Os produtores de soja interessados em obter percentuais maiores de subvenção no Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural (PSR) já precisam iniciar os preparativos para a safra 2026/27. A recomendação é antecipar etapas como a análise de solo e a organização das informações exigidas pelo Zoneamento Agrícola de Risco Climático Níveis de Manejo (ZarcNM), que entrará em uma nova fase de testes no Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Paraná e Mato Grosso do Sul.

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A ferramenta foi desenvolvida para diferenciar os percentuais de apoio ao seguro rural de acordo com o nível de manejo adotado em cada área produtiva. Quanto melhor a classificação do talhão, maior poderá ser o percentual de subvenção concedido pelo governo federal.

O primeiro requisito para participar do programa é realizar uma análise de solo em laboratórios credenciados pela Embrapa para operar o Sistema de Identificação do Nível de Manejo (SiNM). O levantamento considera indicadores como saturação por bases, teor de cálcio e saturação por alumínio.

Após essa etapa, o produtor deverá procurar um operador de contrato de seguro rural, que pode ser uma cooperativa, instituição financeira, corretora ou outra empresa habilitada. Caberá a esse operador registrar as informações da propriedade no sistema e contratar o sensoriamento remoto responsável por verificar a cobertura do solo e o histórico de cultivo dos últimos três anos.

Com os dados consolidados, o SiNM calcula o nível de manejo da área e define o percentual de subvenção ao qual o

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produtor terá direito.

Subvenção pode chegar a 40%

Para a safra 2026/27 de soja, os percentuais previstos variam conforme a classificação do talhão. Áreas enquadradas no Nível de Manejo 4 (NM4) terão direito a subvenção de 40% sobre o prêmio do seguro rural. No NM3, o percentual será de 35%; no NM2, de 30%; e no NM1, de 20%, índice atualmente praticado pelo programa.

Segundo Hugo Borges Rodrigues, coordenador-geral de Risco Agropecuário do Ministério da Agricultura e Pecuária (Mapa), a antecipação é fundamental porque os contratos da próxima safra já começaram a ser negociados. “Os contratos de seguro da safra 2026/2027 já começaram a ser negociados. Por isso, o produtor, a cooperativa e a seguradora que quiserem participar da fase 2 do projeto piloto precisam se antecipar. Quanto antes o seguro for contratado, maior a possibilidade de acesso à subvenção e melhores condições de cobertura”, afirma.

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De acordo com ele, a intenção é que o produtor já tenha a classificação do nível de manejo disponível no momento da contratação do seguro. “O objetivo é que, no momento da contratação do seguro da soja, o produtor já tenha a classificação do nível de manejo do talhão disponível no SiNM da Embrapa. Isso permite que as seguradoras utilizem a informação na precificação do risco e que o produtor consiga acessar com antecedência os recursos do PSR com percentuais diferenciados de subvenção”, explica.

Projeto será ampliado para o milho

Além da soja, a segunda fase do projeto piloto também incluirá o milho segunda safra no Paraná e em Mato Grosso do Sul.

Nesse caso, os percentuais de subvenção serão ainda maiores. O governo prevê apoio de 40% para áreas classificadas

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no NM1, 45% para NM2 e 50% para os níveis NM3 e NM4.

Recursos ainda são modestos

Para a próxima safra, o Ministério da Agricultura reservou inicialmente R$ 1 milhão para a operação piloto da soja e mais R$ 1 milhão para o milho. O valor poderá ser ampliado caso a demanda supere a expectativa.

Os números da fase anterior mostram que a adesão ainda está em construção. Na safra passada, quando o ZarcNM foi testado exclusivamente no Paraná, foram disponibilizados R$ 8 milhões em subvenção, mas apenas R$ 206 mil foram efetivamente contratados.

A expectativa do governo e da Embrapa é que a ampliação para novos estados e a maior divulgação da ferramenta elevem a participação dos produtores nas próximas etapas do programa.

Ao longo das últimas décadas, a agricultura brasileira consolidou ganhos expressivos de produtividade a partir da adoção de técnicas de manejo de pragas e doenças basicamente calcadas no uso de defensivos químicos. No entanto, a crescente pressão por eficiência econômica, associada aos desafios climáticos e à necessidade de sistemas mais resilientes, tem ampliado o espaço para soluções biológicas integradas ao processo tradicional.

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Nesse contexto, um estudo conduzido ao longo de cinco anos, abrangendo 10 safras de soja e milho, pela Universidade Kroton Unopar,  campus de Bandeirantes no Paraná, sob a minha coordenação, e com a participação da equipe do Bio Centro de Pesquisa, buscou avaliar o impacto do uso de microrganismos no manejo da palhada em diferentes regiões produtoras do nosso País.

A estratégia adotada partiu de um princípio agronômico simples, mas ainda subexplorado em escala: a assepsia biológica da palhada antes do plantio. Foram utilizados microrganismos dos gêneros Trichoderma spp. e Bacillus spp., reconhecidos por sua capacidade de atuar na decomposição de resíduos vegetais, na supressão de patógenos e na promoção indireta do desenvolvimento das culturas.

Em algumas áreas, especialmente aquelas com maior pressão de doenças ou histórico de sistemas intensivos, a aplicação também foi estendida ao período outonal, ampliando a janela de atuação dos agentes biológicos e potencializando seus efeitos sobre o sistema produtivo.

