Em entrevista ao Itshow, Rafael Okuda, Vice President – Agribusiness & Food da SAP, reforçou que a inteligência artificial deixou de ocupar apenas o campo da experimentação para se consolidar como um vetor concreto de rentabilidade e transformação estrutural no agronegócio brasileiro. Na visão do executivo, o setor já reúne maturidade tecnológica, base operacional e urgência competitiva suficientes para avançar de forma mais decisiva em automação, integração de dados e inteligência aplicada à gestão.
Natural de Londrina, no Paraná, Rafael Okuda relembra que sua trajetória sempre esteve conectada ao agro e à tecnologia. “Comecei a trabalhar com tecnologia atendendo empresas do segmento há mais de 20 anos”, afirma. Para ele, participar do IT Summit Agro fez sentido justamente pela relevância estratégica das empresas reunidas no evento e pela qualidade das discussões em torno do futuro digital do setor.
IA deixa de ser promessa e passa a impactar resultado
Ao analisar a evolução recente do agronegócio brasileiro, Rafael Okuda destaca que o setor já vinha construindo, há anos, uma base de inovação robusta, combinando ciência, engenharia de precisão e uso crescente de tecnologias digitais. O avanço da IA, nesse contexto, não surge de forma isolada, mas como continuidade de uma trajetória que inclui drones, sensores, big data e automação em campo.
Segundo ele, esse movimento acelerou a transição de uma agricultura tradicional para um modelo altamente digitalizado, em que a decisão passa a ser cada vez mais orientada por dados em tempo real. Na prática, isso se traduz em redução de desperdícios, melhor uso de insumos, aumento de produtividade e mais competitividade para o país no mercado global de alimentos e commodities.
Rafael Okuda chama atenção para um ponto central: a IA já começa a gerar impacto direto em receita e margem, especialmente quando conectada a processos críticos da operação. “Estudos mostram que estes ganhos ocorrem principalmente na modernização operacional e administrativa diretamente ligada ao ERP, com automação de processos que elevam produtividade e reduzem custos em até 30%”, afirma. Ele também cita aplicações relevantes em agricultura de precisão, armazenagem, precificação, trading e gestão de pessoas.
Supply chain aparece como elo mais sensível ao ganho financeiro
Quando o tema é retorno mais evidente, Rafael Okuda aponta a cadeia de suprimentos como uma das áreas mais impactadas. Para ele, embora os usos de IA sejam amplos e crescentes, supply chain concentra uma combinação particularmente relevante de complexidade operacional e peso financeiro. “Se tivesse que escolher um elo mais evidente eu diria que é supply chain especialmente no planejamento de safra e logística”, resume.
A observação é importante porque conecta a inteligência artificial a uma dor concreta do agronegócio: operar em um ambiente altamente exposto a variáveis como clima, sazonalidade, armazenagem, transporte e preços. Em estruturas assim, previsibilidade, integração e capacidade de resposta rápida tendem a produzir ganhos expressivos, não apenas em eficiência, mas em resiliência operacional.
Dados confiáveis são a base do valor gerado pela IA
Ao falar sobre os principais casos de uso, Rafael Okuda faz uma ressalva essencial: antes da IA, vem a base tecnológica. Para ele, não há escala nem consistência sem confiança nas camadas de gestão e integração. Essa é a condição para que automação, previsão e recomendações analíticas realmente funcionem de forma útil para o negócio.
Entre os usos mais maduros, ele destaca automação de processos administrativos, comercialização de commodities, ganhos em logística, cadeia de suprimentos, previsão de safras, planejamento climático e manutenção preditiva de maquinário. Em comum, todos dependem de um mesmo fundamento: dados consolidados, integrados e confiáveis.
Nesse ponto, Rafael reforça que a inteligência artificial no agronegócio atinge o potencial máximo e gera mais valor quando existe integração de dados. “A influência é total”, afirma, ao comentar a necessidade de uma plataforma capaz de reunir informações de diferentes origens e convertê-las em insumo confiável para decisão. Ele menciona, nesse contexto, o Business Data Cloud da SAP, concebido para integrar dados SAP e não SAP em uma camada centralizada de governança e gestão.
Mais do que infraestrutura, trata-se de criar uma base única de leitura do negócio. Em um setor tão dependente de variáveis externas e tão distribuído operacionalmente quanto o agro, a fragmentação de dados costuma comprometer velocidade, precisão e capacidade de escala. A IA, nessa lógica, não substitui a governança: ela a exige.
A tomada de decisão entra em uma nova fase
Na avaliação do executivo, um dos maiores ganhos da inteligência artificial no campo está em potencializar o conhecimento já existente no agronegócio brasileiro. Em vez de substituir a experiência do produtor e do gestor, a tecnologia amplia sua capacidade de interpretação, resposta e planejamento.
