que funciona: trazer a tecnologia aos poucos, calcular custo e retorno no fim.
É o que sempre digo: não adianta colocar tecnologia em processos antigos. A tecnologia serve para eliminar etapas, não para digitalizar o processo que já existia.
Quando ela entra sem mexer no fluxo, o resultado é a mesma rotina de antes, agora com uma tela a mais e um custo a mais.
Em outras palavras: tecnologia, processos e pessoas. A tríade que todo gestor de operações conhece e que a fumaça da IA está fazendo esquecer.
Tecnologia: o vértice superestimado
Com o advento da inteligência artificial, ficou mais evidente uma distinção que o agro sempre tratou como detalhe: a diferença entre tecnologia informacional e tecnologia de ação.
A tecnologia informacional só informa. Ela entrega o mapa de produtividade, o alerta de praga, a imagem de satélite com a mancha de estresse e para ali.
Tudo depende de uma ação humana no momento específico: alguém precisa ver, interpretar, decidir e executar. Se essa pessoa não está lá ou está ocupada com outra coisa, a informação envelhece sem virar resultado.
A tecnologia de ação fecha o ciclo. Ela identifica o problema, atua, grava a ação tomada, gera o relatório sobre o diagnóstico e a decisão e acompanha se a solução foi eficaz.
O pulverizador que enxerga a daninha e aplica só onde precisa, registrando o que fez e quanto economizou, é o exemplo mais claro.
O ponto principal é que, assim, fica muito mais fácil demonstrar o retorno sobre o investimento, porque a própria tecnologia produz a evidência do que entregou.
Isso ajuda a explicar por que a agronomia digital lidera a adoção global com 31%, segundo a McKinsey, enquanto categorias mais sofisticadas ficam abaixo de 10%.
As que crescem são as que entram na rotina de pulverizar, irrigar e operar máquina e provam valor nas condições locais. As demais informam muito e agem pouco.
Mas há uma condição que a fumaça da IA costuma esconder: a tecnologia de ação só funciona sobre processos organizados e dados confiáveis. Ela depende da tríade.
Sem processo desenhado, não há o que automatizar. Sem dado limpo, não há o que medir. Sem gente que confie no sistema, a ação é desligada na primeira dúvida.
O lançamento mais relevante da última semana ilustra o ponto pelo lado de quem acertou o desenho. Em 1º de setembro, no Farm Progress Show, em Iowa, a John Deere apresentou o JD, um assistente de IA embutido no Operations Center, a plataforma que há mais de uma década concentra os dados de campo, máquina e operação dos clientes.
O produtor faz perguntas em linguagem comum sobre os próprios dados: se o trator novo reduziu o consumo de diesel no preparo, como variou a singulação da plantadeira entre talhões, qual operador de pulverizador rende mais hectares por hora.
Sem custo adicional, sem assinatura, com acesso antecipado restrito a clientes nos Estados Unidos e chegada ao display da cabine prevista para o fim do ano.
Três escolhas da Deere dizem mais do que o chatbot em si. A IA não foi lançada como produto novo, e sim como camada sobre dados que o produtor já gera e um sistema que ele já usa, exatamente o critério de adoção que a McKinsey identifica.
A empresa se recusa a dizer qual modelo está por trás, com a justificativa de que o trabalho dela é esconder essa complexidade do produtor.
E lançou junto um Compromisso de Dados do Produtor, reafirmando que os dados pertencem a ele e não serão vendidos. Ou seja: a maior fabricante de máquinas do mundo entendeu que a tecnologia é o vértice mais fácil e gastou o anúncio nos outros dois: processo e confiança.
O que o JD não resolve também importa. Ele responde sobre dados que existem. Se a fazenda não registra o que planta, quando pulveriza e quanto colhe, a IA não tem sobre o que responder.
O assistente pressupõe um processo de coleta que a maioria das operações brasileiras ainda não têm.
