Resumo Executivo

José Welington Nogueira Filho; Michael Willian Rocha de Souza

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

A agricultura brasileira desempenha um papel central na economia nacional, representando uma parcela significativa do Produto Interno Bruto e das exportações do país. Em 2023, o setor agropecuário registrou um Produto Interno Bruto nominal de aproximadamente R$ 2,69 trilhões, mas projeções indicam uma redução para R$ 2,50 trilhões em 2024, com participação estimada de 21,8% no total nacional, abaixo dos 24% observados no ano anterior (CNA, 2024). A queda reflete desafios estruturais e conjunturais que afetam diretamente a sustentabilidade econômica do setor, incluindo a volatilidade dos preços das commodities, a sazonalidade da produção, a dependência de fatores climáticos e as dificuldades no acesso ao crédito e financiamento (Vieira Filho e Gasques, 2023). Esses fatores reforçam a necessidade de uma gestão financeira eficiente, que permita mitigar riscos e manter a competitividade do agronegócio em um cenário globalizado. A estrutura do setor agropecuário brasileiro demonstra a importância da diversificação produtiva e da eficiência na gestão financeira. Em 2023, os principais produtos do Valor Bruto da Produção foram soja, carne bovina e milho, que juntos representaram um montante superior a R$ 696 bilhões. A soja, responsável por R$ 368,3 bilhões, apresentou um crescimento de 23,1% na produção, embora tenha sofrido uma redução de 19,8% nos preços médios, resultando em uma leve retração de 1,3% no Valor Bruto da Produção. A carne bovina, com valor de R$ 183,3 bilhões, registrou uma queda de 12,6%, impactada por um recuo de 16,8% nos preços. O milho, terceiro principal produto, apresentou um valor de R$ 144,7 bilhões, com redução de 9,7% devido à combinação de queda nos preços e variação na produção. Essa dinâmica evidencia a importância de modelos financeiros preditivos que possibilitem maior controle sobre os riscos do mercado e a adoção de estratégias de proteção e otimização de investimentos (CNA, 2024).

A digitalização do agronegócio tem sido um fator determinante para sua modernização e sustentabilidade. O avanço da Inteligência Artificial, do Big Data e da automação financeira proporciona ganhos expressivos na administração de recursos, permitindo maior previsibilidade do fluxo de caixa, otimização da alocação de investimentos e mitigação de riscos financeiros (Lisbinski et al., 2022). A Inteligência Artificial utiliza modelos matemáticos e algoritmos de aprendizado de máquina para processar grandes volumes de dados, permitindo previsões climáticas, análise de risco de crédito e otimização da produção (Liakos et al., 2018; Kamilaris e Prenafeta-Boldú, 2018). O Big Data viabiliza a estruturação e análise dessas informações, integrando dados de sensores, equipamentos agrícolas e transações financeiras para fornecer visões estratégicas em tempo real (Sonka, 2016; Wolfert et al., 2017). Já a automação agiliza os processos operacionais, reduz custos e melhora a gestão financeira e produtiva do setor, por meio da digitalização de contratos, uso de assistentes virtuais e implementação de máquinas autônomas (Walter et al., 2017; Rotz et al., 2019). Essas inovações contribuem para um agronegócio mais preciso, sustentável e competitivo (Rose e Chilvers, 2018; FAO, 2021). Dessa forma, a combinação de tecnologias avançadas está transformando a gestão financeira e operacional do agronegócio, tornando-o mais eficiente, resiliente e competitivo. Essas tecnologias viabilizam não apenas uma visão detalhada e em tempo real do setor, mas também permitem uma tomada de decisão orientada por dados, reduzindo incertezas e maximizando os resultados em um cenário global cada vez mais dinâmico e exigente. Além dos ganhos em eficiência, a modernização tecnológica tem impulsionado a integração do agronegócio às diretrizes de governança ambiental, social e corporativa, que se tornaram um critério relevante para acesso a financiamento sustentável e posicionamento competitivo no mercado internacional. O uso de soluções tecnológicas avançadas também permite maior eficiência na utilização de insumos, como água e fertilizantes, reduzindo desperdícios e impactos ambientais negativos (Moreti et al., 2021).

