A inteligência artificial já está presente em diferentes pontos do agronegócio, do pulverizador à sala de gestão. O desafio agora é outro: transformar tecnologia em resultado mensurável.
Casos bem-sucedidos de IA no agro têm um elemento em comum: a empresa sabe qual resultado pretende melhorar, possui dados capazes de sustentar a análise e adapta seus processos para agir a partir das informações geradas.
Essa discussão tem relação direta com a gestão de combustível.
Uma fazenda pode ter milhares de registros de abastecimento. Uma transportadora pode acompanhar centenas de veículos. Um gestor pode receber dashboards diariamente. O valor aparece quando esses dados ajudam a responder perguntas concretas sobre consumo, custo, estoque, desperdícios e desempenho.
É justamente nessa passagem do dado para a decisão que se conectam o ÈPTÁ SGA e o ÈPTÁ ONE, da 7TEC Automação.
IA já gera resultados no agronegócio
Sim. Existem aplicações com ganhos mensuráveis em diferentes áreas do setor.
Em um ensaio agronômico do sistema See & Spray Ultimate, realizado em 2021, pela fabricante John deere, o sistema, que utiliza visão computacional para identificar plantas e direcionar a pulverização, registrou redução de 47% no uso de herbicida e melhora de 7% no controle durante os ensaios apresentados.
Também existem aplicações relacionadas a manutenção, dimensionamento de recursos, previsão de safra, planejamento, logística e análise de custos.
Por que algumas empresas conseguem retorno com IA e outras não?
Porque implementar inteligência artificial envolve mais do que contratar uma ferramenta.
A reportagem resume o processo em uma sequência importante:
resultado → processo → dado → tecnologia.
Primeiro, a empresa precisa determinar qual problema deseja resolver.
Depois, entender como esse processo funciona.
Em seguida, garantir que existem dados suficientes e confiáveis.
A tecnologia entra para aumentar a capacidade de analisar essas informações e apoiar a decisão.
Essa ordem faz diferença porque a IA aplicada a dados incompletos ou processos desorganizados pode produzir análises rápidas sem necessariamente produzir valor.
Um estudo do projeto NANDA, ligado ao MIT, analisou mais de 300 implementações públicas de IA generativa em diferentes setores empresariais e encontrou uma grande distância entre adoção e impacto financeiro: cerca de 95% das iniciativas avaliadas não apresentavam retorno mensurável. O levantamento completo detalha sobre a incersão da IA generativa nas empresas em geral, não especificamente é limitada ao uso no agronegócio ou em qualquer area especifica, mas ajuda a exemplificar e demonstrar o desafio de transformar a adoção tecnológica em um resultado satisfatorio que traga um retorno a empresa.
O agronegócio brasileiro pretende investir mais em inteligência artificial
A pesquisa “A Reinvenção do Agronegócio Brasileiro“, da PwC Brasil, mostra que 78% dos CEOs do agro esperam integrar sistematicamente IA às plataformas tecnológicas de suas empresas. Outros 68% esperam incorporar a tecnologia a processos de negócios e fluxos de trabalho.
Os números indicam que a discussão já avançou da experimentação para a integração da IA aos processos empresariais.
É justamente aí que surge a pergunta mais importante:
Em qual decisão a IA vai gerar valor?
- No campo, pode ser a quantidade de defensivo aplicada.
- Na indústria, pode estar na manutenção.
- Na logística, no dimensionamento do transporte.
Na gestão de combustível, pode estar em identificar consumo fora do padrão, acompanhar estoques, comparar equipamentos ou encontrar informações que merecem investigação.
O dado confiável é o ponto de partida para a inteligência artificial?
É um dos pontos fundamentais.
Toda aplicação de IA depende das informações disponíveis. Sistemas que são voltados à identificação de doenças precisam de imagens e registros sobre as plantas. Na gestão de combustível, as análises dependem de informações como equipamentos já abastecidos, volume liberado, horário, o responsável por aquela ferramenta e históricos de consumo.
A lógica é mais simples do que se imagina:
- O algoritmo precisa de informações para analisar.
- Para identificar alguma doença, é necessário de imagens ou dados específicos relacionados à aquela planta.
- Para estimar a produtividade, precisa de históricos relacionados à produção.
- Para analisar o combustível, precisa saber o que aconteceu em cada abastecimento.
Quanto mais contextualizados for esses registros, maior é a capacidade da inteligência artificial de identificar padrões, comparar comportamentos e entregar informações relevantes para a decisão.
Por isso, uma empresa que pretende utilizar IA precisa olhar também para a maneira como seus dados são gerados.
Na gestão de combustível, o problema começa antes da IA
Imagine uma propriedade com dezenas de tratores, colheitadeiras, caminhões e outros equipamentos. Todos os dias acontecem abastecimentos.
Se parte deles depende de anotações manuais, lançamentos posteriores ou registros espalhados em diferentes planilhas, a análise começa com uma base fragmentada.
