Com potencial para revolucionar a produção agrícola, a inteligência artificial abre o debate sobre infraestrutura, pesquisa e dependência tecnológica em um dos maiores produtores de alimentos do mundo.

A inteligência artificial avança rapidamente sobre um dos setores mais estratégicos da economia mundial: a produção de alimentos. A aposta nesta tecnologia ocorre em um momento de pressão crescente sobre os sistemas agrícolas.

Segundo a Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO), a produção global de alimentos precisará aumentar entre 50% e 60% até 2050 para atender à demanda de uma população próxima de 10 bilhões de pessoas.

Ao mesmo tempo, o setor enfrenta desafios relacionados às mudanças climáticas, à escassez de recursos naturais e à necessidade de produzir mais utilizando menos terra, água e insumos. O Brasil responde por cerca de 7% da produção agrícola global e lidera as exportações de produtos como soja, café, açúcar, carne bovina e carne de frango.

Para países agrícolas como o Brasil, a questão envolve não apenas eficiência produtiva, mas também soberania tecnológica. Iniciativas como a IARAA, desenvolvidas para reunir e compartilhar conhecimentos ligados à agroecologia e à agricultura familiar, levantam o debate sobre a possibilidade de criar soluções adaptadas às necessidades locais, reduzindo a dependência de tecnologias estrangeiras.

A questão se torna como o país pode converter esse potencial se desafios limitados à autonomia tecnológica e ao controle dos dados permanecerem, além de entraves na infraestrutura e pesquisa em IAs.

Para Luiz Claudio Schara Magalhães, engenheiro, doutor em computação pela Universidade de Illinois, e professor do Laboratório de Comunicação de Dados da Escola de Engenharia da Universidade Federal Fluminense (UFF), não é possível alcançar plena soberania digital sem desenvolver capacidades próprias em inteligência artificial.

Magalhães explica que embora o Brasil tenha avançado tenha na construção de infraestrutura nacional para pesquisa e armazenamento de dados, como a Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP), a IA exige uma base tecnológica muito mais complexa, que inclui grandes centros de dados, alta disponibilidade de energia e acesso a chips avançados.

Segundo ele, o país ainda depende de tecnologias e equipamentos produzidos no exterior, especialmente dos semicondutores fabricados por poucas empresas globais. Dessa forma, mesmo que haja pesquisa nacional em IA, a ausência de infraestrutura própria e a dependência de fornecedores estrangeiros limitam a autonomia tecnológica brasileira e mantêm o país sujeito às decisões de governos e empresas de outras nações.

"A gente tem modelos de linguagem que basicamente são modelos probabilísticos de prever. Sendo treinados numa base de dados grande, eles conseguem prever a próxima palavra e construir um texto semelhante com um texto de seres humanos", explica.

Essas ferramentas já são sofisticadas o suficiente para sustentar conversas e transmitir a impressão de uma inteligência real, mas "na verdade, o que a gente tem hoje em dia são modelos de linguagem".

A preocupação ganha relevância especialmente na agricultura, setor em que agricultores familiares respondem por cerca de 80% da produção mundial de alimentos, segundo a FAO, mas frequentemente enfrentam maiores dificuldades de acesso a crédito, assistência técnica e inovação tecnológica. O desafio, portanto, será garantir que os benefícios da inteligência artificial sejam distribuídos de forma mais ampla, sem fortalecer novas formas de dependência digital e tecnológica.

No Brasil, a questão é particularmente sensível. Segundo o Censo Agropecuário do IBGE, uma agricultura familiar responde por cerca de 77% dos estabelecimentos rurais do país, mas possui menor acesso a crédito, assistência técnica, conectividade e tecnologias de ponta do que os grandes produtores.

Embora a digitalização do campo tenha avançado nos últimos anos, há o temor de que a adoção da inteligência artificial possa reproduzir as desigualdades já existentes, caso as novas ferramentas mantenham equipamentos entre empresas de maior porte. Também de acordo com o Censo, aproximadamente 80% das propriedades não recebem assistência técnica regular.

Ao mesmo tempo, iniciativas inovadoras ao desenvolvimento de soluções abertas e adaptadas às realidades locais podem ampliar o acesso à inovação e fortalecer a competitividade de pequenos e médios produtores. Para o pesquisador, a tendência é que a IA siga um caminho semelhante ao de outras tecnologias digitais que se tornaram indispensáveis ​​ao longo do tempo.

"Quando ela se tornar predominante, você não conseguirá mais concorrer se não tiver inteligência artificial."

A princípio, o Brasil tem capacidade de liderança no desenvolvimento de soluções de IA nesse setor. Juntando fatores como instituições renomadas, como a Embrapa, uma enorme diversidade de biomas, sistemas produtivos e bases de conhecimento agrícola, o país reúne os instrumentos para esse objetivo.

Contudo, como lembra Magalhães, a liderança tecnológica depende não apenas de conhecimento científico, mas também de infraestrutura nacional de processamento e armazenamento de dados.

“Se a gente está usando uma infraestrutura que não é nossa, nossos dados não estão sob nosso domínio”, afirma. Para o pesquisador, a capacidade de armazenamento e processamento de dados em território nacional tornou-se uma questão estratégica, ligada à soberania tecnológica e até mesmo à segurança nacional, especialmente em áreas sensíveis e de grande importância econômica, como a produção de alimentos.

Ele avalia que a tecnologia pode acelerar pesquisas e aprimoramentos genéticos, mas ressalta que isso exigirá investimentos robustos. Nesse contexto, órgãos públicos como Finep e BNDES tendem a desempenhar papel central no financiamento de projetos, uma vez que o país ainda dispõe de pouco capital privado ao financiamento de inovação de alto risco.

“Seria interessante ter chamadas de desenvolvimento”, afirma, ponderando que o volume de recursos necessário para competir nessa área é superior ao que o Brasil historicamente destina à pesquisa científica.

Dados da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico e da Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura, mostram que o investimento brasileiro em pesquisa e desenvolvimento gira em torno de 1,1% a 1,3% do Produto Interno Bruto (PIB), percentual inferior aos países que lideram a corrida tecnológica, como os Estados Unidos (cerca de 3,5%), a Coreia do Sul (mais de 5%) e Israel (acima de 6%).

Para Magalhães, a construção de uma capacidade nacional em inteligência artificial exigirá investimentos de longo prazo não apenas em pesquisa, mas também em infraestrutura computacional, formação de especialistas e centros de dados capazes de sustentar o desenvolvimento de modelos avançados.

"A pesquisa pura não é um dinheiro jogado fora. Pelo contrário, é um dinheiro que sempre trouxe dividendos. A médio e longo prazo, é uma das maneiras de manter a soberania nacional."