Por: Afonso Amôr, sócio fundador da Join4
A inteligência artificial conquistou espaço rapidamente na agenda do agronegócio. Modelos generativos, agentes, visão computacional, análise preditiva e diferentes aplicações de machine learning ampliaram as possibilidades tanto no campo quanto nas estruturas corporativas que sustentam produção, compras, logística, manutenção, financeiro, comercial e relacionamento com fornecedores. A discussão, portanto, já não está concentrada apenas em descobrir se a tecnologia funciona. O desafio mais difícil começa quando uma organização precisa transformar uma demonstração promissora em uma capacidade incorporada à operação.
Essa dificuldade não é exclusiva do Agro. Em janeiro de 2026, a Gartner apontou que pelo menos 50% dos projetos de IA generativa haviam sido abandonados depois da prova de conceito até o final de 2025, principalmente por problemas relacionados à qualidade dos dados, controles de risco insuficientes, aumento dos custos ou falta de clareza sobre o valor para o negócio. A própria Gartner já havia identificado, em outro levantamento, que apenas 41% dos protótipos de IA generativa analisados chegaram à produção. A tecnologia consegue provar rapidamente que determinada ideia é possível; transformar essa possibilidade em resultado contínuo exige outro tipo de trabalho.
É aí que nasce o que podemos chamar de “piloto eterno”. A empresa apresenta um caso de uso interessante, disponibiliza uma base controlada, envolve um pequeno grupo de usuários e obtém uma demonstração convincente. O projeto recebe visibilidade, gera expectativa e comprova a capacidade técnica. Quando chega o momento de operar em escala, porém, aparecem integrações que não estavam previstas, dados inconsistentes, exceções do processo, responsabilidades indefinidas, questões de segurança, custos crescentes e usuários que continuam executando parte do trabalho pelos canais anteriores. A IA funcionou no teste. O que não estava pronto era a operação.
No Agro, o problema fica ainda mais evidente
O agronegócio corporativo combina características que tornam a industrialização da IA especialmente desafiadora. Sazonalidade, operações distribuídas, produção, logística, compras, suprimentos, relacionamento com fornecedores e diferentes sistemas precisam funcionar de maneira coordenada. Em muitas organizações, esse ambiente ainda convive com controles manuais, baixa integração, dependência de pessoas específicas e dificuldade para manter rastreabilidade entre as diferentes etapas do processo. São justamente características que fazem da estruturação, governança e integração fatores importantes para a capacidade de escalar.
Ao mesmo tempo, a adoção está avançando. A edição de 2026 do Global Farmer Insights, da McKinsey, ouviu 5.500 produtores em dez países e identificou que 17% já utilizam IA generativa em atividades relacionadas à agricultura. Apenas 4%, porém, pagam por alguma solução, e somente 6% apontaram ferramentas de IA generativa ou buscas com IA como uma fonte de confiança para a tomada de decisão. Há interesse e uso crescente, mas confiança, integração ao trabalho e percepção de valor ainda precisam amadurecer.
Outro aspecto da pesquisa é particularmente relevante para empresas que desejam investir em tecnologia: as soluções que vêm conquistando maior adesão são aquelas capazes de resolver problemas específicos, encaixar-se nos fluxos existentes e demonstrar valor nas condições reais da operação. Em um ambiente pressionado por custos de insumos, financiamento, mão de obra e volatilidade, inovação precisa competir por capital como qualquer outro investimento. Isso reduz o espaço para iniciativas sustentadas apenas pelo argumento de que “precisamos fazer alguma coisa com IA”.
Essa talvez seja uma das primeiras mudanças necessárias na discussão. O ponto de partida não deveria ser identificar onde podemos colocar inteligência artificial. Mas entender qual problema operacional merece ser resolvido e porque IA é a tecnologia adequada para aquela etapa.
O piloto não é o problema. O problema é não saber o que acontece depois dele
Provas de conceito têm uma função importante. Elas permitem testar hipóteses, compreender limitações técnicas, avaliar custos e aprender antes de fazer investimentos maiores. Tratar todo piloto como algo negativo seria um erro. O problema aparece quando a organização inicia uma prova sem definir previamente quais evidências determinarão se aquela iniciativa deve avançar, ser ajustada ou simplesmente encerrada.
No Agro, esse cuidado é ainda mais importante porque determinadas hipóteses precisam respeitar ciclos produtivos e sazonais. Sair do piloto eterno não significa acelerar artificialmente uma decisão e colocar uma solução em produção antes de ela estar pronta. Mas é estabelecer desde o começo o que será medido, durante quanto tempo, em qual contexto, com qual população, quais riscos são aceitáveis e quais resultados justificam a próxima etapa.
