Inteligência artificial ajuda produtores de MT a decidir onde plantar e pulverizar; veja como a tecnologia mudou a rotina no campo

Antes que Cuiabá acorde, sensores, estações meteorológicas, drones, satélites e máquinas agrícolas já produziram uma grande quantidade de informações em fazendas espalhadas por Mato Grosso. Esses dados mostram onde falta água, quais plantas apresentam deficiência nutricional e onde surgem falhas no plantio, doenças ou plantas daninhas.

Depois de processadas, as informações ajudam o produtor a decidir onde irrigar, quanto fertilizante aplicar e quais áreas realmente precisam de intervenção.

Mais do que alimentos, fibras e matérias-primas, o campo passou a produzir dados. Para quem vive nas cidades, essa transformação pode parecer distante. Mas ela chega ao abastecimento, às indústrias, aos serviços especializados, aos empregos e à conservação de recursos naturais compartilhados por quem vive no campo e nos centros urbanos.

A nova matéria-prima chama-se informação

Na cidade, muita gente passou a conviver com a inteligência artificial por meio de assistentes virtuais e plataformas que produzem textos e imagens. No campo, os algoritmos já analisavam informações de máquinas, sensores, drones e satélites antes mesmo da popularização dessas ferramentas.

Esse volume de informação também está mudando a forma como a própria pesquisa agronômica é organizada. Romão Viana, engenheiro agrônomo e diretor-presidente da Fundação MT, explica que a instituição passou a usar inteligência artificial para trabalhar com grandes volumes de dados acumulados em diferentes áreas e regiões de Mato Grosso.

A Fundação mantém mais de 400 hectares destinados a protocolos de pesquisa, distribuídos em diferentes microrregiões do estado. Segundo Romão, os dados passam por controle experimental e análise estatística antes de serem transformados em informação para pesquisadores, consultores e produtores.

“Se não tiver qualidade experimental, o dado não é factível, ele não expressa a verdade”, afirma.

Segundo ele, a inteligência artificial passou a ser usada internamente para “garimpar” informações entre grandes volumes de dados de pesquisas e ajudar a transformá-las posteriormente em recomendações de manejo.

Em Campo Verde (MT), uma propriedade conduzida há três gerações pela mesma família resume essa mudança. Durante anos, o volume de chuva foi acompanhado com recipientes improvisados e anotações manuais.

Hoje, os dados meteorológicos chegam em tempo real ao celular e ajudam a definir o momento de colocar as máquinas no campo.

Chuva, temperatura e umidade ajudam a definir quando as máquinas podem entrar na lavoura e quais operações precisam ser adiadas. A informação deixa de ser apenas registro e passa a orientar o manejo.

Na prática, o produtor deixou de depender apenas da observação a olho nu. Edson Bolfe, pesquisador da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) na área de Agricultura Digital, explica que sensores, máquinas, drones, satélites e sistemas de inteligência artificial geram informações em tempo real sobre o solo, a água, as lavouras e os animais.

Esses registros alimentam ferramentas de agricultura de precisão, irrigação inteligente, monitoramento, rastreabilidade e localização exata das áreas no mapa. A lógica é simples: em vez de tratar toda a propriedade da mesma forma, agir apenas onde existe necessidade.

Uma deficiência de nutrientes pode ser corrigida somente no trecho afetado. A pulverização pode ser direcionada para os pontos com infestação. A irrigação pode ser ajustada conforme a umidade do solo.

Essa lógica de decisão baseada em dados também aparece em pulverizadores que usam inteligência artificial para identificar plantas daninhas durante a operação.

Luiz Piccinin, presidente da Áster/John Deere, explicou que o sistema “See & Spray” libera herbicida somente nos pontos onde a infestação é detectada. “O See and Spray só aplica herbicida onde há erva daninha”, afirmou.

Ao substituir a pulverização contínua pela aplicação localizada, a tecnologia pode reduzir o volume de herbicida utilizado. Piccinin estima uma economia entre 80% e 90%, mas o resultado depende da quantidade de plantas daninhas, das condições da lavoura e da regulagem do equipamento.

A inteligência artificial também integra um processo mais amplo de automação das máquinas. Segundo Piccinin, algumas operações, como as manobras realizadas no fim das linhas de plantio, já podem ser executadas automaticamente. Nesse cenário, o operador passa a acompanhar os dados coletados, verificar o desempenho do equipamento e intervir quando necessário.

