O mercado de IA na agricultura deve crescer 25,5% entre 2020 e 2026, segundo pesquisa do Sebrae. Mas aqui está algo interessante: enquanto muitas empresas ainda focam exclusivamente em cortar custos para melhorar margens, algumas já descobriram um caminho completamente diferente.

Inteligência artificial e analytics estão permitindo que líderes do setor gerem lucro de forma inédita. Em vez de apenas reduzir gastos, essas empresas tomam decisões mais inteligentes sobre preços, estoques, canais e mix de produtos.

O resultado? Margens mais saudáveis que crescem de forma sustentável, mesmo quando a concorrência aperta.

Aqui você encontra:

• A limitação das estratégias tradicionais de margem
• O potencial escondido nos dados do agronegócio
• Como a IA transforma a gestão de margem no agronegócio
• IA no agronegócio: exemplos reais de aumento de margem
• O momento ideal para implementar

Boa leitura!

A limitação das estratégias tradicionais de margem

Conhece essa história? A maioria das iniciativas de melhoria de margem no agronegócio segue o mesmo roteiro: cortar pessoal, reduzir insumos, renegociar contratos ou diminuir serviços.

Funciona no curto prazo, mas logo você bate em três barreiras que tornam impossível continuar crescendo dessa forma:

1.    Existe um piso para os cortes 

Chega um momento em que não dá mais para reduzir sem comprometer qualidade ou capacidade produtiva. Você já otimizou o que podia otimizar.

2.    Não cria valor novo para o cliente 

Uma distribuidora que apenas corta custos continua oferecendo exatamente o mesmo valor de antes. Está competindo apenas por preço em um mercado cada vez mais comoditizado.

3.    Ignora oportunidades muito mais rentáveis 

O agronegócio moderno gera volumes enormes de dados valiosos que ficam jogados fora na maioria das empresas.

E é exatamente nessa terceira barreira que mora a maior oportunidade.

O potencial escondido nos dados do agronegócio

Pense nos dados que uma distribuidora de insumos gera todos os dias. Dados climáticos e de solo chegam continuamente dos sensores de produtores parceiros. Preços de commodities mudam a cada minuto. Cada compra, cada consulta técnica, cada resultado de campo deixa rastros digitais detalhados.

Agora multiplique isso por 500 produtores, várias safras, diferentes regiões. Imagine um fluxo contínuo onde informações sobre condições climáticas se conectam com dados de solo, que se relacionam com performance de diferentes insumos, que influenciam padrões de compra, que geram resultados de produtividade - tudo interconectado em tempo real.

Mas aqui está o problema: a maioria das empresas trata esses dados como subproduto.

Guardam nos sistemas, fazem relatórios básicos, talvez algumas planilhas. Estão sentadas em cima de uma mina de ouro sem perceber.

As empresas que conseguem identificar esses padrões escondidos ganham algo muito valioso: a capacidade de oferecer recomendações precisas e cobrar adequadamente por essa expertise.

É a diferença entre vender commodity e vender inteligência.

Como a IA transforma a gestão de margem no agronegócio

Personalização inteligente que justifica preços superiores

Em vez de vender produtos genéricos com margens padronizadas, algoritmos de IA permitem personalização em escala.

Sistemas inteligentes analisam dados de solo, clima, histórico de produtividade e perfil do produtor para gerar recomendações específicas para cada situação.

Essa personalização vai muito além de simplesmente recomendar produtos diferentes. IA pode otimizar dosagens, timing de aplicação e combinações de insumos para maximizar resultados em cada talhão. O valor dessa precisão justifica preços superiores porque o retorno para o produtor também é superior.

Uma empresa que oferece recomendações genéricas compete por preço. Uma que oferece soluções customizadas baseadas em dados compete por valor e pode praticar margens mais altas. A diferença está na capacidade de demonstrar ROI específico para cada cliente.

Otimização dinâmica de preços e demanda

Machine learning consegue processar múltiplas variáveis simultaneamente para otimizar preços em tempo real. Esses algoritmos analisam:

• Preços de commodities em tempo real
• Condições climáticas e previsões meteorológicas
• Demanda sazonal e histórica
• Competição local e regional
• Histórico de compras por cliente

Isso permite capturar mais valor em momentos de alta demanda antes que se tornem óbvios, permitindo ajustes estratégicos que a concorrência ainda não percebeu.

Além da precificação, algoritmos de IA conseguem prever padrões de demanda com precisão muito superior aos métodos tradicionais, gerando:

Benefícios diretos:

• Redução de custos de carregamento de estoque
• Melhor atendimento sem rupturas
• Identificação proativa de oportunidades de vendas complementares

Atendimento inteligente que preserva relacionamento

No agronegócio, o relacionamento pessoal continua fundamental. Mas IA pode potencializar esse relacionamento de formas que antes eram impossíveis.