ÈPTÁ SGA: antes de aplicar inteligência, estruturar o processo
O ÈPTÁ SGA é o sistema gerenciador de abastecimento da 7TEC, desenvolvido para centralizar e automatizar o controle de combustível em empresas que possuem abastecimento próprio.
O processo passa por autorização, identificação do veículo e do motorista, abastecimento controlado, captura das informações e análise dos dados.
A plataforma mantém histórico por veículo, motorista, turno, unidade e data, além de permitir acompanhamento de consumo e movimentações.
No portal administrativo, o gestor também pode visualizar consumo total e por tipo de combustível, saldo dos tanques, gastos, movimentação dos últimos seis meses e projeção de consumo em comparação com o realizado.
Esse processo resolve uma etapa essencial para qualquer análise posterior:
criar uma base estruturada sobre o que acontece no abastecimento.
Qual é a diferença entre registrar dados e conseguir utilizá-los?
O volume de informação produzido pelas empresas cresceu rapidamente.
O novo problema passa a ser encontrar, dentro dessa quantidade de dados, aquilo que realmente precisa da atenção do gestor.
Uma empresa pode possuir relatórios completos e continuar levando horas para responder perguntas como:
- Por que o consumo desse equipamento aumentou?
- Quais veículos apresentaram maior variação neste mês?
- Qual modelo apresenta melhor desempenho para determinada atividade?
- Existe alguma movimentação que foge do histórico?
- O estoque acompanha aquilo que foi comprado e abastecido?
Variações de consumo, rendimento e custo acontecem continuamente. Quanto mais rápido elas são identificadas, mais cedo a gestão pode investigar a causa e decidir o que fazer.
ÈPTÁ ONE: a IA conectada ao contexto da empresa
Essa é a segunda etapa da estratégia da 7TEC. Em 2026, a empresa lançou o ÈPTÁ ONE, inteligência artificial desenvolvida para trabalhar sobre a base de dados gerada pelo ÈPTÁ SGA.
A solução foi desenvolvida ao longo de cerca de um ano por uma equipe de 25 desenvolvedores, com participação de profissionais de gestão e clientes experientes em administração de frotas.
O ÈPTÁ ONE já está conectado aos registros da própria empresa. Ele pode trabalhar com informações sobre abastecimentos, veículos, equipamentos, motoristas e históricos existentes na plataforma.
O gestor pode interagir em linguagem natural e buscar respostas contextualizadas, como comparar equipamentos ou investigar alterações de consumo.
Essa estrutura reproduz exatamente a sequência necessária para capturar valor com IA:
um problema real + um processo estruturado + dados próprios + inteligência aplicada.
Por que dados próprios fazem diferença na IA?
Porque uma pergunta genérica gera uma resposta genérica.
Imagine perguntar a uma inteligência artificial:
“Qual trator consome menos combustível?”
Ela poderá responder usando fichas técnicas, informações públicas ou médias disponíveis.
Agora considere outra pergunta:
“Entre os modelos que utilizamos na última safra, qual apresentou menor consumo médio nas atividades realizadas pela nossa empresa?”
Para responder a segunda pergunta, é necessário conhecer os equipamentos, os abastecimentos e o histórico daquela empresa.
É essa informação proprietária que transforma a análise.
No caso da 7TEC, o ÈPTÁ SGA constrói esse histórico durante a rotina de abastecimento. O ÈPTÁ ONE utiliza essa base para ampliar a capacidade de análise.
A IA pode ajudar a identificar variações de consumo?
Esse é um dos exemplos mais claros de aplicação.
Considere uma frota com 50 equipamentos, em que um deles começa a consumir mais combustível.
A diferença pode estar relacionada à manutenção, maneira de utilização, tipo de atividade, condições de trabalho ou outras variáveis que precisam ser investigadas.
Em um relatório com milhares de registros, a alteração pode levar tempo para chamar atenção. A capacidade de analisar históricos e padrões ajuda a reduzir essa distância entre o surgimento da diferença e a percepção do gestor.
Atividades que convivem continuamente com variações de consumo e custo, parte do resultado é determinada pela velocidade com que uma diferença é identificada e corrigida.
IA também pode ajudar a extrair mais dos ativos que a empresa já possui
Outro ponto importante da reportagem é que a tecnologia pode gerar valor antes mesmo da compra de novos equipamentos. A questão passa a ser utilizar melhor aquilo que já existe.
No agronegócio, uma frota representa capital imobilizado em tratores, colheitadeiras, caminhões e outras máquinas.
Cada equipamento possui:
- custo de aquisição;
- horas disponíveis;
- consumo;
- manutenção;
- produtividade;
- vida útil.
Se a empresa consegue relacionar essas informações, passa a ter mais elementos para avaliar utilização e desempenho.
Na gestão de combustível, o histórico de abastecimentos ajuda a construir uma parte importante dessa visão.
O ÈPTÁ SGA permite acompanhar dados por veículo e período. O ÈPTÁ ONE acrescenta uma camada de inteligência para explorar essas informações.