Até recentemente, grande parte dessas tecnologias era desenvolvida nos Estados Unidos e depois adaptada às condições brasileiras. Piccinin destaca que o ritmo de trabalho das máquinas no país é diferente: enquanto nos Estados Unidos os equipamentos costumam operar em uma safra por ano, no Brasil podem permanecer em atividade por até 20 ou 22 horas diárias.

Para desenvolver tecnologias voltadas à agricultura tropical, a fabricante instalou um centro de pesquisas em Indaiatuba (SP). Segundo Piccinin, a unidade é uma das três mantidas pela empresa no mundo e deverá considerar condições de clima e operação próprias das lavouras brasileiras.

Pesquisas conduzidas pela Embrapa em parceria com universidades, empresas e startups indicam que esse controle mais preciso pode reduzir o consumo de água, fertilizantes, defensivos e combustível.

Em um levantamento nacional realizado pela Embrapa, pelo Sebrae e pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), 84% dos produtores entrevistados afirmaram utilizar pelo menos uma tecnologia digital. Entre os benefícios relatados estavam aumento da produtividade, melhoria da qualidade da produção, uso mais eficiente dos insumos, melhor aproveitamento da mão de obra e redução dos impactos ambientais.

Parte desse trabalho começa antes que o problema seja percebido pelo olhar humano. Ao comparar informações acumuladas ao longo do tempo, modelos de inteligência artificial reconhecem padrões ligados a pragas, doenças, deficiência nutricional e falta de água. A partir desses sinais, os sistemas podem produzir mapas de risco e recomendações de manejo.

Antecipar problemas, porém, não elimina o risco de erro. A qualidade da análise depende da qualidade dos dados recebidos, e as recomendações ainda precisam ser interpretadas pelo produtor e pelos profissionais responsáveis pelo manejo.

A qualidade dessas análises começa antes da inteligência artificial. Romão explica que um dado de pesquisa precisa ser planejado, coletado e avaliado com rigor estatístico antes de sustentar uma recomendação de manejo. Na prática, quanto maior o volume de informações, maior também a necessidade de garantir que elas sejam confiáveis antes de alimentar sistemas digitais.

Dados incompletos, desorganizados ou incorretos podem comprometer decisões. Por isso, organizar as informações da propriedade tornou-se tão importante quanto instalar sensores ou adquirir equipamentos.

A tecnologia amplia a capacidade de análise, mas não substitui a experiência de quem conduz a produção.

Na fazenda, essa mudança deixa de ser abstrata.

Marco Antonio Fabris, produtor rural e engenheiro agrônomo, cultiva soja e milho em Tabaporã (MT). Ele atua como produtor desde 2004, embora a família trabalhe com agricultura desde 1984. Na propriedade, a soja é plantada em outubro e o milho, em fevereiro.

Para Marco, a principal transformação não está apenas nos equipamentos. Está na possibilidade de acompanhar as operações e decidir com mais rapidez.

Máquinas e sistemas registram os dados. A equipe interpreta o que acontece em cada etapa. Uma frase ouvida durante uma capacitação passou a orientar esse acompanhamento: “Quem não mede, não gerencia.”

Segundo o produtor, o monitoramento revelou desperdícios antes pouco visíveis, melhorou a eficiência das operações e ajudou a reduzir falhas e quebras de máquinas.

Marco faz uma ressalva: é difícil separar quanto cada tecnologia acrescentou, isoladamente, ao resultado financeiro da propriedade.

Entre as ferramentas utilizadas estão os drones agrícolas. Além da atividade rural, Marco também atua em uma empresa especializada no setor. Na fazenda, os equipamentos auxiliam na pulverização, na distribuição de adubos e sementes e no monitoramento das culturas.

Parte desse acompanhamento é feita por imagens de Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). Na prática, o indicador compara a forma como a vegetação reflete diferentes faixas de luz. O resultado ajuda a mostrar diferenças de densidade e vigor das plantas.

O resultado ajuda a localizar trechos em que as plantas estão menos densas ou apresentam menor vigor e que, por isso, precisam ser avaliados pela equipe.