Uma IA criada para apoiar classificação de documentos de fornecedores, por exemplo, pode ter métricas relacionadas à assertividade, tempo de processamento, necessidade de revisão manual e custo por documento. Um agente utilizado no atendimento interno pode ser avaliado por resolução, tempo de resposta, escalonamentos e aderência às regras de acesso. Uma aplicação voltada a compras pode precisar demonstrar redução no tempo de análise, identificação de inconsistências ou capacidade de apoiar priorizações. Os indicadores mudam porque o problema muda.
Sem uma referência anterior à implantação, fica difícil provar qualquer ganho. Se ninguém conhece o tempo atual do processo, o volume de retrabalho, o custo, a quantidade de exceções ou o esforço humano necessário, qualquer melhoria passa a depender de percepção. O projeto parece mais rápido, mais moderno ou mais simples, mas a empresa continua sem conseguir responder quanto valor foi efetivamente gerado.
A diferença entre demonstrar IA e colocar IA em uma operação
Uma demonstração pode funcionar com um conjunto organizado de documentos, poucos usuários e regras relativamente controladas. Uma operação real não oferece esse conforto. Existem entradas incompletas, documentos diferentes, alterações cadastrais, sistemas indisponíveis, exceções, aprovações, perfis de acesso, decisões humanas e situações que não estavam previstas no desenho inicial.
A Gartner reforçou esse ponto em outubro de 2026 ao alertar para o chamado AI value gap: pilotos conduzidos em ambientes limitados podem criar uma percepção exagerada de segurança porque não expõem todas as vulnerabilidades operacionais, financeiras e de segurança que aparecem com a escala. Para a consultoria, preservar o valor da IA em produção passa por administrar continuamente custos, cibersegurança e confiabilidade.
Esse raciocínio muda completamente o desenho do projeto. A pergunta deixa de ser apenas “o modelo consegue fazer isso?” e passa a incluir questões muito mais próximas da operação: de onde vem o dado, quem é responsável por ele, o que acontece quando uma informação está ausente, quais sistemas precisam receber uma resposta, onde uma pessoa deve revisar uma decisão, como uma exceção será tratada, quais permissões se aplicam e como o resultado ficará registrado.
É justamente nessa passagem que processo e método deixam de parecer uma etapa anterior à inovação e passam a ser aquilo que permite sustentá-la.
Dados ruins não deixam de ser ruins porque receberam uma camada de IA
Um dos erros mais comuns em projetos de inteligência artificial é acreditar que o modelo compensará problemas que a organização ainda não resolveu em sua estrutura de informação. Na prática, ocorre o contrário. Quanto maior a dependência de dados, contexto e histórico, maior o impacto das inconsistências existentes.
Segundo a Gartner, 63% das organizações pesquisadas disseram não possuir ou não saber se possuem práticas adequadas de gestão de dados para IA. A consultoria também previu que, até 2026, 60% dos projetos de IA sem sustentação em dados realmente preparados para esse uso seriam abandonados.
Há outro número ainda mais revelador. Em pesquisa divulgada em abril de 2026, a Gartner identificou que organizações que relatam iniciativas bem-sucedidas de IA investem proporcionalmente até quatro vezes mais em fundamentos como qualidade de dados, governança, pessoas preparadas para IA e gestão da mudança quando comparadas àquelas com resultados ruins. No mesmo levantamento, apenas 39% dos líderes de tecnologia disseram estar confiantes de que os investimentos atuais em IA produziriam impacto financeiro positivo.
A conclusão não é que as empresas precisam criar enormes programas de dados antes de testar qualquer solução. Isso poderia produzir outro tipo de paralisia. O ponto é mais pragmático: os dados necessários para aquele caso de uso precisam estar suficientemente organizados para que a solução seja confiável. Cada iniciativa deve carregar consigo a responsabilidade sobre a qualidade, origem, acesso e atualização das informações que utiliza.
Método começa pelo processo, não pela escolha do modelo
Na Join4, defendemos uma sequência que se torna ainda mais importante diante da velocidade atual da IA: compreender, estruturar, transformar, evoluir e escalar. A lógica é simples. Primeiro é necessário conhecer a operação, seus objetivos, gargalos e riscos. Depois, estruturar processo, governança, responsabilidades e prioridades. Só então a tecnologia entra para digitalizar, integrar, automatizar e ampliar capacidade. Escala aparece como consequência de uma base que conseguiu amadurecer, e não como uma promessa feita no início do projeto.
