Uma redução de 3% no consumo de diesel pode representar uma economia anual de R$ 1,05 milhão para uma propriedade que gasta R$ 35 milhões com combustível. A simulação foi apresentada durante o Futurecom 2026 para mostrar por que a redução de custos tem orientado os investimentos em tecnologia no agronegócio.
O exemplo foi apresentado por Daniel Fuchs, da Arqia, durante o painel “A agroindústria e meio ambiente”, realizado no Futurecom Leaders Congress, em São Paulo. Segundo o executivo, a adoção de ferramentas digitais precisa estar associada a benefícios financeiros que o produtor consiga identificar e medir.
O debate reuniu ainda Leonardo Alvarenga, do SNA Startup Hub (SNASH), e Paula Rebelo, da Cocamar Cooperativa Agroindustrial, com mediação de Fernando Gomes de Oliveira, da GETTER S.A. Entre os assuntos discutidos estiveram o uso de inteligência artificial na gestão, a conectividade rural, o seguro agrícola e a rastreabilidade da produção.
A falta de cobertura de telefonia nas propriedades ainda limita a transmissão de informações de máquinas, sensores e equipamentos utilizados na produção agrícola. Segundo Fuchs, uma das alternativas é a instalação de redes privativas, que distribuem o sinal dentro das fazendas e permitem acompanhar determinadas operações.
O executivo explicou que a tecnologia pode ser utilizada no monitoramento de equipamentos, no controle do consumo de combustível e na coleta de dados em campo. A escolha da infraestrutura, porém, depende das características da propriedade.
Durante o painel, Fuchs observou que a rede 5G nem sempre é a mais adequada. Em algumas operações, a tecnologia 4G consegue atender às necessidades de transmissão de dados com menor custo.
Outro ponto discutido foi a dificuldade de pequenos e médios produtores para arcar individualmente com a infraestrutura. Nesse caso, cooperativas podem contribuir para viabilizar projetos compartilhados.
O investimento em conectividade no campo também permite ampliar o uso de máquinas e sensores que transmitem informações durante as operações agrícolas, sem depender exclusivamente da coleta posterior dos registros.
Inteligência artificial ajuda cooperativas a analisar dados agrícolas
A quantidade de informações geradas nas cooperativas também foi discutida durante o painel. Paula Rebelo, da Cocamar, explicou que os dados são utilizados em atividades que envolvem desde o recebimento da produção até a logística, a industrialização e a concessão de crédito aos cooperados.
A cooperativa, sediada em Maringá (PR), reúne mais de 20 mil produtores e possui mais de 170 entrepostos. Segundo Paula, o volume de informações dificulta análises manuais e exige maior organização dos registros. Ferramentas de inteligência artificial podem contribuir para avaliar riscos, acompanhar operações e apoiar decisões de crédito.
A executiva chamou atenção para a confiabilidade dos dados utilizados nesses processos. Informações inconsistentes podem comprometer as análises realizadas pelos sistemas.
A utilização de inteligência artificial no agro também abrange atividades como monitoramento de lavouras, identificação de problemas e planejamento da produção. Essas aplicações dependem da qualidade das informações coletadas nas propriedades.
Análise de dados pode reduzir o custo do seguro rural
O seguro rural foi outro exemplo apresentado durante o painel. Leonardo Alvarenga, do SNASH, relatou um projeto da startup MBR Agro que utiliza informações sobre clima, solo, relevo e histórico de produtividade para avaliar riscos agrícolas. O trabalho permite considerar características específicas das propriedades, em lugar de utilizar somente médias municipais na análise.
Segundo Alvarenga, a aplicação dessa metodologia em uma operação de seguro teria resultado em uma redução de aproximadamente 12% no valor pago pelos produtores atendidos. O percentual foi informado pelo executivo durante o evento e não representa uma redução generalizada nos preços das apólices.
A análise individualizada também pode contribuir para que as seguradoras identifiquem melhor os riscos das operações, especialmente em regiões expostas a eventos climáticos que afetam a produtividade.
O Atlas do Seguro Rural, do Ministério da Agricultura, reúne informações sobre apólices, culturas atendidas e distribuição do seguro no país.
Como usar os dados da fazenda para reduzir custos?
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Rastreabilidade exige controle dos dados da produção
A necessidade de comprovar a origem dos produtos agrícolas também entrou na discussão. Paula Rebelo citou a cadeia da soja para mostrar a quantidade de informações necessárias para rastrear um alimento industrializado.
O acompanhamento envolve o registro da origem dos grãos, dos insumos utilizados, do transporte e das etapas de processamento. Para uma cooperativa com milhares de associados, o desafio é manter essas informações organizadas e disponíveis para consulta. A exigência ganha peso nas exportações, especialmente em mercados que solicitam comprovação da procedência e das condições de produção.
Leonardo Alvarenga apresentou dois projetos relacionados à rastreabilidade. Um deles envolve pequenos produtores de hortifrúti da região serrana do Rio de Janeiro. O outro atende à cadeia de carnes destinadas a mercados com exigências de certificação halal.
O executivo também comparou sistemas convencionais de rastreamento com plataformas que utilizam blockchain. O uso de blockchain na cadeia agroalimentar permite manter registros compartilhados e dificultar alterações posteriores nas informações, mas pode aumentar os custos e a complexidade dos projetos. Segundo Alvarenga, a escolha da tecnologia deve considerar as exigências de cada operação e os riscos envolvidos na circulação dos dados.
Projetos devem começar pelos problemas da propriedade
Os participantes também discutiram como uma cooperativa poderia iniciar um projeto para reduzir o desperdício de água, controlar o uso de insumos e comprovar a origem da produção com orçamento limitado.
Paula Rebelo recomendou mapear os processos existentes, identificar os dados disponíveis e começar com um grupo pequeno de produtores. A instalação de novos sensores ou a contratação de plataformas viria depois dessa avaliação.
Leonardo Alvarenga defendeu o uso de tecnologias já desenvolvidas por startups, desde que atendam a necessidades identificadas e apresentem resultados mensuráveis.
Daniel Fuchs sugeriu concentrar os primeiros investimentos em tarefas específicas, para facilitar a comparação dos custos antes e depois da implantação.
As recomendações apontam para um mesmo critério de investimento: identificar onde a propriedade perde recursos e verificar se a tecnologia escolhida consegue reduzir essa despesa.
Para produtores e cooperativas, o retorno financeiro pode ser acompanhado por indicadores como consumo de diesel, gastos com insumos, custos operacionais e perdas durante a produção.
