O agronegócio usa muita tecnologia, mas os dados não se conversam. Especialista explica como integrar tudo pode aumentar a produtividade e evitar prejuízos.
Trator autônomo em campo
O cenário do agronegócio brasileiro e mundial em 2026 é irreconhecível quando comparado ao de uma década atrás. Drones mapeiam deficiências nutricionais em tempo real, colheitadeiras geram terabytes de telemetria a cada safra e modelos de inteligência artificial generativa preveem oscilações de commodities com precisão inédita.
No entanto, por trás das telas reluzentes dos centros de comando agrícola, diretores de tecnologia e operacionais enfrentam uma barreira silenciosa e custosa: a falta de integração entre esses dados ponta de lança e a espinha dorsal corporativa das empresas. Sem uma arquitetura de sistemas fluida, o dado gerado na lavoura leva dias para se refletir no inventário, na contabilidade e na logística de exportação. O resultado é o que especialistas chamam de 'ilhamento tecnológico', uma abundância de inovação na ponta, mas gargalos operacionais no coração do negócio.
- Mais de 75% das grandes empresas do agronegócio já usam tecnologia digital ou IA, mas 60% dos executivos dizem que a falta de integração é o maior obstáculo.
- Uma propriedade conecta, em média, mais de seis plataformas diferentes, que funcionam como 'ilhas soltas'.
- Esse problema pode corroer até 8% da margem operacional da safra.
- Um ERP moderno, como o SAP S/4HANA, ajuda a conectar tudo em tempo real.
- Integrar dados do campo à gestão é essencial para a IA gerar resultados reais.
Para encontrar soluções reais em meio a essa complexidade, a experiência de mercado se mostra crucial. Roberto Pinetti, consultor e especialista em arquitetura SAP com mais de 15 anos de bagagem na transformação digital de grandes corporações, vivenciou de perto essa dinâmica ao atuar no ambiente operacional da Syngenta, uma das líderes mundiais em proteção de cultivos e sementes.
De acordo com Pinetti, a promessa da Inteligência Artificial só se converte em margem financeira quando o dado que alimenta o algoritmo é limpo, padronizado e acessível em tempo real por toda a cadeia. 'O mercado fala muito sobre adotar IA para prever demanda ou otimizar a logística, mas esquece que a IA é apenas o topo da pirâmide. Se a base, que é a integração de dados no ERP, estiver fragmentada, o algoritmo estará apenas automatizando decisões erradas. Na Syngenta e em outras multinacionais do setor, o grande divisor de águas foi entender que o dado do campo precisa conversar nativamente com o planejamento financeiro e de suprimentos de forma instantânea', explica o especialista.
Em operações globais de insumos e agroquímicos, um erro de sincronização entre a previsão de consumo na fazenda e a ordem de produção na fábrica pode resultar em milhões de dólares em estoque parado ou na perda de uma janela crítica de plantio para o produtor rural.
A urgência ao redor do tema deixou de ser uma discussão meramente técnica e passou a ocupar a pauta dos conselhos de administração. Segundo dados de 2025/2026 da McKinsey & Company, embora mais de 75% das grandes empresas do agronegócio já utilizam algum grau de tecnologia digital ou IA, cerca de 60% dos executivos relatam que o maior obstáculo para capturar o valor desses investimentos é a falta de interoperabilidade entre sistemas legados e novas ferramentas.
Paralelamente, levantamentos da Embrapa Informática Agropecuária apontam que uma propriedade ou corporação agrícola conecta, em média, mais de seis plataformas distintas (de monitoramento via satélite a softwares de RH e balanças de frete). Quando essas plataformas funcionam como 'ilhas soltas', o custo indireto em retrabalho, latência de decisão e divergência de relatórios pode corroer até 8% da margem operacional da safra.
A resposta para estruturar esse caos passa diretamente pela modernização das plataformas de gestão. Soluções de última geração, como o SAP S/4HANA, deixaram de ser meros repositórios contábeis para se tornarem plataformas orquestradas em tempo real. Em corporações globais do agronegócio, o ERP moderno conecta:
- Entrada de insumos e planejamento fabril: Sincronizando compras globais de matéria-prima com a sazonalidade regional do plantio;
- Logística end-to-end: Gerenciando frota, frete multimodal e janelas de embarque nos portos com base na velocidade real de colheita;
- Inteligência financeira: Ajustando estratégias de hedge de moedas e commodities em segundos à medida que os volumes colhidos são confirmados.
O ERP moderno atua como o maestro desse ecossistema. Não adianta ter o trator mais autônomo do mundo se o pedido de peças de reposição dele ficar travado em uma aprovação manual de compras por falta de dados integrados', pontua Pinetti.
Um dos fatores que tornam a governança no agronegócio única é a intensa movimentação de fusões e aquisições, associada à sazonalidade e à dispersão geográfica das unidades operacionais, frequentemente localizadas em áreas com conectividade instável. Quando uma gigante agrícola adquire uma revenda ou uma agtech, ela herda bases de dados despadronizadas, cadastros duplicados de fornecedores e diferentes regras fiscais.
Estabelecer políticas rígidas de Master Data Governance garante que o cadastro de uma semente ou o código de um cliente seja idêntico, quer esteja sendo acessado por um agrônomo em Mato Grosso ou pelo departamento de controladoria em Basileia ou Chicago. Além disso, as exigências de rastreabilidade e ESG exigem auditorias completas sobre a origem exata do grão, algo impossível sem dados integrados e auditáveis.
No agronegócio contemporâneo, a arquitetura de TI é tão vital para o rendimento final quanto a qualidade genética da semente ou o regime de chuvas. O especialista aponta os 3 principais benefícios de uma infraestrutura bem projetada:
- Garante a continuidade operacional mesmo offline: Dados capturados em áreas remotas sincronizam automaticamente com a nuvem central assim que o dispositivo entra em raio de conexão.
- Reduz o tempo de resposta logístico: Evita filas de caminhões em armazéns e portos através do agendamento inteligente baseado em dados reais de colheita.
- Maximiza o ROI da Inteligência Artificial: Entrega dados limpos aos algoritmos preditivos, permitindo decisões assertivas sobre momento ideal de venda de grãos e aplicação pontual de insumos.
A Inteligência Artificial já faz parte da rotina do agronegócio, mas seu potencial depende da qualidade da infraestrutura que sustenta as operações. Para Pinetti, as empresas que conseguirem integrar dados do campo, da indústria e da gestão terão maior capacidade de tomar decisões em tempo real, reduzir desperdícios e responder com agilidade às mudanças do mercado.