Implicação prática: ao avaliar qualquer solução de IA, a pergunta central não é o que ela faz, mas em qual decisão ela entra, quem executa essa decisão hoje e o que muda na rotina dessa pessoa.
Processos: o vértice invisível
Processo é a palavra menos glamourosa do agro e a mais decisiva. A safra brasileira de grãos ultrapassou 340 milhões de toneladas, segundo a Conab, com a maior parte desse volume gerida por operações que ainda dependem de conhecimento tácito, mensagens de WhatsApp e reuniões de pátio.
Não há inteligência artificial que substitua um processo que não existe.
O que a IA agêntica traz de novo é a capacidade de executar etapas inteiras de um fluxo, não apenas sugeri-las. Isso muda o peso do processo.
Um agente que abre uma ordem de compra de insumo, negocia prazo com o fornecedor e registra a operação no ERP precisa de um fluxo desenhado com regras claras de alçada, exceção e auditoria.
Se o fluxo não está desenhado, o agente automatiza a desordem.
E aqui vai a observação mais desconfortável deste texto: poucas vezes vi empresas que conseguiram criar processos organizados e, principalmente, dados padronizados e categorizados. Poucas.
Esse é um ponto importantíssimo para quem quer se dizer grande adepto da inteligência artificial. Não existe IA boa sobre dado que muda de nome a cada safra, talhão que se chama de três formas diferentes em três sistemas e custo lançado ora por hectare, ora por operação.
O trabalho chato de padronizar e categorizar é o que separa quem vai usar IA de quem vai só falar sobre ela.
A McKinsey confirma o padrão pelo lado da compra: 36% dos produtores já preferem canais digitais para comparar opções, alta de 14 pontos em dois anos, mas a conversão continua passando pelo agrônomo.
O digital ganhou o começo do funil. A decisão continua sendo um processo humano, e é esse processo que precisa estar mapeado antes de qualquer automação.
Implicação prática: mapear os cinco processos que mais consomem tempo de decisão na operação e perguntar, para cada um, se ele está claro o suficiente para ser executado por alguém que nunca esteve na fazenda.
Se a resposta for não, ele ainda não está pronto para IA.
Pessoas: o vértice que decide
A influência do representante comercial caiu de 67% para 56% em dois anos, a primeira queda significativa na história da pesquisa. A do agrônomo técnico ficou estável.
O produtor não está trocando gente por máquina. Está trocando gente que vende por gente que sabe e usando a IA para chegar à conversa com o agrônomo com perguntas melhores.
Esse é o retrato do vértice que decide. No agro brasileiro, ele tem nome: o agrônomo de campo, o gerente de fazenda, o técnico de cooperativa.
São eles que transformam uma recomendação em ação e uma ferramenta em rotina. E são eles que a maioria dos projetos de IA trata como usuários a treinar, e não como líderes da mudança a desenvolver.
A liderança da mudança, na prática do agro, significa três coisas. O dono ou o CEO da operação usando a ferramenta na frente da equipe, e não apenas cobrando relatórios.
Tempo protegido na rotina para aprender, em vez de treinamento único no dia da implantação. E indicadores que premiem a decisão tomada com dado, e não a quantidade de dados gerada.
Implicação prática: antes de contratar IA, definir quem será o dono da adoção dentro da operação, com tempo e mandato para isso. Sem esse nome, a tecnologia terá um comprador, mas não terá um usuário.
O que a fumaça esconde?
A inteligência artificial vai mudar o agro. Mas vai mudar primeiro as operações que já tinham processos claros e pessoas preparadas, porque nelas a IA encontra onde se encaixar.
Nas demais, ela será mais uma plataforma comprada com entusiasmo e abandonada em silêncio, e o Brasil acaba de entregar o primeiro dado global de que isso já está acontecendo.
A tríade não é uma ideia nova. É uma ideia esquecida. E o custo de esquecê-la, agora, é maior do que nunca, porque a tecnologia finalmente ficou boa o suficiente para expor a fragilidade dos outros dois vértices.