Marco também apresentou uma simulação que compara a operação de dois drones com a de um pulverizador terrestre em uma área de 1,5 mil hectares. O cálculo considera o valor dos equipamentos, a diferença de capital e as perdas que ele atribui ao amassamento provocado pela passagem das máquinas sobre a lavoura.

Os valores são uma estimativa feita pelo produtor, não uma promessa de retorno. O resultado varia conforme o tamanho da área, a produtividade, os preços dos grãos, os modelos dos equipamentos, os custos operacionais, o clima e o desempenho da equipe.

Quando a precisão reduz o uso de água, combustível e insumos, o efeito não termina na fazenda. Ele alcança recursos naturais, transporte, indústria e custos que atravessam a cadeia até as cidades.

Em Sinop, IA transforma pesquisa em orientação

Produzir dados não resolve, sozinho, todos os problemas. Para muitos produtores, o primeiro obstáculo ainda é encontrar uma resposta confiável entre pesquisas, documentos, vídeos e publicações técnicas espalhadas em diferentes fontes.

Em Sinop (MT), o Chatbot ILPF, criado pela Embrapa Agrossilvipastoril, pretende encurtar esse caminho. A ferramenta está na fase final de validação e deverá ser disponibilizada ao público até o fim de 2026.

A plataforma será voltada a produtores interessados em sistemas de integração lavoura-pecuária-floresta. Esse modelo combina, na mesma área ou em momentos diferentes, o cultivo agrícola, a criação de animais e o componente florestal.

O conteúdo ficará reunido em uma única base. As dúvidas poderão ser enviadas em formato de conversa.

De acordo com o pesquisador Cornélio Alberto Zolin, um produtor que já cultiva soja e milho e pretende integrar a pecuária poderá consultar, por exemplo, quais condições de solo, clima e organização do sistema precisam ser avaliadas antes da implantação.

Simulação interativa

Escolha uma pergunta. Veja como o sistema responde.

A experiência abaixo reproduz três consultas com respostas cadastradas no sistema da Embrapa sobre integração lavoura-pecuária-floresta.

Perguntas disponíveis

Toque em uma opção

01 O custo de produção é maior em sistemas de integração? Custos fixos, variáveis e eficiência econômica 02 Quais forrageiras podem ser usadas na pecuária leiteira? Gramíneas e tolerância ao sombreamento 03 Como iniciar a ILP em uma pastagem degradada? Diagnóstico, solo, sistema e formas de implantação

ILPF

Responde Rede ILPF

Base de perguntas e respostas

O custo de produção é mais elevado em sistemas de integração, quando comparado a sistemas exclusivos?

Questão nº 463 2015

Teoricamente, não há motivos para que os custos de produção de sistemas de integração sejam maiores que aqueles de sistemas exclusivos.

Sendo o custo de produção resultante da soma de custos fixos e variáveis, há uma tendência de redução do custo de produção em sistemas de integração em razão da diluição de custos fixos, como a menor ociosidade de mão de obra e infraestrutura, para todos os produtos gerados.

Além disso, espera-se melhor aproveitamento de efeitos residuais de itens que compõem o custo variável. A adubação realizada para a cultura, por exemplo, também beneficia a pastagem que a sucederá.

Um produto específico, como a soja, poderá apresentar custo inferior em sistemas exclusivos caso estes trabalhem com alta eficiência técnico-econômica e alta escala de produção.

Na prática, cada propriedade rural experimentará custos diferenciados, o que dificulta uma generalização. O importante é garantir boa eficiência técnica em todas as atividades do sistema integrado e bons resultados financeiros.

Quais espécies forrageiras podem ser utilizadas no sistema agrossilvipastoril, ou sistema de ILPF, de pecuária leiteira?

Questão nº 285 2015

Entre as espécies de gramíneas tolerantes ao sombreamento moderado estão algumas das forrageiras mais cultivadas no Brasil e em outras regiões tropicais e subtropicais, como Urochloa spp. e Panicum maximum.

Tolerância ao sombreamento

Alta Axonopus compressus (grama São Carlos); Ottochloa nodosun (grama pânico); Paspalum conjugatum (Pensacola); Stenotaphrum secundatum (grama búfalo); Urochloa brizantha (Marandú, BRS Piatã e Xaraés); Urochloa decumbens (capim braquiária); Urochloa humidicola (quicuio da Amazônia).