A metodologia adotada para a compreensão deste cenário seguiu uma abordagem exploratória, descritiva e quanti-qualitativa, fundamentada na aplicação de um questionário estruturado por meio da plataforma digital Google Forms. O instrumento de coleta foi meticulosamente elaborado em seis blocos temáticos distintos, visando cobrir toda a extensão da jornada tecnológica do produtor e do gestor agroindustrial. O primeiro bloco concentrou-se no perfil do respondente, identificando cargo, tipo de produção, porte da operação e localização geográfica. O segundo bloco investigou a adoção de tecnologias, questionando especificamente sobre o uso de Inteligência Artificial, Big Data e automação financeira. O terceiro bloco detalhou os tipos e aplicações dessas tecnologias, enquanto o quarto bloco avaliou as percepções e impactos na gestão financeira e no acesso ao crédito rural. O quinto bloco dedicou-se à identificação das barreiras e desafios enfrentados, e o sexto bloco explorou a visão de futuro e as expectativas dos profissionais. O questionário foi validado informalmente por meio de um pré-teste com especialistas da área para garantir a clareza das perguntas e a relevância das opções de resposta. A coleta de dados ocorreu em um período extenso, entre 10 de março de 2025 e 12 de setembro de 2025, garantindo uma janela temporal ampla para a participação de diversos perfis de agentes do setor. A divulgação foi realizada de forma intensiva em redes profissionais, grupos de discussão do agronegócio e associações de classe, o que permitiu alcançar uma amostra diversificada e representativa.

A amostra final foi composta por 260 respondentes, um volume de dados que permitiu análises estatísticas robustas e inferências qualificadas sobre o estado da arte da tecnologia financeira no campo. Entre os participantes, identificou-se uma distribuição equilibrada de funções: 63 gestores financeiros, diretores ou diretores executivos; 58 analistas; 48 consultores; 46 executivos de cooperativas e 45 produtores rurais. Essa diversidade de perspectivas é fundamental para entender como a tecnologia permeia diferentes níveis da cadeia produtiva. Em termos de porte, a pesquisa alcançou 101 operações de médio porte (38,85%), 87 de pequeno porte (33,46%) e 72 de grande porte (27,69%). A abrangência geográfica cobriu estados vitais para a produção nacional, com destaque para Rio de Janeiro (6,15%), Bahia (5,77%), Espírito Santo (5,38%), Mato Grosso (5,38%), Maranhão (5,00%), Piauí (5,00%), Sergipe (4,62%), Alagoas (4,23%), São Paulo (4,23%) e Roraima (4,23%). Outras unidades da federação como Paraná, Paraíba, Pernambuco, Goiás, Rio Grande do Sul e Minas Gerais também registraram participações significativas, garantindo que os resultados não ficassem restritos a uma única realidade regional. As atividades produtivas dos respondentes foram igualmente variadas, lideradas pela cana-de-açúcar (18,46%), seguida por sistemas diversificados (17,31%), pecuária (16,92%), fruticultura e hortifrúti (16,15%) e grãos (15,00%). A análise dos dados foi conduzida a partir dos relatórios gerados pela plataforma de coleta, com a identificação de padrões de resposta e a sistematização de frequências. O processo de análise quantitativa foi complementado por uma avaliação qualitativa das percepções, respeitando rigorosamente os princípios éticos de anonimato e voluntariedade.

