Já vimos isso acontecer em outros setores. As redes sociais e o YouTube permitiram que criadores independentes desafiassem empresas tradicionais de mídia. A Uber deu aos motoristas uma nova forma de competir no setor de transporte, enquanto o Airbnb permitiu que proprietários de casas entrassem no ramo da hospitalidade sem possuir ou operar um hotel.
Na agricultura, no entanto, a disrupção tem se mostrado muito mais difícil. Sua complexidade física, altos requisitos de capital e dependência de relacionamentos estabelecidos ajudaram a proteger modelos de negócios tradicionais.
Mas com o surgimento da inteligência artificial, isso pode estar prestes a mudar.
O maior potencial disruptor da agricultura pode já estar acontecendo internamente. Um executivo de banco, comerciante de grãos ou empresa de insumos agrícolas que conhece o mercado de forma completa pode já ter tentado corrigir algumas de suas ineficiências, apenas para se deparar com burocracia, prioridades concorrentes ou falta de recursos.
Agora, com a IA, eles têm as ferramentas para desenvolver e validar suas próprias soluções e, potencialmente, iniciar seus próprios negócios.
Mas também vimos o que acontece quando a tecnologia torna algo muito fácil. A IA inundou a internet com artigos, imagens e vídeos produzidos de forma barata, muitos deles descartados como desleixo de IA.
Ao mesmo tempo, essa enxurrada de conteúdo também tornou o pensamento original, a experiência pessoal e as vozes autênticas mais valiosos.
Qualquer um pode gerar um artigo. Construir um público que confie no que você tem a dizer é outra questão.
O mesmo pode ser verdade na agricultura. A IA torna a tecnologia mais acessível, mas saber quais problemas valem a pena resolver e quem pagará por uma solução ainda exige experiência no setor, bom senso e os relacionamentos certos.
Para empresas já estabelecidas no agronegócio, as implicações vão muito além da adoção de outra tecnologia. Alguns de seus funcionários mais valiosos também podem ser seus concorrentes futuros mais promissores.
A fronteira humana
A vantagem competitiva na AgTech está mudando de saber como construir tecnologia para saber onde e por que aplicá-la.
Até recentemente, era frequentemente mais fácil para um desenvolvedor de software talentoso aprender sobre uma indústria do que para um especialista adquirir as habilidades técnicas necessárias para construir uma empresa de tecnologia.
A IA está mudando essa equação. Desenvolver software está se tornando mais fácil e barato, enquanto entender os mercados agrícolas, construir relacionamentos com clientes e saber quais problemas valem a pena resolver ainda leva anos.
Acredito que as primeiras grandes oportunidades surgirão onde as ineficiências forem maiores, especialmente em financiamento agrícola, insumos e logística. As altas taxas de juros do Brasil, processos complicados e mercados fragmentados tornam esses setores especialmente atraentes.
A AgroForte é um bom exemplo do valor da experiência na indústria. Seus fundadores vieram dos setores bancário e proteico animal, trazendo uma compreensão dos desafios financeiros enfrentados por produtores de gado e laticínios.
Eles construíram uma fintech que trabalha com agroindústrias e cooperativas para fornecer crédito a agricultores que frequentemente são mal atendidos pelos bancos tradicionais.
Na logística, a goFlux seguiu um caminho semelhante. Seus fundadores vieram do setor de transporte e entenderam as ineficiências do fragmentado mercado de transporte rodoviário do Brasil.
Eles ergueram uma plataforma digital que conecta embarcadores e empresas de transporte, melhorando a contratação de cargas sem possuir uma frota de caminhões.
Ambas as empresas foram fundadas antes do atual boom da IA. Elas tiveram que desenvolver sua tecnologia, estabelecer relacionamentos comerciais e comprovar seus modelos de negócios usando ferramentas de software tradicionais.
Foi um caminho mais longo e caro do que o disponível para empreendedores hoje. Nos últimos 18 meses, ambas têm adotado ativamente a IA para automatizar processos e acelerar o crescimento.
Agora imagine um executivo experiente em crédito, logística ou insumos começando um negócio semelhante com um cofundador técnico nativo de IA. Eles já conhecem os clientes, entendem as ineficiências e têm contatos para testar suas ideias. Com as ferramentas atuais, podem desenvolver e validar um produto muito mais rápido e com menos capital.
Para investidores, acredito que essa combinação oferece um dos perfis de risco mais atraentes em AgTech. Um profissional experiente do setor trabalhando ao lado de um fundador tecnicamente qualificado traz conhecimento comercial e acesso ao cliente que uma equipe de desenvolvedores talentosos recém-formados levaria anos para adquirir.
Eles também não precisam recriar um banco inteiro, uma empresa de negociação ou um distribuidor de insumos. Resolver um problema caro pode ser suficiente para construir um negócio valioso. E as empresas que empregam esses profissionais podem logo se ver competindo com eles.
