Sérgio Sacani revela como a inteligência artificial está transformando o agro

O terceiro dia do Agroleite 2026, realizado nessa quarta-feira (05/08), na Capital Nacional do Leite, em Castro (PR), foi palco de uma provocativa e esclarecedora reflexão sobre o futuro da produção agropecuária. Em evento promovido pelo Canal Rural, em parceria com a cooperativa Castrolanda e com apoio institucional do Sistema Ocepar e do Grupo Calpar, o geofísico, comunicador científico e criador dos canais Space Today e Ciência Sem Fim, Sérgio Sacani, que tem mais de 8 milhões de seguidores nas redes sociais, lotou o auditório do Arena Conexão ao abordar o tema: “Inteligência Artificial no Agronegócio Brasileiro”.

O Sistema Ocepar foi representado no evento pelo gerente de Comunicação e Marketing, Samuel Milléo Filho, que destacou o papel das cooperativas na difusão de novas tecnologias: “Se tem algo inovador e disruptivo é o cooperativismo, que sempre busca transferir conhecimento para seus cooperados nas mais diversas áreas de atuação. O Agroleite é um exemplo disso: anualmente, milhares de pessoas vêm até aqui em busca desse aprendizado. É exatamente isso que o Sérgio Sacani pretende fazer com esta apresentação”, frisou Milléo Filho.

Com sua habilidade de traduzir conceitos complexos de forma acessível e direta, Sérgio Sacani abriu sua fala desmistificando o frenesi recente em torno da tecnologia. Segundo o palestrante, a Inteligência Artificial não nasceu com a febre do ChatGPT no final de 2022. “Suas raízes remontam a 1943, quando Warren McCulloch e Walter Pitts criaram os primeiros modelos matemáticos de redes neurais e, depois, em 1950, quando Alan Turing previu que, no ano 2000, 70% das pessoas não saberiam distinguir se estariam conversando com um humano ou com uma máquina”.

Segundo Sacani, “o próprio termo Inteligência artificial foi cunhado em 1956 na emblemática Conferência de Dartmouth — fundamentando-se, em essência, sobre conceitos avançados de estatística multivariada antes de enfrentar os invernos da IA nas décadas de 1970 e 1980 devido a cortes de verbas e expectativas frustradas. O impulso maior para adoção do termo foi em 1997, quando a máquina venceu o imbatível enxadrista russo Garry Kasparov”, frisou.

Sacani destacou aos presentes que o agro, além da expertise de produzir com eficiência, tem outro fator importante: dados. Segundo ele, “dado é o novo ouro. Hoje, vale mais do que o petróleo. Uma colheitadeira moderna faz uma verdadeira radiografia do solo por onde passa e de tudo o que colhe. Mas a grande questão é: o produtor está realmente utilizando essa riqueza de dados para tomar decisões?”, provocou o especialista.

Ao contextualizar o momento atual do setor produtivo, Sacani destacou que a maturidade tecnológica convergiu com a urgência operacional do campo. A democratização de sensores  da Internet das Coisas (IoT) e drones mais acessíveis, aliada à expansão da conectividade 4G e 5G na zona rural, criou uma infraestrutura inédita para a coleta contínua de informações. “No campo, acumulam-se anos de histórico produtivo que agora podem alimentar modelos de IA pré-treinados para antecipar cenários futuros com alta precisão. O ecossistema agritech, impulsionado por fortes investimentos globais e nacionais, transforma a rotina das propriedades”.

Sacani traçou um paralelo simples com o cotidiano urbano: “Hoje, todo mundo usa um smartphone ou smartwatch (relógio de pulso digital). Muitos não sabem interpretar muitas informações geradas e nem sabem para o que servem. Pois saiba que alguém está utilizando os seus dados para te oferecer produtos e serviços sem que você perceba. No campo ocorre exatamente o mesmo. As vacas hoje usam coleiras digitais que monitoram batimentos, ruminação, deslocamento etc. Alguém está interpretando essas informações. O produtor precisa assumir o protagonismo sobre esses dados para aumentar sua rentabilidade e se quiser, também comercializar esses dados. O conhecimento tecnológico não é mais algo que imaginávamos inalcançável, ele está aí para ser usado da melhor forma.”

Ele detalhou didaticamente as três formas fundamentais de aprendizado de máquina aplicadas no campo:

Supervisionado (“o professor”): A máquina aprende com exemplos pré-classificados. É o modelo utilizado, por exemplo, na classificação automatizada de grãos de café ou soja, onde o algoritmo aprende a distinguir grãos defeituosos a partir de milhares de imagens rotuladas.