Aplicado à inteligência artificial no Agro corporativo, isso significa olhar primeiro para o fluxo real. Uma oportunidade pode estar no recebimento e análise de documentos de fornecedores, em rotinas de compras, tratamento de solicitações, gestão de contratos, suporte operacional, classificação de informações, manutenção, logística ou acompanhamento de indicadores. Antes de desenhar um agente, é necessário entender quem executa aquele trabalho, quais sistemas participam, quais regras orientam as decisões, que exceções acontecem e quais atividades realmente consomem esforço.
Essa análise também impede um erro recorrente: utilizar IA para resolver aquilo que poderia ser tratado de forma mais simples e previsível com integração, workflow, regra de negócio ou RPA. Nem toda atividade precisa de inteligência artificial. Há situações determinísticas em que uma automação convencional será mais barata, auditável e confiável. A IA ganha relevância principalmente onde existe interpretação, linguagem, classificação, análise de contexto, busca de conhecimento ou apoio a uma decisão que não pode ser reduzida a uma regra fixa.
Essa distinção importa porque o objetivo não deveria ser aumentar a quantidade de IA dentro da empresa. O objetivo é construir uma arquitetura operacional na qual cada tecnologia execute aquilo que faz melhor.
Um agente isolado da operação continua sendo apenas mais uma ferramenta
Outro caminho comum para o piloto eterno é colocar a IA ao lado do processo, em vez de dentro dele. Surge uma interface nova, uma ferramenta paralela ou um agente que responde perguntas, mas o colaborador ainda precisa copiar a informação, abrir o ERP, atualizar uma planilha, solicitar uma aprovação e registrar o resultado em outro sistema.
Nesse cenário, a IA pode reduzir alguns minutos de uma atividade, mas adiciona mais um ponto à jornada. Para realmente escalar, ela precisa conversar com a arquitetura que já sustenta o trabalho. O resultado de uma análise precisa alimentar a próxima etapa; uma classificação pode direcionar uma demanda; uma leitura documental pode iniciar uma validação; uma recomendação pode chegar ao responsável dentro do fluxo correto; uma exceção precisa encontrar uma pessoa capaz de tratá-la.
É por isso que, no Agro, a discussão sobre IA deve caminhar junto com BPMS, integrações, RPA, sistemas de gestão, dados operacionais e, em determinados contextos, sensores e outras fontes provenientes do campo. A própria atuação da Join4 no segmento parte dessa necessidade de conectar campo e gestão, integrar informações e transformar fluxos fragmentados em operações mais rastreáveis e gerenciáveis.
O agente deixa de ser uma experiência interessante e passa a ocupar um papel concreto dentro da operação. Essa diferença parece pequena na apresentação, mas é enorme quando centenas ou milhares de execuções passam a acontecer todos os meses.
Bayer: quando o caso de uso vem antes da tecnologia
Um exemplo interessante está na Bayer Crop Science. A empresa enfrentava uma dificuldade concreta: seus especialistas precisavam consultar grandes volumes de informações agronômicas, incluindo rótulos de produtos que poderiam superar cem páginas, além de regras e especificidades regulatórias. Perguntas complexas podiam exigir horas ou até dias para serem respondidas pelos times técnicos.
Em parceria com a Microsoft, a Bayer desenvolveu uma solução de IA especializada em proteção de cultivos, baseada em dados próprios de produtos, regras regulatórias e conteúdo produzido por especialistas. O projeto não foi estruturado como uma IA genérica capaz de responder qualquer questão sobre agricultura. Ao contrário, seu domínio foi delimitado, suas fontes foram controladas e a arquitetura foi preparada para rastreabilidade, atualização e compliance. Segundo o estudo de caso publicado pela Microsoft, usuários iniciais apresentaram ganhos estimados entre 5% e 10% de produtividade, enquanto determinadas perguntas complexas passaram a ser respondidas em menos de 30 segundos.
Uma iniciativa anterior da Bayer também ajuda a entender a evolução entre protótipo e escala. Um assistente agronômico baseado em IA generativa foi desenvolvido inicialmente como prova de conceito em cerca de 90 dias, depois disponibilizado para aproximadamente mil colaboradores em 2024, com previsão de expansão para vários milhares de funcionários. A solução combinou diferentes fontes de dados e mecanismos de recuperação de informação em vez de depender apenas do conhecimento geral de um modelo de linguagem.