Média Imperata cylindrica (capim sapé); Panicum maximum (Tanzânia-1, Mombaça, Massai, Uruana e Vencedor); Urochloa mutica (capim Angola).

Baixa Digitaria decumbens (Pangola).

Fonte indicada na resposta: Shelton, Humphreys e Batello, 1987.

Como iniciar a implantação do sistema de ILP em áreas com pastagem degradada?

Questões relacionadas 2015

Questão nº 398: inicialmente deve ser realizado um completo levantamento ou diagnóstico da área, considerando a potencialidade da região e a situação econômica do produtor.

Esse diagnóstico determina a alternativa mais compatível para recuperar a pastagem, o sistema de ILP que pode ser implantado e as metas de produção e investimento. O apoio de um técnico experiente é fundamental para um bom começo.

Sistema São Mateus, Santa Fé e retorno da recuperação

Questão nº 250: em regiões favoráveis à produção de grãos, pode-se iniciar com o sistema São Mateus ou outros sistemas, como o Santa Fé.

A utilização da pastagem de boa qualidade por seis a nove meses antes da lavoura pode produzir entre 10 arrobas/ha e 13 arrobas/ha de equivalente carcaça, amortizando parcial ou totalmente os custos da recuperação.

A pastagem recuperada também favorece as condições químicas e físicas do solo e a manutenção de palhada. Com condições adequadas, a produtividade da soja pode aumentar entre 5 sacas/ha e 15 sacas/ha em relação ao sistema convencional.

Correção do solo e escolha do sistema de plantio

Questão nº 52: é desejável adotar o sistema de plantio direto desde o início, mas isso nem sempre é possível em solos muito degradados.

Compactação, deficiência de nutrientes e alumínio podem exigir correções químicas e físicas em profundidade. Nessas situações, o preparo convencional com aração e gradagens pode ser o método indicado.

Quando não existem esses impedimentos, ou a deficiência não é acentuada e o clima é mais chuvoso, é possível iniciar a ILP com plantio direto e aplicação superficial de gesso, calcário ou nutrientes.

Formas de distribuir as sementes do capim

Questão nº 65: as sementes podem ser misturadas ao fertilizante e semeadas na linha da cultura, distribuídas antes do plantio da lavoura, distribuídas depois do plantio ou semeadas de forma defasada.

A escolha depende do espaçamento, do risco de competição, das condições edafoclimáticas e dos equipamentos disponíveis. Atrasos podem comprometer a formação do pasto ou aumentar a competição com a cultura de grãos.

Esta terceira consulta reúne trechos de respostas relacionadas às questões nº 398, 250, 52 e 65.

A ferramenta também poderá responder a dúvidas sobre cobertura do solo, recuperação de pastagens, conservação da água, consórcios de culturas e componentes do sistema integrado.

As respostas serão elaboradas somente com conteúdos produzidos e validados pela Embrapa. Durante o treinamento, especialistas comparam as informações geradas pelo chatbot com as respostas consideradas corretas e ajustam eventuais imprecisões.

As orientações serão gerais e não substituirão a assistência técnica. Mesmo assim, o acesso gratuito por celular ou computador pode abrir uma primeira porta para pequenos e médios produtores que hoje encontram informações dispersas ou dependem de consultoria.

O benefício ambiental será indireto: ao facilitar a adoção da integração lavoura-pecuária-floresta, a ferramenta pode apoiar sistemas que recuperam pastagens, protegem o solo, conservam água, armazenam carbono e aumentam a produtividade de áreas já abertas.

A ciência feita em Mato Grosso

O chatbot organiza conhecimento já produzido. Em outras frentes, pesquisadores de Mato Grosso trabalham para criar tecnologias que ainda precisam percorrer o caminho entre o laboratório e a lavoura.

Na Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), o Laboratório de Agricultura de Precisão e Mecanização Agrícola, em Sinop, pesquisa mecanização inteligente, robótica, sensores, equipamentos conectados à internet, inteligência artificial e análise de dados.

O objetivo é transformar informações de máquinas agrícolas em operações mais precisas e eficientes.

Em Cuiabá, outro grupo da UFMT segue por uma rota diferente. Os pesquisadores Ailton Terezo, Adriano Buzutti, Marilza Castilho e Adriana Cardoso desenvolvem um nanoinsumo a partir de resíduos ricos em carbono.