Os resultados observados ao longo do estudo indicam ganhos consistentes de produtividade. Na soja, os incrementos variaram entre 3,8 e 7 sacas por hectare, enquanto no milho os aumentos oscilaram entre 4,2 e 7,8 sacas por hectare. Embora os números possam variar conforme condições edafoclimáticas e histórico de manejo, o padrão de resposta reforça o papel dos biológicos como ferramenta relevante dentro de uma estratégia integrada.

É importante destacar que, em nenhum momento, a abordagem proposta teve como objetivo substituir práticas consolidadas de manejo fitossanitário. Ao contrário, os resultados mais expressivos foram obtidos justamente onde houve integração entre tecnologias, o chamado empilhamento de soluções. A associação entre manejo químico, boas práticas agronômicas e o uso de microrganismos mostrou-se capaz de ampliar a eficiência do sistema como um todo.

Do ponto de vista microbiológico, o que se observa é uma reorganização do ambiente da palhada, com redução da carga de patógenos e estímulo à atividade biológica benéfica. Esse processo contribui não apenas para a sanidade inicial da lavoura, mas também para a dinâmica de nutrientes e para a estruturação do solo ao longo do tempo.

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Os dados acumulados ao longo dessas 10 safras indicam que o uso de biológicos no manejo da palhada deixa de ser uma prática pontual para assumir um papel estratégico. Em um cenário de custos crescentes, maior variabilidade climática e demanda por sustentabilidade, tecnologias que aumentam a eficiência sem substituir, mas sim complementar o manejo existente, tende a ganhar protagonismo.

A experiência de campo reforça uma tendência clara: o futuro da produtividade agrícola passa menos pela substituição de ferramentas e mais pela capacidade de integrá-las de forma inteligente e adaptada à realidade de cada sistema produtivo.

A inteligência artificial está ganhando espaço no agronegócio brasileiro em ritmo acelerado. Estimativas da Fundação Getulio Vargas (FGV) indicam que a tecnologia já é utilizada em 41,9% das fazendas e agroindústrias do país, mais que o dobro do percentual registrado em 2022, quando a presença da IA era de 16,9%.

O crescimento reflete o interesse do setor em ferramentas capazes de aumentar a eficiência produtiva, reduzir desperdícios e apoiar a tomada de decisões. No entanto, um dos principais obstáculos para que a tecnologia entregue todo o seu potencial ainda está longe dos algoritmos: a qualidade dos dados utilizados pelos sistemas.

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Levantamento recente da FGV aponta que muitas iniciativas de inteligência artificial não alcançam os resultados esperados porque operam com informações incompletas, inconsistentes ou desatualizadas. Na prática, a eficiência dos modelos depende diretamente da qualidade dos dados coletados e processados.

A questão ganha relevância em um cenário marcado por juros elevados, crédito mais restrito e margens de rentabilidade pressionadas. Nesse contexto, decisões equivocadas relacionadas ao plantio, manejo, aplicação de insumos ou planejamento da produção podem gerar impactos significativos nos resultados econômicos das propriedades.

Dados são a base da inteligência artificial

A aplicação da inteligência artificial no campo vem se expandindo em diferentes áreas, incluindo agricultura de precisão, monitoramento de lavouras, análise climática, manejo de insumos e gestão operacional.

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Segundo dados da Embrapa, propriedades que adotaram sistemas de agricultura de precisão apoiados por inteligência artificial registraram redução de até 30% no uso de fertilizantes e ganhos de produtividade entre 15% e 20%.

Esses resultados, porém, dependem da disponibilidade de informações contínuas, confiáveis e integradas. Quando os dados apresentam falhas, a capacidade de análise dos sistemas é comprometida, reduzindo a precisão das recomendações geradas.

Na agricultura, isso pode significar desde erros na aplicação de insumos até projeções inadequadas sobre produtividade, custos e riscos da atividade.

Percepção positiva

Apesar dos desafios, a percepção sobre o potencial da inteligência artificial permanece positiva.

Pesquisa do Ipsos mostra que 74% dos brasileiros consideram a tecnologia um fator capaz de transformar a agricultura. O resultado indica uma expectativa crescente de que ferramentas baseadas em IA contribuam para elevar a eficiência produtiva e melhorar a gestão das propriedades rurais.

O avanço da adoção também acompanha a digitalização do campo, com aumento do uso de sensores, softwares de gestão, conectividade rural e equipamentos capazes de gerar grandes volumes de informações em tempo real.

Próximo desafio

Com a tecnologia já disponível e cada vez mais acessível, especialistas apontam que o próximo passo para ampliar os ganhos da inteligência artificial no agro será fortalecer a governança e a qualidade dos dados.

Mais do que investir em novas plataformas, a tendência é que produtores, cooperativas e empresas precisem dedicar atenção crescente à coleta, organização e integração das informações geradas nas propriedades.

A avaliação é que a competitividade da agricultura digital dependerá cada vez menos da capacidade de adquirir ferramentas de inteligência artificial e mais da qualidade dos dados que alimentam essas soluções. Afinal, mesmo os sistemas mais sofisticados continuam limitados pela confiabilidade das informações que recebem.