Os resultados obtidos revelam uma maturidade digital ainda incipiente na gestão financeira do agronegócio brasileiro, embora existam sinais claros de uma transição em curso. No que tange à Inteligência Artificial, 199 respondentes afirmaram não utilizar a tecnologia, enquanto apenas 28 confirmaram seu uso consolidado e 19 indicaram estar em fase de testes. Essa baixa adesão, especialmente entre pequenos produtores (8%) e médios (12%), contrasta com o interesse demonstrado pelos grandes produtores, onde a utilização chega a 25%. Essa disparidade sugere que o acesso à inovação de ponta ainda está fortemente condicionado à escala da operação e à capacidade de investimento. A literatura indica que a concentração dessas iniciativas em empresas de maior porte é uma tendência comum em mercados emergentes, onde a complexidade dos sistemas e os desafios de integração atuam como filtros de entrada (Strong et al., 2022). No campo do Big Data, o cenário é semelhante: 207 participantes não utilizam a ferramenta, 28 utilizam e 15 estão em fase de testes. A predominância de iniciativas experimentais reforça o diagnóstico de que a infraestrutura de dados no campo ainda carece de robustez. A conectividade rural limitada e a falta de qualificação técnica para interpretar grandes volumes de dados são gargalos críticos que impedem que o potencial do Big Data se converta em ganhos reais de eficiência (De Carvalho et al., 2025).

A automação financeira apresenta-se como a tecnologia mais difundida entre os entrevistados, embora ainda com amplo espaço para crescimento. Enquanto 217 respondentes não utilizam sistemas automatizados, 23 já os integraram plenamente e 12 estão em fase de implementação. A priorização da automação em processos como pagamentos, conciliação bancária e controle de fluxo de caixa justifica-se pela capacidade de gerar melhorias rápidas na eficiência operacional e reduzir erros humanos, mesmo em operações de menor porte (Silva e Costa, 2023). Quando questionados sobre o impacto dessas tecnologias na gestão, os respondentes utilizaram uma escala de 1 a 5 para avaliar diferentes dimensões. As maiores médias foram registradas na qualidade das informações e na antecipação de problemas financeiros, ambas com 3,07. Esse dado é extremamente relevante, pois indica que, para aqueles que adotam a tecnologia, o principal benefício percebido é a redução da assimetria de informação e o fortalecimento de uma gestão proativa. A redução de custos operacionais obteve média de 3,03, sugerindo que a otimização de recursos e a economia de tempo são resultados tangíveis da digitalização. Por outro lado, a redução de incertezas na gestão apresentou média de 2,95, o que reflete a percepção de que, embora a tecnologia ajude, ela não é capaz de eliminar totalmente a volatilidade intrínseca ao setor agroindustrial.

O aspecto menos valorizado pelos participantes foi o apoio às práticas de governança ambiental, social e corporativa, com média de 2,64. Esse resultado aponta para uma desconexão preocupante: enquanto o mercado internacional e as instituições financeiras exigem cada vez mais conformidade com critérios de sustentabilidade para a liberação de crédito verde, os profissionais do setor ainda enxergam a tecnologia primariamente como uma ferramenta de eficiência financeira interna, e não como um facilitador de conformidade socioambiental. Essa percepção pode limitar o acesso a novas linhas de financiamento mais baratas e sustentáveis no futuro. No que se refere às barreiras para a adoção tecnológica, a falta de capacitação técnica foi o obstáculo mais citado, com 99 menções. Esse dado sublinha a urgência de programas de treinamento e extensão rural focados em competências digitais. A resistência da equipe (88 menções) e a dificuldade de integração entre sistemas (87 menções) revelam entraves culturais e técnicos que exigem uma gestão da mudança estruturada dentro das propriedades e empresas. A dificuldade de alinhar dados internos às exigências do crédito rural também foi citada por 87 respondentes, evidenciando que a burocracia bancária e a falta de padronização de dados financeiros ainda são barreiras significativas para a fluidez do capital no campo.

