O uso de inteligência artificial no agronegócio brasileiro cresceu muito nos últimos anos. Segundo dados da Fundação Getulio Vargas, a FGV, 41,9% das fazendas e agroindústrias do país já utilizam alguma solução baseada em IA — mais que o dobro dos 16,9% registrados em 2022. Mesmo assim, quase seis em cada dez propriedades ainda não adotaram essas ferramentas, o que mostra que há muito espaço para crescer.

A engenheira-agrônoma e consultora Mírian Xavier participou do Podcast Ascenza, gravado durante a Andav, em São Paulo, e explicou que a IA não substitui o produtor rural: ela potencializa quem já tem experiência. "A inteligência artificial não elimina a experiência do produtor, ela potencializa essa experiência. Quem conhece profundamente uma cultura consegue fazer perguntas melhores, interpretar melhor os dados e transformar a informação gerada pela IA em uma decisão mais precisa", afirmou.

No campo, já estão presentes tratores autônomos, drones inteligentes, pulverizadores que reconhecem alvos e sistemas de imagem que analisam plantas individualmente. Essas ferramentas ajudam a identificar pragas, doenças e necessidades nutricionais com mais precisão, reduzindo desperdício e impacto ambiental. A IA também é usada para organizar dados financeiros, monitorar lavouras, antecipar riscos climáticos e apoiar o relacionamento com compradores.

A pesquisa Global Farmer Insights 2024, realizada pela McKinsey com cerca de 4.400 agricultores — incluindo 750 brasileiros —, confirmou o avanço no uso de tecnologias, especialmente nas propriedades maiores. Os principais obstáculos ainda são a falta de conectividade no campo, os custos de implantação e a necessidade de capacitação.

Em julho de 2026, a empresa Cropin anunciou a plataforma OrbitAI, desenvolvida para integrar IA com informações de 103 países, abrangendo mais de 400 culturas, 10 mil variedades e dados relacionados a mais de 1 bilhão de acres. Na citricultura, pesquisas brasileiras já usam IA para prever a ocorrência do psilídeo, inseto que transmite a bactéria do greening, cruzando dados climáticos e geográficos para identificar regiões de risco.