“Acredito que um dos principais ganhos é adicionar tecnologia ao profundo conhecimento que o agronegócio brasileiro já possui”, diz Rafael Okuda. Para ele, aliar IA à experiência prática e à intuição acumulada pelo setor pode ampliar ainda mais a competitividade brasileira frente a outros mercados, tanto no universo da produção familiar quanto nas grandes corporações.
Essa mudança também reposiciona o papel dos dados na gestão. Rafael Okuda é direto ao tratar o tema como eixo da administração moderna: “Os dados são o ativo estratégico central e crucial da gestão moderna”. A partir deles, torna-se possível antecipar problemas, ganhar visibilidade em tempo real sobre finanças, operações, logística e pessoas, além de reduzir desperdícios e melhorar a alocação de recursos.
Ele lembra ainda que, em um ambiente marcado pela volatilidade de clima, commodities e logística, a qualidade do dado tem peso ainda maior. “Garbage in/garbage out”, resume, reforçando que decisões ruins podem ser consequência direta de bases ruins, independentemente do grau de sofisticação da tecnologia aplicada.
Conectividade e capacitação ainda travam escala
Apesar do avanço dos últimos anos, Rafael Okuda reconhece que o setor ainda enfrenta entraves estruturais para escalar IA de forma mais ampla. Entre eles, dois se destacam: conectividade e capacitação. Não por acaso, são temas recorrentes em qualquer agenda séria de transformação digital no campo.
O executivo chama atenção para a interdependência entre esses fatores. “De nada adianta ter sinal no campo se a pessoa não sabe o que fazer com os dados, e de nada adianta capacitar equipes se a infraestrutura não suporta as ferramentas que elas precisam usar”, afirma. A leitura é relevante porque mostra que o desafio não é apenas tecnológico, mas também organizacional e humano.
Na prática, isso significa que a adoção consistente de IA no agronegócio passa por uma agenda combinada: infraestrutura, alfabetização digital, cultura orientada a dados e clareza sobre quais problemas de negócio devem ser priorizados. Sem esse alinhamento, a tendência é que projetos permaneçam isolados, com impacto restrito ou difícil de comprovar.
O valor real da IA depende do problema de negócio
Ao ser questionado sobre como evitar que a IA vire apenas uma iniciativa desconectada da operação, Rafael reforça que o ponto de partida deve ser o negócio e não a tecnologia em si. É um recado importante em um momento em que o mercado amplia investimentos, pilotos e discursos, mas ainda busca maturidade em captura de valor.
“Garantir que a IA gere valor real exige começar pelo problema de negócio e não pela tecnologia”, afirma. A fala sintetiza uma visão pragmática: sem objetivo claro, dado confiável e integração adequada, mesmo modelos avançados tendem a produzir pouco resultado.
O que vai separar líderes e seguidores
Para os próximos anos, Rafael Okuda vê uma mudança importante na forma de construir vantagem competitiva. Segundo ele, a tecnologia tende a se tornar cada vez mais acessível, o que desloca o diferencial para a capacidade de uso. “As empresas líderes serão aquelas que souberem transformar dados em decisões mais rápidas e precisas do que seus concorrentes”, diz.
Na visão do executivo, essa distância entre líderes e seguidores será determinada por uma combinação de fatores: cultura orientada a dados, capital humano preparado para agir sobre insights, visibilidade ponta a ponta da cadeia e agilidade para experimentar, aprender e escalar o que funciona. Ele acrescenta ainda que sustentabilidade deixará de ser diferencial e passará a operar como pré-requisito de acesso a mercados e financiamentos.
A síntese é clara: “A tecnologia será um nivelador, mas o que vai criar distância entre líderes e seguidores é a capacidade de usá-la com consistência, velocidade e inteligência estratégica”.
Da IA que recomenda para a IA que age
Ao olhar para o futuro próximo, Rafael aponta uma transição relevante: a passagem de uma IA que recomenda para uma IA que executa. Em outras palavras, o avanço dos agentes autônomos tende a levar o setor a um novo patamar de automação operacional.
Segundo ele, já é possível observar exemplos em que agentes acionam irrigação, ajustam dosagem de insumos, emitem ordens de compra e otimizam logística sem intervenção humana direta. Ao mesmo tempo, a IA generativa começa a ampliar o acesso à inteligência analítica, permitindo que produtores façam perguntas em linguagem natural e obtenham respostas mais acionáveis sem depender de leitura técnica de dashboards complexos.
Rafael Okuda também destaca o avanço da precisão geoespacial, com recomendações cada vez mais granulares, no nível de cada metro quadrado da lavoura, combinando satélites, sensores e dados climáticos históricos. O objetivo é claro: reduzir insumos e elevar produtividade ao mesmo tempo. “A produção do futuro próximo não será apenas monitorada por IA, ela será em grande parte operada por ela, com o produtor e o gestor no papel de estrategistas”, conclui
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