A conectividade limitada no campo (83 menções) e o custo elevado de implementação (75 menções) completam o quadro de desafios estruturais. Sem uma infraestrutura de telecomunicações confiável, muitas das aplicações de Inteligência Artificial e Big Data tornam-se inviáveis na prática. Apesar desses entraves, as perspectivas futuras são otimistas. Cerca de 60% dos participantes manifestaram intenção de investir em automação ou análise de dados nos próximos ciclos produtivos. Além disso, 49% planejam integrar soluções de empresas de tecnologia financeira em seus processos e 32% demonstraram interesse em participar de projetos-piloto com ferramentas de Inteligência Artificial. Essa diferença entre os índices atuais de uso e as intenções de investimento sinaliza um ponto de inflexão no agronegócio brasileiro. A pressão por competitividade internacional, a necessidade de rastreabilidade e a sucessão geracional nas propriedades — com a chegada de lideranças mais familiarizadas com o ambiente digital — são vetores que devem acelerar a transformação digital nos próximos anos. A pandemia de COVID-19 também atuou como um catalisador, forçando empresas a buscarem alternativas digitais para manter a continuidade das operações em um cenário de incertezas logísticas e volatilidade de mercado.

A análise dos dados sugere que a superação dos desafios estruturais dependerá de uma ação coordenada entre o setor privado, o governo e as instituições de ensino. Investimentos em infraestrutura de conectividade são essenciais, mas devem ser acompanhados por modelos de digitalização de menor custo e pela oferta contínua de treinamentos técnicos. A integração de dados financeiros, produtivos e ambientais em plataformas unificadas pode facilitar o acesso ao crédito e melhorar a transparência do setor frente aos mercados globais. O agronegócio brasileiro, já líder em volume de produção, tem a oportunidade de se tornar uma referência global em inovação e governança financeira digital. A capacidade de transformar dados em decisões estratégicas será o diferencial competitivo das empresas que pretendem prosperar em um ambiente global cada vez mais complexo e exigente. A transição de uma gestão baseada na intuição para uma gestão orientada por dados é um caminho sem volta para a sustentabilidade do setor no longo prazo.

Conclui-se que o objetivo foi atingido, uma vez que o estudo identificou que a maturidade digital na gestão financeira do agronegócio brasileiro ainda é incipiente, com taxas de adoção de Inteligência Artificial e Big Data inferiores a 15% na média geral, mas com uma clara tendência de aceleração motivada pela busca por eficiência operacional e melhor qualidade da informação. Os resultados demonstraram que, embora existam barreiras críticas como a falta de capacitação técnica, a conectividade insuficiente e os altos custos de implementação, há um otimismo estratégico refletido na intenção de investimento de 60% dos profissionais em automação e análise de dados para os próximos ciclos. A pesquisa evidenciou que a tecnologia é percebida como um fator essencial para a previsibilidade do fluxo de caixa e para a antecipação de problemas financeiros, embora sua integração com práticas de sustentabilidade ainda precise ser fortalecida para garantir a competitividade internacional e o acesso facilitado ao crédito rural moderno.

Referências Bibliográficas:

Carvalho, I. A.; Fornazier, A.; Brisola, M. V.; Bueno, G. W.; Corrêa, E. P.; Toniato-Silva, M.; Trombeta, T. D. 2025. Digital transformation in Brazilian agribusiness: impact of AgTechs and IoT on production and sustainability. Revista de Gestão Social e Ambiental, v. 19, n. 1, e011107. DOI: https://doi.org/10.24857/rgsa.v19n1-178 . Disponível em: https://www.scielo.br/j/rgsa/a/CWmvhz8dCVpPyFbJxFqQKns/?lang=en . Acesso em: 17 jun. 2025.

Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil [CNA]. 2024. Panorama do Agro – Edição 45 de 2024. CNA, Brasília, DF, Brasil. Disponível em: https://www.cnabrasil.org.br/publicacoes/vbp-da-agropecuaria-deve-recuar-1-9-em-2024-mesmo-com-leve-melhora-em-alguns-precos . Acesso em: 22 fev. 2025.

Food and Agriculture Organization of the United Nations [FAO]. 2021. The state of food and agriculture 2021: making agrifood systems more resilient to shocks and stresses. Roma: FAO. DOI: https://doi.org/10.4060/cb4476en .

