🌱 A IA pode elevar a produtividade do agronegócio brasileiro, mas ainda encontra uma barreira central: a desconfiança de produtores sobre o uso de seus dados. O debate ganhou destaque no Global Agribusiness Festival. 🧵

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Rob Weston, fundador da britânica HSAT, afirma que clientes brasileiros relatam uma lacuna de digitalização no campo — apesar do avanço tecnológico do país em áreas como engenharia e logística agrícola.

A HSAT reúne informações de satélites, drones, avaliações humanas, relatórios e indicadores econômicos e financeiros. A proposta é cruzar esses dados para compreender cenários e prever resultados das lavouras.

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Segundo Weston, esse tipo de análise já era possível, mas exigia muitas horas de trabalho humano. A IA reduz esse esforço e pode apoiar decisões sobre produção, riscos e planejamento agrícola.

Ele citou o potencial brasileiro: um aumento de 5% na produção de açúcar, por exemplo, teria peso relevante frente aos volumes europeus. Mas ganho de produtividade depende de dados confiáveis e de adesão no campo.

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Para André Nassar, da ABIOVE, o produtor brasileiro é inovador na produção — inclusive com duas ou três safras —, mas a adoção de IA tende a ser impulsionada pela indústria que compra e processa commodities.

O entrave está no compartilhamento de dados. Nassar aponta que produtores e indústria ainda trabalham de forma separada, como na cadeia da soja. Isso dificulta rastreabilidade, eficiência e comprovação de padrões de sustentabilidade.

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Silvia Massruhá, da Embrapa, resume o desafio: mostrar ao produtor como seus dados podem gerar valor. Transparência sobre uso, benefícios concretos e regras claras serão tão importantes quanto os algoritmos para a IA chegar à lavoura.