A pesquisa começou com resíduos de acerola. Depois, avançou para outras matérias-primas, entre elas vinhaça, dejetos da suinocultura, água de lavagem de agrotóxicos e rejeitos da indústria do couro.

No laboratório, esses materiais passam por tratamentos físico-químicos até se transformarem em estruturas de carbono em escala nanométrica (partículas tão pequenas que são medidas em bilionésimos de metro).

A equipe compara o processo a “cozinhar numa panela de pressão”, mas com temperatura, pressão e reagentes controlados.

Segundo os pesquisadores, as partículas conseguem absorver parte da radiação ultravioleta, pouco aproveitada pelas plantas, e convertê-la em luz útil para a fotossíntese. A proposta é melhorar o aproveitamento da luz e favorecer o desenvolvimento vegetal.

Em ambiente controlado, a equipe registrou respostas expressivas no crescimento da soja, da braquiária e do algodão. Os percentuais, porém, não representam diretamente a produtividade das lavouras.

Os testes mediram características como massa seca e biomassa vegetativa. Em termos simples, avaliaram quanto material vegetal as plantas produziram durante o crescimento, sem contar a água presente nos tecidos.

Esses resultados iniciais serviram para mostrar que as culturas respondiam ao material.

Em avaliações posteriores conduzidas por consultorias agronômicas, houve aumento de cerca de 20% no número de frutos do tomate e crescimento de 15% na massa fresca da alface. Na soja, os testes indicaram acréscimo de até três sacas por hectare e 30% mais vagens.

O nanoinsumo ainda precisa ser validado em diferentes culturas, registrado no Ministério da Agricultura e Pecuária e produzido em escala industrial. A pesquisa deu origem à NanoGrow, startup criada em 2025 para aproximar a universidade do setor produtivo e buscar parceiros para os testes em campo.

A trajetória reúne dois movimentos. De um lado, resíduos retornam à agropecuária como insumo de maior valor tecnológico. De outro, pesquisa, empresas e uma possível produção industrial podem manter conhecimento, empregos e renda nas cidades de Mato Grosso.

Produzir com tecnologia não basta

Até aqui, a tecnologia aparece como ferramenta para reduzir desperdícios, organizar conhecimento e tornar decisões mais precisas. Mas sensores, drones e sistemas de inteligência artificial, por si só, não permitem concluir que uma produção seja sustentável.

Bolfe faz essa ressalva ao tratar do aumento da produtividade em áreas já abertas: “A tecnologia, por si só, não é suficiente para enfrentar esse desafio.”

Para observar essa diferença no território, um estudo publicado em 2025 na Revista Brasileira de Estudos de Gestão e Desenvolvimento Regional analisou as pressões ambientais associadas à agropecuária nos 141 municípios de Mato Grosso.

Os pesquisadores Leandro José de Oliveira, Ana Paula Silva de Andrade, Kristianno Fireman Tenório e Douglas Vianna Bahiense criaram o Índice de Pressão Ambiental (IPA) a partir de 31 variáveis de bases públicas.

Essas informações foram agrupadas em sete conjuntos de fatores. Juntos, eles explicaram 82,65% das diferenças encontradas nos dados analisados.

O cálculo reuniu indicadores sobre desmatamento, focos de calor, pastagens, recursos hídricos, rebanhos, irrigação, áreas degradadas, fertilizantes, agrotóxicos, máquinas, energia e combustíveis.

Em outras palavras, o índice mostra onde a atividade agropecuária exerce maior pressão sobre o território e quais elementos ajudam a explicar esse resultado. A leitura revela que uma produção pode se tornar mais precisa e, ainda assim, depender de grandes volumes de insumos, energia e recursos naturais.

O levantamento classificou os municípios em três faixas de pressão ambiental. Os resultados e a distribuição territorial aparecem no mapa abaixo:

Os resultados elevados reúnem perfis diferentes. Sorriso e Nova Mutum são polos agrícolas. Cáceres se destaca pela pecuária. Colniza está em uma região marcada pela criação de gado e pela abertura de áreas no bioma amazônico.

Um índice baixo também não funciona como sinal verde automático. Araguainha e Rio Branco tiveram os menores resultados, mas apresentavam baixa intensidade produtiva. A menor pressão pode estar ligada ao reduzido volume de produção, e não necessariamente a um desempenho ambiental mais eficiente.

