O interesse crescente pela inteligência artificial no setor agrícola volta a colocar em destaque uma etapa que Parajara Moraes Alves Junior, CEO da Junior Contabilidade & Assessoria Rural, analisa como ponto de partida para qualquer projeto tecnológico: a organização dos dados contabilísticos e fiscais. Sensores, drones e plataformas de agricultura de precisão geram volumes crescentes de informação, mas o retorno destas ferramentas depende de registos financeiros fiáveis. Sem custos, receitas e existências devidamente documentados, os modelos digitais produzem análises frágeis, que podem conduzir a decisões erradas sobre práticas agrícolas, compras e investimentos.
O que a digitalização contabilística já mudou na rotina agrícola?
A digitalização contabilística avançou de forma consistente no setor agropecuário. O efeito mais relevante deste processo, na perspetiva de Parajara Moraes Alves Junior, foi transformar documentos que anteriormente eram guardados em pastas físicas em bases de dados estruturadas, prontas para análise. A fatura eletrónica do produtor rural, a submissão do Livro Caixa Digital e o cruzamento automático de informações pela Receita Federal tornaram os registos mais rastreáveis e reduziram a margem para sistemas de controlo paralelos, que ainda persistem em muitas propriedades.
Com a Reforma Tributária, este movimento ganhou um novo impulso. Desde 2026, os documentos fiscais eletrónicos incluem campos específicos para o IBS e a CBS, e o apuramento dos novos impostos tende a depender cada vez mais de informações transmitidas praticamente em tempo real. As propriedades que ainda registam operações manualmente, ou apenas no final do mês, terão dificuldades em conferir créditos fiscais, validar pagamentos e responder a divergências identificadas pelos sistemas da administração fiscal, o que aumenta o risco de sanções e de perda de benefícios.
Onde é que a inteligência artificial no campo gera resultados?
As aplicações mais imediatas encontram-se na classificação automática de documentos, na reconciliação bancária e na identificação de lançamentos fora do padrão. Algoritmos treinados com o histórico da propriedade conseguem assinalar uma despesa duplicada, um fator de produção associado à cultura errada ou uma fatura emitida com tributação incompatível. Também ganham relevância as projeções de fluxos de caixa que combinam calendários de vendas, preços futuros e compromissos financeiros, proporcionando ao produtor cenários mais claros para decidir quando vender a produção ou realizar investimentos.
Parajara Moraes Alves Junior prevê que a combinação entre dados contabilísticos e dados agronómicos será o próximo passo desta evolução. Cruzar a produtividade medida por parcela com o custo registado na mesma área permite calcular a margem real de cada parte da exploração agrícola e simular o efeito de alterações nas práticas de cultivo. Esta integração exige, contudo, a normalização dos registos, nomenclaturas comuns entre os sistemas e responsáveis definidos pela introdução das informações, sob pena de os modelos aprenderem com dados inconsistentes.
A governação de dados chega às explorações agrícolas
A adoção da inteligência artificial também traz novas responsabilidades para a gestão agrícola. Informações financeiras, dados dos trabalhadores e contratos com compradores circulam por plataformas externas e necessitam de proteção compatível com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) brasileira. Controlos de acesso, cópias de segurança e contratos claros com fornecedores de tecnologia ajudam a evitar que uma falha técnica comprometa a operação ou exponha informações sensíveis da família e da empresa agrícola, especialmente em propriedades organizadas como holdings familiares.
A supervisão humana continua a ser indispensável. Os modelos automatizados aceleram tarefas repetitivas, mas as interpretações fiscais, as escolhas de regimes tributários e as decisões de investimento continuam a exigir uma análise técnica por parte de profissionais que conheçam a legislação e a realidade da propriedade. Tendo em conta o que salienta Parajara Moraes Alves Junior, a tecnologia proporciona melhores resultados quando apoia profissionais qualificados do que quando procura substituí-los, sobretudo num período de transição fiscal. As explorações agrícolas que investirem primeiro na qualidade dos dados estarão mais bem preparadas para retirar valor real das ferramentas que ainda irão surgir.
