O chefe-geral da Embrapa Territorial, Gustavo Spadotti, destacou a singular trajetória tecnológica da agricultura brasileira durante palestra no Fórum de Inteligência Agronômica, realizado no dia 16 de setembro no bairro da Liberdade, em São Paulo. O evento integrou as comemorações dos 130 anos de assinatura do Tratado de Amizade Brasil-Japão, promovido pela Comissão Bunkyo Rural / Prêmio Kiyoshi Yamamoto.
Transformação acelerada sem precedentes
Durante sua apresentação sobre a evolução do agro brasileiro “da enxada à Inteligência Artificial”, Spadotti enfatizou a velocidade única da modernização agrícola nacional. “O Brasil é o único país do mundo que saiu da enxada para o drone, para a inteligência artificial aplicada, para a agricultura de precisão, em uma geração. Todos os outros países tiveram a mecanização, o melhoramento genético lá atrás, e só depois passaram por essas fases. O Brasil fez essa transição em uma única geração”, afirmou.
Esta aceleração tecnológica representa fenômeno raro na história da agricultura mundial, onde países desenvolvidos levaram décadas ou séculos para percorrer trajetória similar de modernização.
Capacidade adaptativa como diferencial
O pesquisador argumentou que a rápida adaptação tecnológica demonstrada pelo setor agropecuário brasileiro indica capacidade natural de absorção de novas tecnologias, incluindo a inteligência artificial. Sua análise traça paralelo entre diferentes ondas tecnológicas absorvidas pelos produtores rurais.
“Se vocês estão com medo da inteligência artificial, esqueçam esse medo, porque nós já nos adaptamos. A gente saiu da enxada, do rádio de pilha, passamos para a televisão, para o telefone, para o celular, para a internet, e agora estamos na época da inteligência artificial. O produtor rural brasileiro vai ser o que tem a maior chance de se adaptar à nova tecnologia da IA”, disse Spadotti.
Aplicações práticas em desenvolvimento
A Embrapa Territorial desenvolve pesquisas específicas sobre inteligência artificial aplicada a dados espaciais, com potencial para revolucionar o planejamento agrícola. Spadotti apresentou exemplos concretos dessas aplicações.
“Vamos ter a possibilidade de fazer perguntas para um mapa. O usuário poderá perguntar onde tem áreas com potencial produtivo, que chova 1.500 milímetros, que tenha a topografia para a agricultura e que o preço da terra seja barato e obter rapidamente a resposta”, exemplificou.
Contexto diplomático e cultural
O convite partiu diretamente de Nelson Hitoshi Kamitsuhi, presidente da Sociedade Brasileira de Cultura Japonesa e Assistência Social, inserindo a discussão tecnológica em contexto de cooperação bilateral histórica entre Brasil e Japão.
Painel multidisciplinar
Spadotti dividiu o painel com Xico Graziano, professor da Fundação Getúlio Vargas (FGV), e George Hiraiwa, fundador da Cocriagro. A discussão foi moderada por Rumy Goto, ex-professora titular da Faculdade de Ciências Agronômica da Unesp-Botucatu, reunindo perspectivas acadêmicas e empresariais.
Implicações da tese apresentada
A argumentação de Spadotti sugere que a agricultura brasileira possui vantagem competitiva na adoção de inteligência artificial devido à sua experiência recente com saltos tecnológicos. Esta perspectiva, embora otimista, deve ser analisada considerando desafios como desigualdades regionais, acesso à tecnologia e capacitação técnica.
Desafios não mencionados
Embora a apresentação tenha enfatizado aspectos positivos da adaptação tecnológica, questões como custo de implementação, necessidade de treinamento, infraestrutura de conectividade rural e diferenças entre pequenos e grandes produtores representam desafios significativos para a democratização da IA no campo.
Cooperação Brasil-Japão
O evento reforça laços históricos de cooperação tecnológica entre os dois países, especialmente relevantes considerando o protagonismo japonês em tecnologias de precisão e automação, áreas fundamentais para o desenvolvimento da agricultura 4.0.
A palestra de Spadotti oferece perspectiva otimista sobre a capacidade adaptativa da agricultura brasileira, embora a implementação efetiva da IA no campo dependa de fatores estruturais e socioeconômicos complexos.