Kamilaris, A.; Prenafeta-Boldú, F. X. 2018. Deep learning in agriculture: a survey. Computers and Electronics in Agriculture, v. 147, p. 70–90. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.02.016 .

Liakos, K. G.; Busato, P.; Moshou, D.; Pearson, S.; Bochtis, D. 2018. Machine learning in agriculture: a review. Sensors, v. 18, n. 8, p. 2674. DOI: https://doi.org/10.3390/s18082674.

Lisbinski, E.; Klein, L. A.; Santos, R. F. 2022. Estudo dos agronegócios 4.0 – Tecnologias, desafios e benefícios. Research, Society and Development, v. 11, n. 13, e363111335379. Research, Society and Development Editora, São Paulo, SP, Brasil. DOI: https://doi.org/10.33448/rsd-v11i13.35379 . Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/download/35379/29805/393661 . Acesso em: 22 fev. 2025.

Moreti, M. P.; Oliveira, T.; Sartori, R.; Caetano, W. 2021. Inteligência artificial no agronegócio e os desafios para a proteção da propriedade intelectual. Cadernos de Prospecção, v. 14, n. 1, p. 60-77. DOI: https://doi.org/10.9771/cp.v14i1.33098 .

Rose, D. C.; Chilvers, J. 2018. Agriculture 4.0: broadening responsible innovation in an era of smart farming. Frontiers in Sustainable Food Systems, v. 2, p. 87. DOI: https://doi.org/10.3389/fsufs.2018.00087 .

Rotz, S.; Duncan, E.; Small, M.; Donaldson, J.; Martin, R.; Albergoni, L.; Barrett, J.; Baxter, J.; Blevins, E.; Brennan, M.; Fink, N.; Fredericks, M.; Harrison, J.; Ketcheson, H.; Krug, S.; Lyle, G.; Mitchell-Foster, K.; Nash, C.; Nesbitt, A.; Nixon, C.; Pebworth, K.; Smith, K.; Thompson, M.; Van der Burg, S.; Wiersma, E. 2019. Automated pastures and the digital divide: how agricultural technologies are shaping labour and rural communities. Journal of Rural Studies, v. 68, p. 112–122. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jrurstud.2019.01.023 .

Silva, L. F.; Costa, R. S. 2023. Decisão no agronegócio baseada em inteligência artificial. Revista de Administração da UFSM, v. 16, n. 1, p. 45-60. Disponível em: https://periodicos.ufsm.br/reaufsm/article/view/68880 . Acesso em: 17 jun. 2025.

Sonka, S. 2016. Big data: from hype to agricultural tool. Farm Policy Journal, v. 13, n. 1, p. 1–9.

Strong, R.; Wynn, J. T. II; Lindner, J. R.; Palmer, K. 2022. Evaluating Brazilian Agriculturalists’ IoT Smart Agriculture Adoption Barriers: Understanding Stakeholder Salience Prior to Launching an Innovation. Sensors, v. 22, n. 18, p. 6833. DOI: https://doi.org/10.3390/s22186833 . Acesso em: 17 jun. 2025.

Vieira Filho, J. E. R.; Gasques, J. G. 2023. Agropecuária Brasileira: Evolução, Resiliência e Oportunidades. Ipea, Rio de Janeiro, RJ, Brasil. Disponível em: http://www.ipea.gov.br/portal/publicacoes . Acesso em: 22 fev. 2025.

Walter, A.; Finger, R.; Huber, R.; Buchmann, N. 2017. Smart farming is key to developing sustainable agriculture. Proceedings of the National Academy of Sciences, v. 114, n. 24, p. 6148–6150. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1707462114.

Wolfert, S.; Ge, L.; Verdouw, C.; Bogaardt, M.-J. 2017. Big data in smart farming – a review. Agricultural Systems, v. 153, p. 69–80. DOI: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023 .

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Agronegócios do MBA USP/Esalq

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