O IPA não divide municípios entre sustentáveis e insustentáveis. Ele ajuda a localizar onde as pressões ligadas à agropecuária se concentram e quais fatores precisam ser enfrentados em cada região.

A pergunta deixa de ser apenas quanto a tecnologia permite produzir. Passa a incluir quanto ela reduz o consumo de recursos, evita a degradação e ajuda a conservar o território.

A inovação ainda não chega a todos

Medir resultados é uma parte do desafio. A outra é garantir que os produtores consigam acessar as ferramentas capazes de produzi-los.

A conectividade no meio rural, o acesso ao crédito, os custos de implantação, a assistência técnica e a capacitação ainda limitam a transformação digital, principalmente entre produtores de menor porte.

Segundo Bolfe, muitos também têm dificuldade para identificar quais soluções atendem às características da propriedade e do sistema produtivo.

A experiência de Marco mostra que a adoção não termina na compra do equipamento. Para ele, o uso eficiente depende de três condições: escolher a tecnologia conforme o tamanho da área, manter uma estrutura para deslocamento, recarga e abastecimento e treinar continuamente os operadores.

“São eles que decidem, a cada operação, os parâmetros adequados. Se um desses pilares falhar, o resultado fica comprometido”, afirma Bolfe.

Para quem está longe de uma conexão estável, não consegue financiar equipamentos ou não conta com apoio técnico, uma ferramenta promissora pode continuar fora da rotina.

A desigualdade de acesso também define quem consegue transformar dados em produtividade, economia e novos serviços.

O campo é cada vez mais administrado das cidades

Essa rede de tecnologia, pesquisa e assistência ajuda a explicar por que a transformação não fica restrita ao espaço rural. Enquanto máquinas trabalham nas lavouras, uma parcela crescente das decisões, dos serviços e do conhecimento que sustentam a produção está nas cidades.

Para a professora Sheila Cristina Ferreira Leite, docente da Faculdade de Economia da UFMT, a primeira condição para compreender esse processo é abandonar a ideia de que todo o agro mato-grossense funciona da mesma maneira.

“Não é possível falar do agro de forma singular. Se a gente fala de forma singular, está escondendo essa diversidade, que é justamente onde estão os nossos desafios e oportunidades”, afirma.

Mato Grosso reúne a agricultura empresarial de grãos e fibras, a agricultura familiar e sistemas produtivos tradicionais entre Cerrado, Amazônia e Pantanal. As condições mudam conforme a região, o bioma e a trajetória econômica de cada município.

Apesar das diferenças, a produção tecnificada demanda serviços instalados nos centros urbanos: revendas e oficinas, empresas de transporte e armazenagem, bancos, escritórios, laboratórios, consultorias, instituições de ensino e empresas de tecnologia.

Sheila define esse processo como uma urbanização do agronegócio. A expressão descreve uma produção que permanece no meio rural, mas depende cada vez mais de gestão, pesquisa, crédito, tecnologia e serviços localizados nas cidades.

Municípios que há três décadas funcionavam principalmente como pontos de apoio se transformaram em polos de comércio, educação, saúde e serviços especializados. Em Sinop, a professora cita prédios e grandes condomínios como uma das expressões urbanas da renda regional.

O movimento, porém, não ocorre da mesma forma em todo o estado. Nas regiões marcadas pela produção de grãos, crescem os serviços ligados a máquinas, logística, tecnologia e finanças.

Em áreas com maior participação da agricultura familiar, da pecuária tradicional e do turismo, as necessidades são outras. Os caminhos percorridos pela renda também mudam.

Não existe, portanto, um único modelo de agricultura ou de transformação tecnológica. Mato Grosso é formado por um mosaico de economias regionais, e cada território exige soluções ajustadas à própria realidade.

Riqueza não significa desenvolvimento automático

A presença da renda nas cidades não responde sozinha a uma pergunta central: Quem consegue aproveitar a riqueza produzida?

“Esse repasse, quando a gente está pensando em salários, não está sendo nem automático nem uniforme”, observa Sheila.

