Inteligência Artificial cria 'boom de genéticas' e encoraja novas companhias a competir com gigantes

A inteligência artificial (IA) tornou o desenvolvimento genético de variadas culturas um mercado onde pequenos e médios também têm vez.

A constatação é de Evandrei Rossi, diretor de pesquisa e melhoramento da Shull, empresa especializada em genética de milho e sorgo que aposta na tecnologia para disputar mercados regionais com gigantes do setor de sementes.

“Oportunidades que antes eram restritas a multinacionais, com grande capital, agora estão disponíveis a todos. Isso cria uma atmosfera muito mais propícia à competição”, afirma Rossi.

No caso da Shull, o importante não é só competir. O faturamento subiu de R$ 90 milhões em 2023 e, com crescimentos acima de 50% ao ano desde então, já ronda a casa dos R$ 200 milhões.

Fundada em 2016, a empresa de Ribeirão Preto (SP) afirma deter entre 2% e 3% do mercado brasileiro de sementes de milho e ambiciona alcançar 10% na próxima década. Para sustentar essa expansão, os investimentos em pesquisa e desenvolvimento podem chegar a R$ 40 milhões anuais, equivalentes a 20% do faturamento atual.

O impulso da IA no mercado de genética coincide com uma multiplicação de empresas requerentes e registros de produtos.

Segundo dados oficiais do Ministério da Agricultura e Pecuária (Mapa), os números de empresas requerentes passaram de quatro para 29 e o de produtos registrados, de 15 para 241, na comparação entre 2006 e 2025.

A IA aplicada ao desenvolvimento genético mobiliza empresas de diferentes portes. Entre as multinacionais estão Bayer, a recém-criada Vylor (spin off da Corteva), Syngenta e Basf.

Além delas, figuram Inari, Heritable Agriculture, Rainbow Crops, TraitSeq, Plantik Biosciences, Avalo e Confluence Genetics.

Com diferentes abordagens, essas empresas utilizam algoritmos para identificar características de interesse, prever o desempenho de plantas, orientar cruzamentos ou apoiar estratégias de edição gênica.

Aceleração da IA

A principal vantagem do uso de IA está na capacidade de prever o comportamento de materiais genéticos antes de submetê-los a extensos testes de campo.

No milho, os híbridos resultam do cruzamento de duas linhagens. Como o número de combinações possíveis é praticamente interminável, os algoritmos ajudam a selecionar aquelas com maior probabilidade de reunir características desejáveis.

Na Shull, a tecnologia reduziu de pelo menos oito anos para quatro ou cinco anos o ciclo de desenvolvimento de novos híbridos. Segundo Rossi, a economia de tempo se aproxima de 40%, com redução proporcional dos custos de experimentação, pessoal e insumos.

“Conseguimos enxugar muito a máquina. A inteligência artificial nos permitiu eliminar muita coisa desnecessária”, diz.

A empresa utiliza a linguagem de programação R, plataforma gratuita e de código aberto para análises estatísticas, combinada a pacotes especializados de inteligência artificial, alguns deles comerciais.

O sistema processa informações de até um milhão de marcadores moleculares, associados a características como produtividade, resistência a doenças, tolerância à seca e composição dos grãos.

Com esses dados, os modelos identificam linhagens promissoras, recomendam cruzamentos e selecionam ambientes representativos para os ensaios, reduzindo a necessidade de testar materiais em dezenas de localidades.

“De mil linhagens produzidas, podemos identificar 300 com futuro no programa e descartar as demais. Depois, selecionamos os cruzamentos mais promissores”, exemplifica.

A tecnologia, entretanto, não elimina a experimentação agronômica. “A palavra final é sempre do campo, do melhorista e do time comercial”, ressalta.

Adaptação regional

É justamente na adaptação regional que Rossi identifica uma oportunidade para empresas menores.

Enquanto as multinacionais dispõem de grandes estruturas de pesquisa, recursos financeiros e equipes comerciais, companhias mais enxutas podem responder com maior agilidade às demandas de mercados específicos.

A Shull já aplica essa estratégia, por exemplo, no Norte do país. No Pará, identificou materiais adaptados a condições de baixa altitude, noites quentes e pressões particulares de doenças, distintas das encontradas nas principais regiões produtoras de milho do Centro-Sul.

A análise genética e ambiental permitiu selecionar um híbrido direcionado à região, lançado há aproximadamente quatro anos e que, segundo Rossi, apresentou resultados positivos.

“Os modelos mostraram que tínhamos uma genética no nosso banco que poderia funcionar naquele ambiente. Lançamos o produto e foi um sucesso”, relata.

Davi versus Golias

O executivo reconhece, porém, que a tecnologia não elimina as vantagens estruturais das gigantes.

Bancos de germoplasma, equipes especializadas, capacidade de investimento, distribuição e força comercial continuam fundamentais.

“Não significa criar uma empresa do zero, usar IA e competir com Bayer ou Pioneer. Mas uma empresa pequena que já tem genética e equipe, e não tinha força tecnológica, agora pode ter”, pondera.

Para Rossi, a tendência é de maior competição em milho e soja, sobretudo em microrregiões nas quais a adaptação genética pode compensar parte da diferença de escala entre os concorrentes.

“A concorrência é boa. Ela mexe com o mercado, com o ânimo de todo mundo. Quando apenas uma ou duas empresas dominam, todo mundo fica muito acomodado”, conclui.