Agricultor, em 3 anos você pode ficar sem trabalho — está pronto?
Hoje à noite, peguei um Didi para casa e conversei com o motorista. Perguntei: “Em breve os carros autônomos estarão nas ruas; os taxistas podem perder o emprego. O que você fará então?” Ele respondeu: “Bem… não tenho medo. Sou de Henan e minha família tem terras. Se não me deixarem dirigir na cidade, volto para casa e cultivo a terra. Que tal?”
Mas isso resolve mesmo?
Há quinze anos eu morava em uma aldeia remota e trabalhava com frequência no campo. A lida é exaustiva: arar com enxada de três dentes, cortar trigo com foice, capinar pé por pé, buscar água num rio a quilômetros de distância, balde a balde. No início do século XXI, ainda usávamos ferramentas de milhares de anos, herdadas até da época da coivara, trabalhando em solos pobres.
Depois, fui para a cidade cursar a universidade e voltava ocasionalmente. Aos poucos, a mecanização avançou: preparo e colheita mecanizados, canais de irrigação chegando à beira das parcelas, poupando tempo e mão de obra. Surgiram até “babás de lavoura” para gestão completa dos campos.
Após milênios de agricultura e séculos de mecanização, estamos às portas da agricultura inteligente. Serão descartados não apenas máquinas obsoletas, pesticidas muito tóxicos e com altos resíduos, fertilizantes químicos intensivos em energia e sementes de baixa produtividade, mas também muitos agricultores. Eles não perderão a terra, mas poderão ser excluídos pela agricultura inteligente.
Com a explosão de IA, big data e aprendizado de máquina, muitos creem que essas tecnologias revolucionárias transformarão a indústria e o cotidiano, mas não a agricultura — por ser complexa e “primitiva”. No entanto, se conectarmos algumas tecnologias hoje embrionárias, mas prestes a amadurecer, podemos imaginar o que virá.
Imagine que, daqui a três anos, você administra uma fazenda de tomates. Antes do nascer do sol, um robô colhedor já trabalha com base nos pedidos de clientes urbanos recebidos via e‑commerce. Com câmeras infravermelhas HD e braços robóticos ágeis, ele colhe conforme requisitos de qualidade e quantidade. Em seguida, robôs logísticos classificam, embalam, etiquetam e carregam em caminhões autônomos que entregam no horário. Ao mesmo tempo, um “robô meteorológico” agrega dados de satélites polares, estações terrestres e sensores de campo, toma decisões agronômicas e as envia ao robô de irrigação. Este aplica irrigação de precisão, fertilizando e regando cada planta segundo a umidade e a fertilidade de cada talhão. Depois, um robô de proteção de plantas usa hiperespectral para identificar rapidamente plantas daninhas, pragas e doenças, aplicando pesticidas de baixa toxicidade e baixo resíduo ou realizando remoções pontuais. Tudo se conclui enquanto você ainda dorme. E você, o que fez nesse processo?
Claro, este é um cenário. Pesquisam‑se robôs de colheita e semeadura no mundo todo, mas nossas redes de informação de campo ainda são insuficientes, os algoritmos estão amadurecendo e faltam engenheiros que entendam de agricultura e de ML. Não esqueça: estamos na era do aprendizado de máquina. Assim como o AlphaGo superou humanos no Go em pouco tempo graças ao autoaprendizado, a IA logo superará nossos melhores agrônomos na análise de pragas e doenças, de nutrientes do solo e da saúde das culturas.
Recentemente, a revista Wired afirmou que o verdadeiro futuro da agricultura está na IA. Eu acredito nisso. Você pode escolher ficar para trás — ou aprender agricultura inteligente. Está pronto?
Na verdade, não são apenas os agricultores que devem se preparar. Também formuladores de políticas, empresas do setor e engenheiros — especialmente a educação agrícola. Hoje, o ensino ainda foca agronomia e biologia tradicionais, quase nada de IoT agrícola, análise de grandes dados ou IA. Desenvolver áreas interdisciplinares entre agricultura e IA é essencial para abraçar com confiança a era da agricultura inteligente.
Publicado em: 2 de jan de 2023 · Modificado em: 26 de out de 2025