Assistentes virtuais especializados oferecem:

• Respostas a dúvidas técnicas sobre produtos 24/7
• Recomendações baseadas no histórico específico do produtor
• Agendamento de visitas técnicas no momento ideal
• Alertas personalizados sobre condições climáticas críticas

Chatbots desenvolvidos para o setor agrícola conseguem:

• Auxiliar na seleção de insumos por cultura e região
• Calcular dosagens recomendadas por área
• Sugerir cronogramas de aplicação otimizados
• Conectar automaticamente com especialistas humanos quando necessário

Essa abordagem libera a equipe comercial para focar em vendas de maior valor e relacionamento estratégico, enquanto IA cuida de demandas mais rotineiras. O resultado é atendimento mais eficiente sem perder a proximidade que caracteriza o setor.

IA no agronegócio: exemplos reais de aumento de margem

Agricultura de precisão orientada por dados

No setor, já existem casos de empresas usando sistemas de IA para analisar mapas de produtividade, dados de solo e imagens de satélite para recomendar aplicações variáveis de fertilizantes.

Em vez de vender uma solução única para toda a fazenda, essas empresas oferecem serviços sofisticados de agricultura de precisão.

O diferencial de margem vem do valor agregado: o produtor paga mais porque os resultados são demonstravelmente superiores.

Uma aplicação variável orientada por IA pode aumentar produtividade significativamente enquanto reduz uso de insumos em áreas que não precisam. Isso cria valor real para ambas as partes.

Segmentação avançada de produtores

Análise de dados transacionais e comportamentais permite identificar grupos de produtores com necessidades e potencial similares.

IA consegue detectar padrões que não são óbvios para análise humana. Por exemplo: correlações entre tipo de cultura, região, época de plantio e propensão a adotar tecnologias específicas.

Essa segmentação permite estratégias de preço diferenciadas e desenvolvimento de produtos de nicho com margens superiores.

Um produtor que historicamente investe em tecnologia pode pagar mais por soluções inovadoras. Um produtor mais conservador precisa de abordagem diferente, com foco em ROI comprovado.

Antecipação inteligente de mercado

IA pode analisar múltiplas fontes de dados - clima, preços futuros, notícias, dados macroeconômicos - para identificar tendências antes que se tornem evidentes.

Isso permite ajustes estratégicos que capturam oportunidades ou evitam riscos.

Uma distribuidora que consegue antecipar aumento de demanda por defensivos específicos com antecedência adequada pode ajustar estoques e preços de forma otimizada.

O resultado é margem superior sem prejudicar competitividade.

Por que algumas empresas não conseguem aproveitar IA no agro

A principal barreira não é tecnológica, mas organizacional.

Muitas empresas investem em IA sem dados estruturados adequados ou tentam implementar soluções que não se integram bem com processos existentes. O resultado são projetos que não entregam o valor esperado.

Outro erro comum é tentar automatizar completamente o relacionamento com o produtor. No agronegócio, tecnologia deve apoiar e potencializar a força de vendas, não substituí-la.

Os melhores resultados vêm de sistemas que fornecem insights valiosos para vendedores, sugerem abordagens personalizadas e identificam oportunidades que passariam despercebidas.

O cenário atual que favorece adoção

O agronegócio brasileiro enfrenta pressões simultâneas que tornam IA não apenas desejável, mas necessária:

• Margens mais apertadas
• Competição global intensificada
• Demanda crescente por sustentabilidade
• Volatilidade de preços de commodities

Essas pressões criam um ambiente onde vantagens competitivas tradicionais não são mais suficientes.

Ao mesmo tempo, há mais dados disponíveis que nunca e ferramentas de IA cada vez mais acessíveis. Empresas como Nutrien já demonstraram que é possível melhorar margem mesmo com queda no volume vendido, usando estratégias orientadas por dados e IA.

O investimento em IA no Brasil chegou a US$ 504 milhões em 2022, um aumento de 28% em relação a 2021, segundo dados do Sebrae. Parte significativa desse investimento está direcionada para o agronegócio.

IA no agronegócio: o momento ideal para implementar

O agronegócio está vivendo uma transformação fundamental na forma como valor é criado e capturado.

Empresas que conseguem combinar conhecimento tradicional do setor com capacidades avançadas de analytics e IA estão construindo vantagens competitivas sustentáveis.

Não se trata de substituir a expertise agronômica por algoritmos, mas de potencializar conhecimento humano com insights baseados em dados. As decisões continuam sendo tomadas por pessoas, mas pessoas equipadas com informações muito mais precisas e oportunas.

O mercado global de IA pode movimentar US$ 15,7 trilhões até 2030, segundo estimativas da McKinsey. Uma parcela crescente desse valor será criada no setor agrícola, por empresas que conseguirem transformar dados em decisões estratégicas rentáveis.

A transformação já começou. Empresas que começarem agora a desenvolver capacidades de dados e IA estarão melhor posicionadas para liderar essa mudança.

Aquelas que demorarem muito podem descobrir que perderam a janela de oportunidade para construir vantagens competitivas significativas.

A Maxxi é uma consultoria especializada em soluções de dados, analytics e IA para o agronegócio. Nossos especialistas ajudam empresas do setor a transformar dados em decisões estratégicas que aumentam margem sem depender de corte de custos. Para saber mais sobre como podemos apoiar sua estratégia de crescimento orientada por dados, entre em contato conosco.