Todo mundo no agronegócio entende uma coisa básica: nenhuma semente germina em solo não preparado. Curiosamente, esquecemos disso quando o assunto é inteligência artificial.
Nos últimos dois anos, vi empresas do setor comprarem Copilot, ativarem o Joule no SAP, contratarem plataformas agrícolas com modelos preditivos embarcados. A conta de IA cresceu. O valor de negócio, nem tanto.
Participei recentemente de um webinar sobre Maturidade da IA no Agronegócio e os dados confirmam o que vejo no dia a dia: 40% das empresas não possuem programa estruturado de letramento e 60% ainda não medem produtividade, valor ou ROI de IA. Não é coincidência. É o mesmo problema visto de dois ângulos diferentes.
Compramos IA, mas não alimentamos IA
A armadilha é clara. A compra de uma ferramenta segue uma lógica simples, o fornecedor apresenta o ROI, a área se empolga, a TI avalia segurança, o jurídico aprova, a assinatura é ativada. Pronto: a IA está comprada.
A integração segue uma lógica completamente diferente. Precisa mapear que dados existem, onde estão, em que qualidade, quem é o dono, como fluem entre sistemas. Isso não aparece em nenhuma demo do fornecedor. O fornecedor vende a Inteligência Artificial. A empresa descobre depois que o que falta é Inteligência em Dados, e isso ninguém vende pronto.
O resultado é que temos 6 a 8 plataformas com IA embutida operando como ilhas. O CRM sugere ações sem conhecer o histórico financeiro do produtor que está no ERP. A plataforma agrícola prevê safra sem conectar isso ao fluxo de caixa. O Copilot resume e-mails, mas não cruza dados entre sistemas. Cada IA é brilhante no seu próprio silo e cega para o resto do negócio.
A arquitetura que importa não é de modelos, é de orquestração
Aqui está o ponto que mais me incomoda quando leio sobre arquitetura de IA. A maioria dos frameworks pressupõe que a empresa vai construir sua stack do zero: data lakehouse, pipelines de MLOps, modelos próprios treinados. Mas isso é irreal! A IA já está comprada e embutida em 70-80% das plataformas que usamos. O papel do CIO não é construir IA, é curar, configurar e orquestrar o que já existe.
A arquitetura real tem quatro camadas, mas com natureza completamente diferente do que se costuma pregar:
- Portfólio de IAs embutidas: o que já comprei e estou (ou não) aproveitando.
- Camada de dados compartilhada: a integração que faz as IAs conversarem entre si.
- Extensões seletivas: onde construo algo próprio apenas onde há diferencial competitivo real.
- Governança cross-platform: porque auditar oito IAs em plataformas diferentes sem governança centralizada é impossível.
O Shadow AI não é rebeldia, é falta de opção
Quando falo de governança, o ponto mais mal compreendido é o Shadow AI. A maioria das empresas tenta combatê-lo com proibição, e não funciona.
Setenta por cento do Shadow AI vem de gente competente tentando fazer o trabalho melhor. O analista que coloca dados de clientes no ChatGPT gratuito não quer burlar a TI, quer entregar o relatório que o chefe pediu até sexta.
A governança que funciona não é muro, é estrada com faixas. Significa oferecer alternativas oficiais, classificar risco de forma proporcional e, acima de tudo, responder rápido. Se a área pede acesso a uma ferramenta de IA e a TI demora três meses para avaliar, o Shadow AI nasce em três dias.
Letramento não é sobre IA, é sobre o processo de negócio
O dado de que 40% não têm programa de letramento é grave, mas o problema é mais profundo. Quando existe letramento, ele normalmente é genérico: um workshop sobre “como escrever prompts”. Isso gera usuários que sabem usar a ferramenta, mas não sabem aplicá-la ao problema de negócio.
Saber usar o Copilot para resumir um e-mail é produtividade individual. Saber usar o Copilot para acelerar o ciclo de fechamento de contrato com um produtor rural é valor de negócio. A diferença não está na ferramenta, está no letramento.