Uma monografia de Maria Eduarda Souza Menegotto, orientada pela professora Sheila Cristina Ferreira Leite, intitulada “O paradoxo do “agro rico” e do “trabalhador pobre”: salários reais na agropecuária de Mato Grosso vis-a-vis a riqueza gerada”, analisou os 141 municípios de Mato Grosso entre 2013 e 2022.

O estudo identificou que o crescimento da riqueza gerada pela agropecuária não foi acompanhado, na mesma proporção, pela elevação dos salários reais dos trabalhadores do setor.

O total pago em salários aumentou principalmente porque foram criados mais vínculos de emprego. A remuneração média, porém, não cresceu no mesmo ritmo.

Sheila descreveu essa distância como um “fenômeno de tesoura”: enquanto a linha da riqueza sobe, a dos salários avança de forma mais lenta. O espaço entre os dois indicadores aumenta.

O resultado mostra que crescer é importante, mas não basta para melhorar a qualidade de vida. Nesse processo, a qualificação profissional aparece como um dos fatores decisivos.

Enquanto algumas funções manuais são transformadas ou reduzidas pela mecanização, surgem vagas relacionadas à inteligência artificial, ciência de dados, operação de drones, robótica, sensores, manutenção de equipamentos e monitoramento ambiental.

Marco observa essa mudança dentro da própria atividade: “A tecnologia toma espaço de algumas frentes de trabalho, mas abre novos campos de atuação.”

Na monografia, a remuneração respondeu mais fortemente à escolaridade e à qualificação técnica do trabalhador do que ao volume de riqueza gerado no município.

“Quem se qualifica tende a capturar os ganhos da modernização, e quem não tem acesso à formação tende a ficar à margem”, afirma Sheila.

Transformar crescimento em desenvolvimento depende de educação técnica e superior, assistência técnica, infraestrutura digital, diversificação econômica e boa aplicação das receitas públicas.

Também depende da capacidade de Mato Grosso produzir conhecimento dentro do próprio território. Quando universidades, centros de pesquisa e startups desenvolvem tecnologias no estado, uma parcela maior do valor pode permanecer aqui.

Isso acontece por meio de empregos qualificados, empresas, arrecadação e soluções adaptadas às condições do Cerrado, da Amazônia e do Pantanal.

Muito além da porteira

Da coleta de dados na lavoura aos laboratórios, empresas e centros de formação instalados nas cidades, a transformação tecnológica do campo percorre caminhos que nem sempre são percebidos por quem vive nos centros urbanos.

Ela está nos profissionais que interpretam imagens, nas indústrias que processam a produção, nas empresas que desenvolvem sistemas e nas instituições que preparam trabalhadores para funções que não existiam há poucos anos.

Também está na forma como água, solo e insumos são utilizados.

A preservação da água oferece um exemplo concreto dessa ligação. Em Mato Grosso, um projeto monitora cerca de 100 mil nascentes. Segundo a entidade, 95% das nascentes acompanhadas estão preservadas.

Na propriedade de Campo Verde, dez nascentes são mantidas em áreas protegidas por vegetação. A conservação ajuda a reduzir a erosão, protege os cursos d’água e mantém recursos essenciais tanto para a produção quanto para as cidades.

Uma produção que irriga apenas quando necessário, mantém o solo protegido da erosão e direciona fertilizantes e defensivos pode reduzir desperdícios. Também pode diminuir parte da pressão sobre rios, nascentes e outros recursos compartilhados com as cidades.

Mas esses benefícios não acontecem automaticamente. Eles dependem de resultados comprovados, práticas bem aplicadas, planejamento territorial, fiscalização e assistência técnica.

A tecnologia não elimina, sozinha, os efeitos de uma produção intensiva.

Para Sheila, a discussão ultrapassa a produtividade: “Sustentabilidade é uma condição para que tanto a produção quanto a qualidade de vida se mantenham no longo prazo.”

A agropecuária ainda costuma ser associada a tratores, colheitadeiras e grandes extensões de terra. Mas uma parte crescente da produção também passa por universidades, laboratórios, escritórios e computadores.

A tecnologia pode ajudar o campo a produzir com mais precisão e menos desperdício. Para que essa eficiência se transforme em desenvolvimento, porém, será necessário medir os resultados ambientais, ampliar o acesso às ferramentas e distribuir as oportunidades criadas pela modernização. A transformação que chega às cidades começa muito antes da porteira.

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