Um comparativo internacional revela que o maior gargalo para escalar a Inteligência Artificial no agronegócio não é a tecnologia, mas a qualidade dos dados. Enquanto EUA, Canadá e países europeus operam com bases integradas, padronizadas e com forte interoperabilidade entre máquinas, softwares e instituições, o Brasil ainda enfrenta fragmentação, baixa governança de dados e dificuldades de conectividade no campo. O estudo aponta que mercados mais maduros investem em infraestrutura digital rural, protocolos abertos e políticas públicas de incentivo à partilha segura de dados, o que acelera a adopção de IA para previsão climática, gestão de risco, produtividade e sustentabilidade. No Brasil, apesar do avanço das “agtechs” e do uso crescente de sensores e plataformas digitais, a falta de padronização e cultura de dados limita ganhos de escala, tornando urgente uma agenda estratégica focada em integração, qualidade e segurança da informação para competir globalmente.
Data: 4 de Fevereiro de 2026