O letramento que gera valor é segmentado por função e conectado ao processo real. O comercial aprende a usar a IA do CRM para priorizar os 20 produtores com maior potencial de expansão. A agronomia aprende a interpretar os dados de safra da plataforma agrícola para otimizar manejo por talhão. Não se ensina IA em abstrato, se ensina o processo de negócio que a IA vai transformar.
E os 60% que não medem ROI?
Aqui está o ciclo vicioso completo. Sem letramento, o uso é superficial. Sem uso conectado ao negócio, não há valor mensurável. Sem valor mensurável, não há justificativa para investir em letramento. E a IA sobrevive por entusiasmo, que tem prazo de validade.
A saída exige disciplina dura: todo caso de uso de IA precisa ter uma métrica de negócio definida antes de começar. Não depois. Antes. Com baseline, meta, prazo e dono do resultado. Se eu não defino a métrica antes, não tenho baseline. Se não tenho baseline, não provo impacto. Se não provo impacto, a diretoria corta orçamento de IA.
A prioridade dos próximos 12 meses
Se tivesse que escolher uma única prioridade para CIOs do agronegócio nos próximos 12 meses, seria esta: integração de dados.
Os dados da pesquisa com líderes de TI do setor são taxativos: 70% não têm programa formal de IA, 65% não têm orçamento específico, 80% dizem que o tema é liderado pela TI. E 40% não integram dados com sistemas corporativos. O quadro é claro: a IA está sendo liderada por quem não tem orçamento, não tem dados integrados e não tem equipe preparada para sustentar a jornada.
Não estratégia, porque estratégia sem dados integrados é slide de PowerPoint. Não governança, porque governança sem visibilidade de dados é política sobre caos. Não letramento, porque treinar pessoas para usar IAs alimentadas com dados incompletos é treinar pessoas para se frustrarem. Não valor, porque não se mede ROI de uma IA que opera com dados pela metade. A integração de dados é o gargalo que bloqueia todas as outras dimensões. Resolva o gargalo e as outras peças se destravam.
Mas integração de dados não acontece sozinha, exige equipe de TI preparada. E aqui está o segundo gargalo: 80% das empresas centralizam a IA na TI, mas o time vive refém de demanda reativa, ticket sobre ticket, correção de sistema, suporte N1. Quando 80% da capacidade é consumida por manutenção, sobram 20% para inovar. E nesses 20%, ninguém tem tempo de mapear dados, construir integrações e governar IAs. A prioridade, portanto, é dupla:
Primeiro, preparar o solo. Mapear os dados críticos que alimentam as IAs já contratadas, identificar as três integrações de maior valor entre sistemas e construir a camada mínima de integração (iPaaS + MDM para as entidades-chave: produtor, fazenda, contrato).
Segundo, preparar quem prepara o solo. Reposicionar a TI de executora de tickets para arquiteta de dados e inteligência. Isso significa automatizar o máximo do suporte N1 usando as próprias IAs embutidas no service desk, redirecionar pessoas para o time de dados/integração e desenvolver pelo menos um perfil de engenharia de dados.
“Sem equipe preparada, o solo não é preparado. E sem solo preparado, nenhuma semente de IA germina, por mais cara que seja.”
A metáfora que fica
O agronegócio sabe disso melhor que ninguém. Prepara-se o solo antes de plantar. Analisa-se a terra antes de escolher a semente. Ninguém colhe lavoura sobre solo não preparado, por melhor que seja o equipamento de plantio.
A IA é a semente. As plataformas são o equipamento. O letramento é o agrônomo. A governança é a cerca que protege a lavoura. Tudo importa. Mas nenhuma semente germina em solo não preparado.
O CIO do agronegócio que preparar o solo nos próximos meses colhe. O que continuar comprando sementes sem preparar a terra vai gastar mais, e explicando, mais uma vez, por que a IA “ainda não gerou retorno”.
Este artigo é baseado na minha participação no webinar “Maturidade da IA no Agronegócio: Governança, Plataformas, Letramento e Valor de Negócio” e reflete a realidade de quem gerencia tecnologia numa operação no agronegócio brasileiro.
Assine a nossa News e siga o Itshow nas redes sociais para ficar por dentro de todas as notícias do setor de TI e Cibersegurança!