Não supervisionado (“o explorador”): O sistema analisa dados sem rótulos em busca de padrões invisíveis ao olho humano, agrupando comportamentos atípicos no rebanho ou variações sutis no solo.

Semi-supervisionado (“o estagiário”): Combina uma pequena base de dados supervisionada com um grande volume de dados brutos para expandir o conhecimento do modelo com menor custo.

A produção de leite — tema central do evento no Agroleite —, a Pecuária de Precisão se destaca pelo monitoramento individualizado do rebanho por meio de visão computacional e sensores da Internet das Coisas (IoT). As ferramentas permitem diagnosticar doenças precocemente, prever o ganho de peso ideal e otimizar o manejo produtivo. “Pecuária 4.0 significa bem-estar animal. O monitoramento contínuo reduz o estresse do rebanho, garante a rastreabilidade total para exigências de sustentabilidade e eleva diretamente a produtividade”, enfatizou.

Aprendizado por reforço

Um dos momentos mais ilustrativos da palestra foi a explicação sobre o aprendizado por reforço, mecanismo fundamental pelo qual algoritmos aprendem por tentativa e por erro - o ciclo de recompensa versus punição — o mesmo princípio que rege o engajamento em redes sociais. Sacani exemplificou como uma colheitadeira inteligente atua no campo em tempo real:

Ação e ambiente: A máquina reage à topografia do terreno e à densidade da lavoura de soja, ajustando automaticamente parâmetros como velocidade e rotação das navalhas.

Avaliação e atualização: Se houver perda de grãos, a IA recebe uma 'punição' lógica; se economizar combustível e mantiver a eficiência, recebe uma 'recompensa'. O cérebro digital memoriza a melhor configuração para aquele exato metro quadrado e reinicia o ciclo contínuo de otimização.

A visão computacional permite ainda o manejo localizado de pragas, com a tecnologia See & Spray (Ver e Pulverizar), aplicando defensivos agrícolas unicamente sobre a planta daninha em tempo real, reduzindo desperdícios e impacto ambiental.

Tendências até 2030

O geofísico estabeleceu uma distinção crucial entre as duas vertentes que dominam as discussões tecnológicas atuais:

IA Preditiva (“entende e antecipa”): Analisa dados históricos para identificar padrões e prever acontecimentos futuros, como previsão do tempo customizada por microclima, probabilidade de surto de pragas e estimativa de rendimento de safra (yield).

IA Generativa (“cria e interage”): Aprende padrões a partir de vastas bases de conhecimento para gerar novos conteúdos originais, como copilotos virtuais que interpretam laudos agronômicos em áudio ou texto e auxiliam o produtor no planejamento diário.

Projetando o cenário do agronegócio até 2030, Sacani listou cinco tendências irreversíveis: a consolidação da robótica autônoma em larga escala; a bioeconomia conectada e biodefensivos; a criação de Gêmeos Digitais (Digital Twins) das fazendas para simulações virtuais antes do plantio real; a IA generativa como copiloto estratégico; e a rastreabilidade total via Blockchain (registro digital descentralizado, seguro e imutável).

Apesar do horizonte promissor, Sérgio Sacani destacou que o Brasil ainda precisa superar gargalos estruturais para consolidar a revolução digital no campo. O principal entrave é a conectividade, com cerca de 70% das propriedades rurais brasileiras carecendo de internet com qualidade adequada. Somam-se a isso o elevado custo inicial de investimento em hardware/software, a escassez de mão de obra qualificada, a falta de integração entre sistemas proprietários fechados e as incertezas jurídicas sobre a propriedade e governança dos dados.

Contudo, citando análises do Banco Mundial, o palestrante reforçou que a IA deve ser encarada como uma ferramenta de inclusão do pequeno produtor e de redução de desigualdades, impulsionada por políticas públicas que democratizem o acesso.

Ao encerrar sua apresentação no Agroleite, Sacani alertou para os erros mais frequentes na adoção de tecnologias e deixou lições valiosas. “O erro mais comum é focar na ferramenta antes de entender o problema real a ser resolvido. Não adianta ter excesso de dados sem capacidade de análise. Deixar o dado limpo e com qualidade é indispensável para respostas assertivas. Não se pode ser ansioso: a IA não é um produto de prateleira que se compra pronto, mas sim um processo contínuo de aprendizado que exige treinamento e engajamento das equipes de campo.”