O dilema dos gigantes
Em 1997, o professor da Harvard Business School Clayton Christensen publicou o ensaio O Dilema do Inovador, explicando por que empresas bem-sucedidas frequentemente têm dificuldade em responder a tecnologias disruptivas.
Sua observação central foi que as práticas que tornam um negócio bem-sucedido também podem dificultar sua adaptação. As empresas protegem margens existentes, atendem clientes lucrativos e investem na melhoria de produtos que já geram receita.
Imagine um grande distribuidor de insumos agrícolas que passou décadas construindo uma rede de representantes de vendas e agrônomos. Essa presença comercial é um de seus maiores ativos, mas também representa um custo substancial.
Recomendações agronômicas baseadas em IA poderiam ajudar o distribuidor a atender mais agricultores com a mesma equipe. No entanto, a mesma tecnologia pode permitir que um concorrente muito menor ofereça serviços semelhantes sem construir uma rede comercial extensa.
O distribuidor deveria adotar uma tecnologia que possa melhorar a produtividade enquanto mina uma vantagem construída ao longo de décadas?
Dilemas semelhantes existem na agricultura. Bancos podem melhorar a análise de crédito com IA, enquanto startups podem mudar a forma como os agricultores acessam o financiamento.
Comerciantes de grãos podem automatizar operações comerciais, enquanto plataformas digitais tornam a inteligência de mercado mais acessível e desafiam as margens tradicionais de intermediação.
Mas a maior ameaça pode vir de como essas tecnologias mudam a relação com o cliente. Um distribuidor pode usar IA para tornar sua força de vendas mais produtiva, enquanto um consultor independente de IA começa a influenciar quais produtos os agricultores compram.
O distribuidor se torna mais eficiente, mas corre o risco de perder o controle sobre a decisão de compra.
Isso levanta uma questão para as empresas estabelecidas: elas estão usando IA apenas para melhorar suas operações existentes, ou também estão se preparando para concorrentes com modelos de negócios totalmente diferentes?
Grandes organizações enfrentam obstáculos adicionais. Sistemas legados, procedimentos internos de aprovação e incentivos conflitantes podem retardar a experimentação.
Um executivo responsável por uma divisão lucrativa pode ter pouco motivo para priorizar um projeto que poderia reduzir sua própria receita.
Muitas corporações já investem fortemente em inovação. A questão mais difícil é se elas estão dispostas a apoiar ideias que possam competir com seus negócios existentes.
O risco é que as empresas se tornem mais eficientes em fazer o que sempre fizeram, enquanto novos entrantes capturam os clientes, decisões e margens que tornaram esses negócios atraentes desde o início.
O primeiro movimento
As empresas que entendem como a IA pode revolucionar seus negócios também estarão melhor posicionadas para aproveitá-la. Para companhias já estabelecidas no agronegócio, a oportunidade é se envolver cedo, antes que novos concorrentes se estabeleçam.
Isso começa por entender onde os modelos de negócios atuais são mais vulneráveis. Quais atividades uma pequena empresa poderia realizar por uma fração do custo? Em que pontos a IA poderia alterar a forma como os clientes escolhem fornecedores, obtêm financiamento ou tomam decisões comerciais? E quais partes do negócio poderiam se beneficiar de abordagens totalmente novas?
As respostas podem revelar oportunidades e ameaças. Empresas estabelecidas têm relacionamentos com clientes, dados valiosos, conhecimento técnico e redes de distribuição que startups levariam anos para construir.
Combinar essas forças com talento empreendedor pode ajudá-las a desenvolver novos serviços, alcançar clientes carentes e criar fontes adicionais de receita.
Eles não precisam desenvolver tudo internamente. Trabalhar com startups oferece uma forma de testar novas ideias, entender tecnologias emergentes e aprender com empreendedores que abordam problemas familiares de forma diferente. Parcerias comerciais podem levar a investimentos minoritários e, em alguns casos, aquisições.
Também há uma oportunidade dentro de suas próprias organizações. Apoiar funcionários experientes que desejam iniciar empreendimentos independentes pode permitir que as empresas participem de novos negócios que podem ter dificuldades para surgir através das estruturas corporativas tradicionais.
O objetivo não é identificar todos os futuros vencedores. É entender o que está mudando, construir relacionamentos com empreendedores promissores e estar prontos para investir quando surgirem oportunidades.
Empresas que iniciam esse processo cedo terão mais opções do que aquelas que esperam até que a disrupção comece a afetar suas margens.
O próximo gigante agrícola pode estar começando hoje com uma pequena equipe e uma ideia que empresas estabelecidas deixaram de lado. Seu fundador pode até estar sentado em um de seus escritórios.
A questão para os líderes do setor é se eles reconhecerão a oportunidade cedo o suficiente para ajudar a moldá-la, ou se esperarão até que outra pessoa o faça.