Mais importante do que a tecnologia utilizada é observar a construção do caso. Existia um problema delimitado, conhecimento especializado disponível, fontes confiáveis, critérios de segurança, usuários definidos e um fluxo real no qual a solução poderia produzir valor. O projeto não começou com a pergunta “o que podemos fazer com IA na agricultura?”. Começou com uma dificuldade operacional concreta que precisava ser resolvida.
É essa inversão que separa grande parte dos projetos capazes de amadurecer daqueles que passam meses acumulando novas demonstrações.
Do campo ao escritório, a oportunidade está na continuidade do processo
Quando falamos sobre IA no Agro, é natural pensar primeiro em produtividade agrícola, reconhecimento de plantas, clima, previsão de safra ou agricultura de precisão. Essas aplicações são importantes e já apresentam resultados relevantes. Entretanto, uma organização do setor possui uma enorme cadeia corporativa acontecendo ao redor da produção.
Compras precisam responder à sazonalidade. Suprimentos precisam coordenar disponibilidade e demanda. Financeiro acompanha contratos e pagamentos. Logística precisa reagir a alterações na operação. Documentos transitam entre fornecedores, unidades e áreas administrativas. Equipes técnicas precisam consultar normas e procedimentos. Gestores consolidam dados provenientes de diferentes sistemas para decidir rapidamente.
É justamente nessa interseção entre campo e estrutura corporativa que existe uma oportunidade significativa para inteligência artificial combinada com automação e gestão de processos. Em vez de criar vários experimentos independentes, a organização consegue construir uma arquitetura capaz de reutilizar dados, integrações, governança e componentes tecnológicos entre diferentes casos de uso.
Esse movimento reduz a distância entre inovação e operação. Também muda a conversa sobre escala: cada projeto deixa de começar do zero.
Escalar IA também é saber interromper projetos
Existe ainda um ponto pouco confortável, mas necessário. Evitar o piloto eterno não significa transformar todos os pilotos em produção. Alguns devem ser encerrados.
Se o ganho esperado não se confirma, os dados necessários têm um custo desproporcional, o risco permanece alto ou uma tecnologia mais simples resolve melhor o problema, interromper o projeto é uma decisão de gestão, não um fracasso. O desperdício acontece quando a empresa mantém indefinidamente uma iniciativa porque já investiu tempo, criou expectativa interna ou deseja preservar a narrativa de inovação.
A Gartner recomenda que a priorização dos projetos de IA considere simultaneamente impacto para o negócio e viabilidade, reduzindo progressivamente a quantidade de iniciativas até concentrar recursos naquelas com maior capacidade de produzir retorno. Essa disciplina se torna especialmente relevante diante da facilidade atual de criar protótipos: nunca foi tão barato provar que uma ideia pode funcionar, mas isso não significa que todas devam virar produto ou operação.
No Agro, onde decisões de investimento convivem com margens pressionadas, ciclos produtivos e volatilidade, essa seletividade tende a ser ainda mais importante. A pesquisa global da McKinsey em 2026 mostra justamente um produtor mais aberto à inovação, porém mais criterioso e preocupado com retorno demonstrável.
O fim do piloto eterno começa antes do piloto
Projetos de IA não ganham escala quando a empresa encontra um modelo mais poderoso. Eles ganham escala quando existe uma combinação suficientemente madura entre problema, processo, dados, governança, integração, pessoas e resultado mensurável.
O piloto continua sendo importante, mas precisa nascer com um destino. Deve existir clareza sobre aquilo que está sendo comprovado, quais indicadores serão acompanhados, quais riscos impedem a evolução e o que precisa acontecer para que aquela capacidade seja incorporada à operação. A partir desse momento, a discussão deixa de ser sobre experimentar inteligência artificial e passa a ser sobre construir uma forma melhor de trabalhar.
Para empresas do Agro corporativo, essa mudança é particularmente relevante. A inteligência artificial pode apoiar decisões, reduzir atividades manuais, interpretar grandes volumes de informação e ampliar a capacidade das equipes. Mas todo esse potencial depende da estrutura sobre a qual a tecnologia será aplicada.
Na Join4, essa é a lógica que orienta nossa atuação: processos como base, inteligência para escalar. Não porque processo seja mais importante do que inovação, mas porque é ele que permite que uma inovação deixe de ser uma boa demonstração e passe a produzir resultado de forma contínua.
O próximo estágio da IA no Agro não será definido por quem acumulou mais pilotos. Será definido por quem conseguiu transformar os casos certos em capacidade operacional
