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A nova fronteira do agro: como o Brasil pode liderar a IA para a agricultura?

© AP Photo / Andre PennerAgronegócio brasileiro (foto de arquivo)
Agronegócio brasileiro (foto de arquivo) - Sputnik Brasil, 1920, 09.06.2026
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Com potencial para revolucionar a produção agrícola, inteligência artificial abre debate sobre infraestrutura, pesquisa e dependência tecnológica em um dos maiores produtores de alimentos do mundo.
A inteligência artificial (IA) avança rapidamente sobre um dos setores mais estratégicos da economia mundial: a produção de alimentos. A aposta nessa tecnologia ocorre em um momento de crescente pressão sobre os sistemas agrícolas.
Segundo a Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO, na sigla em inglês), a produção global de alimentos precisará aumentar entre 50% e 60% até 2050 para atender à demanda de uma população próxima de 10 bilhões de pessoas.
Ao mesmo tempo, o setor enfrenta desafios relacionados às mudanças climáticas, à escassez de recursos naturais e à necessidade de produzir mais utilizando menos terra, água e insumos. O Brasil responde por cerca de 7% da produção agrícola global e lidera as exportações de produtos como soja, café, açúcar, carne bovina e carne de frango.
Para países agrícolas como o Brasil, a questão envolve não apenas eficiência produtiva, mas também soberania tecnológica. Iniciativas como a Inteligência Artificial da Reforma Agrária e Agroecologia (IARAA), desenvolvida para reunir e compartilhar conhecimentos ligados à agroecologia e à agricultura familiar, levantam o debate sobre a possibilidade de criar soluções adaptadas às necessidades locais, reduzindo a dependência de tecnologias estrangeiras.
A questão se torna como o país pode converter esse potencial se desafios ligados à autonomia tecnológica e ao controle dos dados permanecem, além de entraves na infraestrutura e pesquisa em IAs.
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Para Luiz Claudio Schara Magalhães, engenheiro, doutor em computação pela Universidade de Illinois e professor do Laboratório de Comunicação de Dados da Escola de Engenharia da Universidade Federal Fluminense (UFF), não é possível alcançar plena soberania digital sem desenvolver capacidades próprias em inteligência artificial.
Magalhães explica que, embora o Brasil tenha avançado na construção de infraestrutura nacional para a pesquisa e o armazenamento de dados, como a Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP), a IA exige uma base tecnológica muito mais complexa, que inclui grandes centros de dados, alta disponibilidade de energia e acesso a chips avançados.
Segundo ele, o país ainda depende de tecnologias e equipamentos produzidos no exterior, especialmente dos semicondutores fabricados por poucas empresas globais. Dessa forma, mesmo que haja pesquisa nacional em inteligência artificial, a ausência de infraestrutura própria e a dependência de fornecedores estrangeiros limitam a autonomia tecnológica brasileira e mantêm o país sujeito às decisões de governos e companhias de outras nações.
"A gente tem modelos de linguagem que basicamente são modelos probabilísticos de prever. Sendo treinados numa base de dados grande, eles conseguem prever a próxima palavra e construir um texto parecido com um texto de seres humanos", explica.
Essas ferramentas já são sofisticadas o suficiente para sustentar conversas e transmitir a impressão de uma inteligência real, mas, "na verdade, o que a gente tem hoje em dia são modelos de linguagem".
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A preocupação ganha relevância especialmente na agricultura, setor em que agricultores familiares respondem por cerca de 80% da produção mundial de alimentos, segundo a FAO, mas frequentemente enfrentam maiores dificuldades de acesso a crédito, assistência técnica e inovação tecnológica. O desafio, portanto, será garantir que os benefícios da inteligência artificial sejam distribuídos de forma mais ampla, sem reforçar novas formas de dependência digital e tecnológica.
No Brasil, a questão é particularmente sensível. Segundo o Censo Agropecuário do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), a agricultura familiar responde por cerca de 77% dos estabelecimentos rurais do país, mas possui menor acesso a crédito, assistência técnica, conectividade e tecnologias de ponta do que os grandes produtores.
Embora a digitalização do campo tenha avançado nos últimos anos, há o temor de que a adoção da inteligência artificial possa reproduzir desigualdades já existentes caso as novas ferramentas permaneçam concentradas entre empresas de maior porte. Também de acordo com o Censo, aproximadamente 80% das propriedades não recebem assistência técnica regular.
Ao mesmo tempo, iniciativas voltadas ao desenvolvimento de soluções abertas e adaptadas às realidades locais podem ampliar o acesso à inovação e fortalecer a competitividade de pequenos e médios produtores. Para o pesquisador, a tendência é de que a IA siga um caminho semelhante ao de outras tecnologias digitais que se tornaram indispensáveis ao longo do tempo.

"Quando ela se tornar prevalente, você não vai conseguir mais concorrer se não tiver inteligência artificial."

A princípio, o Brasil tem capacidade de liderança no desenvolvimento de soluções de IA nesse setor. Juntando fatores como instituições renomadas, como a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), uma enorme diversidade de biomas, sistemas produtivos e bases de conhecimento agrícola, o país reúne os instrumentos para esse objetivo.
Contudo, como lembra Magalhães, a liderança tecnológica depende não apenas de conhecimento científico, mas também de infraestrutura nacional de processamento e armazenamento de dados.
"Se a gente está usando uma infraestrutura que não é nossa, os nossos dados não estão sob nosso domínio", afirma. Para o pesquisador, a capacidade de armazenar e processar dados em território nacional se tornou uma questão estratégica, ligada à soberania tecnológica e, até mesmo, à segurança nacional, especialmente em áreas sensíveis e de grande relevância econômica, como a produção de alimentos.
Ele avalia que a tecnologia pode acelerar pesquisas e aprimoramentos genéticos, mas ressalta que isso exigirá investimentos robustos. Nesse contexto, órgãos públicos como a Financiadora de Estudos e Projetos (Finep) e o Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES) tendem a desempenhar papel central no financiamento de projetos, uma vez que o país ainda dispõe de pouco capital privado voltado ao financiamento da inovação de alto risco.
"Seria interessante ter chamadas de desenvolvimento", afirma, ponderando que o volume de recursos necessário para competir nessa área é superior ao que o Brasil historicamente destina à pesquisa científica.
Dados da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) e da Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura (UNESCO, na sigla em inglês), mostram que o investimento brasileiro em pesquisa e desenvolvimento gira em torno de 1,1% a 1,3% do produto interno bruto (PIB) ― percentual inferior ao de países que lideram a corrida tecnológica, como os Estados Unidos (cerca de 3,5%), a Coreia do Sul (mais de 5%) e Israel (acima de 6%).
Para Magalhães, a construção de uma capacidade nacional em inteligência artificial exigirá investimentos de longo prazo não apenas em pesquisa, mas também em infraestrutura computacional, formação de especialistas e centros de dados capazes de sustentar o desenvolvimento de modelos avançados.
"A pesquisa pura não é um dinheiro jogado fora. Pelo contrário, é um dinheiro que sempre trouxe dividendos. A médio e longo prazo, é uma das maneiras de manter a soberania nacional."
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