O objetivo deixa de ser simplesmente possuir mais dados e passa a ser utilizar melhor os ativos que esses dados representam.
O que realmente separa uma IA útil de uma IA que vira apenas mais um sistema?
A resposta passa por três condições: processo, dado e decisão.
- O processo precisa estar estruturado para gerar informações confiáveis.
- Os dados precisam representar aquilo que realmente acontece.
- E alguém precisa utilizar a informação gerada para tomar uma decisão.
Para a gestão de combustível, isso significa construir uma cadeia completa:
abastecer → identificar → registrar → analisar → decidir.
É exatamente onde ÈPTÁ SGA e ÈPTÁ ONE se complementam.
O investimento em IA deve começar pelo software?
A pergunta mais adequada é: qual resultado a empresa pretende capturar?
- Se o objetivo é reduzir desperdício de combustível, primeiro é necessário entender como os abastecimentos acontecem.
- Se a empresa quer comparar consumo de equipamentos, precisa ter histórico confiável por ativo.
- Se pretende identificar comportamentos fora do padrão, precisa estabelecer quais dados permitem reconhecer esse padrão.
Só então a inteligência artificial encontra uma base capaz de sustentar análises relevantes.
Esse princípio ajuda a evitar um dos maiores riscos do atual ciclo de IA: adicionar uma nova tecnologia sobre um processo que continua desorganizado.
Do abastecimento à inteligência: a sequência importa
A expansão da IA no agronegócio mostra que a próxima vantagem competitiva pode estar menos em quem simplesmente adota uma ferramenta e mais em quem consegue aplicá-la a decisões importantes.
Para a gestão de combustível, a 7TEC trabalha exatamente nessa sequência.
O ÈPTÁ SGA estrutura o processo, automatiza o abastecimento e transforma cada movimentação em dados rastreáveis.
O ÈPTÁ ONE trabalha conectado a essa base, utilizando inteligência artificial para aproximar os dados das perguntas que o gestor precisa responder.
Isso faz diferença porque o combustível não é um dado abstrato.
- Cada litro está associado a um custo.
- Cada variação pode representar uma informação importante.
- Cada histórico pode ajudar a entender como a frota está se comportando.
É nesse contexto que inteligência artificial deixa de ser apenas uma tecnologia nova e passa a ter uma função concreta dentro da gestão.
Perguntas frequentes
O que faz a inteligência artificial gerar resultado no agronegócio?
A IA tende a gerar mais valor quando é aplicada a um problema claramente definido, utiliza dados confiáveis e está integrada a um processo no qual as análises produzidas podem resultar em decisões.
Quantas empresas do agronegócio pretendem investir em IA?
Na pesquisa da PwC sobre o agronegócio brasileiro, 78% dos CEOs esperam integrar sistematicamente IA às plataformas tecnológicas e 68% aos processos e fluxos de trabalho.
Por que alguns projetos de IA não geram retorno?
Entre os fatores estão problemas de integração, processos frágeis, falta de dados adequados e dificuldade de transformar a análise em mudança concreta. Um estudo do projeto NANDA, do MIT, encontrou ausência de retorno mensurável em cerca de 95% das implementações empresariais de IA generativa avaliadas. O levantamento abrange diferentes setores, e não especificamente o agronegócio.
Por que dados confiáveis são importantes para a IA?
Porque a análise depende das informações que o sistema recebe. Dados estruturados e contextualizados permitem comparar históricos, encontrar padrões e produzir respostas relacionadas à realidade da empresa.
Como a IA pode ser aplicada à gestão de combustível?
A inteligência artificial pode trabalhar com históricos estruturados de abastecimento para ajudar o gestor a investigar variações, comparar equipamentos e acessar informações relacionadas ao consumo com maior rapidez.
Qual é a função do ÈPTÁ SGA?
O ÈPTÁ SGA automatiza e centraliza o controle do abastecimento. O sistema registra informações, identifica veículos e motoristas e mantém históricos que podem ser analisados por período, unidade e outros critérios.
Qual é a função do ÈPTÁ ONE?
O ÈPTÁ ONE é a inteligência artificial da 7TEC conectada aos dados do ÈPTÁ SGA. A ferramenta foi desenvolvida para ampliar a capacidade de análise dos registros de abastecimento e apoiar o gestor na tomada de decisão.
Qual deve ser o primeiro passo para adotar IA na gestão de combustível?
Definir qual problema precisa ser resolvido e garantir que os abastecimentos estejam gerando dados confiáveis sobre veículos, equipamentos, consumo e demais informações necessárias para analisar esse problema.
No agro, o investimento em inteligência artificial cresce rapidamente. O resultado depende do que vem antes dela.
Processo estruturado. Dados confiáveis. Uma pergunta relevante para o negócio.
Com o ÈPTÁ SGA e o ÈPTÁ ONE, a 7TEC conecta essas etapas à gestão de combustível para transformar abastecimentos em informação útil para quem precisa decidir.