Inteligência artificial, setor agrícola e cultivo da soja: correlação em um contexto brasileiro

Abstract

O Trabalho de Conclusão de Curso aqui disposto debruça-se sobre o circuito histórico da soja desde suas origens na Ásia até sua consolidação como uma das protagonistas na cultura agrícola brasileira, bem como investiga a amplitude de sua produção no século vigente e as influências da introdução das Inteligências Artificiais (IAs) no setor agrário. Primordialmente, apresenta-se o percurso geográfico da oleaginosa, a qual é domesticada há mais de quatro milênios na China e foi progressivamente difundida no hemisfério ocidental entre os séculos XVII e XIX. Sua chegada ao Brasil ocorreu no final do século XIX, e sua expansão se deu, essencialmente, nas décadas de 1960 e 1970, favorecida por políticas públicas, avanços tecnológicos e parcerias internacionais, fatores que possibilitaram a adaptação da cultura em diversos biomas brasileiros, em especial, o Cerrado. A pesquisa discute concomitantemente a incorporação de agentes de Inteligência Artificial na agricultura, abordando sua definição, evolução histórica e aplicações contemporâneas. Examinam-se tecnologias como machine learning, visão computacional, robótica agrícola e sistemas de recomendação, que permitem otimizar operações como monitoramento de lavouras, manejo nutricional, controle de pragas, irrigação e logística. Ademais, destacam-se os ganhos econômicos e ambientais provenientes desse processo, como a redução de desperdícios, o aumento da eficiência, o uso otimizado de recursos naturais e a maior precisão na tomada de decisões. Adicionalmente, analisa-se a reestruturação das funções do trabalho agrícola frente a tal inovação, evidenciando a diminuição de trabalhos manuais, a demanda por trabalhadores mais qualificados e a transição para atividades de supervisão e análise de dados. São abordados também obstáculos como a falta de conectividade no campo, custos de implementação, resistência cultural e questões éticas relacionadas ao uso de dados e às disparidades tecnológicas entre pequenos e grandes produtores. Depreende-se, portanto, que a expansão da soja no Brasil e a adoção crescente de IAs no setor simbolizam processos interconectados que fomentam a modernização do agronegócio, incentivando maior competitividade, sustentabilidade e transformação na estrutura dos cultivos. No entanto, a plena consolidação dessa nova etapa tecnológica depende da superação de barreiras socioeconômicas, infraestruturais e formativas ainda presentes no meio rural.

This Final Course Paper examines the historical trajectory of soybeans, from their origins in Asia to their consolidation as one of the leading crops in Brazilian agriculture, and also investigates the breadth of their production in the current century as well as the influences of the introduction of Artificial Intelligence (AI) in the agrarian sector. Primarily, the study presents the geographical path of the oilseed, which has been domesticated for more than four millennia in China and was progressively disseminated throughout the Western Hemisphere between the seventeenth and nineteenth centuries. Its arrival in Brazil occurred at the end of the nineteenth century, and its expansion took place mainly during the 1960s and 1970s, driven by public policies, technological advances, and international partnerships—factors that enabled the crop’s adaptation to various Brazilian biomes, particularly the Cerrado.The research also discusses the incorporation of Artificial Intelligence agents in agriculture, addressing their definition, historical evolution, and contemporary applications. Technologies such as machine learning, computer vision, agricultural robotics, and recommendation systems are examined, as they allow optimization of operations such as crop monitoring, nutrient management, pest control, irrigation, and logistics. Moreover, the study highlights the economic and environmental benefits resulting from this process, including waste reduction, increased efficiency, optimized use of natural resources, and greater precision in decision-making. Additionally, the research analyzes the restructuring of agricultural labor roles in the face of such innovation, emphasizing the reduction of manual labor, the growing demand for more qualified workers, and the transition toward supervisory and data-analysis activities. Challenges are also addressed, such as the lack of connectivity in rural areas, implementation costs, cultural resistance, and ethical issues related to data use and technological disparities between small and large producers. It is therefore inferred that the expansion of soybean cultivation in Brazil and the growing adoption of AI in the sector represent interconnected processes that foster the modernization of agribusiness by promoting greater competitiveness, sustainability, and transformation in crop structures. However, the full consolidation of this new technological stage depends on overcoming socioeconomic, infrastructural, and educational barriers that persist in rural environments.