Webinar realizado pelo FGV Agro, por meio do Observatório do Crédito e Seguro Rural (FGV Agro–OCSR), e pela Meridiana, debateu como dados, modelos preditivos e inteligência geoespacial podem tornar a gestão de riscos mais dinâmica e preventiva no campo

Por Redação

A inteligência artificial já começa a transformar a forma como bancos, cooperativas, seguradoras, resseguradoras e órgãos reguladores analisam e acompanham os riscos no agronegócio. Ao combinar imagens de satélite, dados climáticos, históricos produtivos e informações financeiras, a tecnologia permite avançar de análises pontuais para um acompanhamento mais contínuo das operações, do plantio à colheita.

Essa transformação esteve no centro do webinar “O Futuro da Inteligência Artificial no Crédito e Seguro Rural”, que reuniu cerca de 600 pessoas acompanharam a transmissão ao vivo, que alcançou 1.200 visualizações no mesmo dia, reunindo representantes dos mercados financeiro e securitário, empresas de tecnologia, pesquisadores e agentes do setor público.

IA abre o debate sobre o futuro do setor

A abertura do evento, conduzida por Pedro Loyola, coordenador do Observatório do Crédito e Seguro Rural da FGV Agro, trouxe a própria inteligência artificial para o centro da discussão. A tecnologia foi convidada a apresentar sua perspectiva sobre os impactos no crédito, no seguro rural e nas profissões relacionadas ao agronegócio.

A resposta antecipou um dos principais pontos do webinar: dados climáticos, imagens de satélite, históricos produtivos e modelos preditivos podem tornar as análises mais rápidas, ampliar o monitoramento e melhorar a precificação. Ao mesmo tempo, a automação tende a aumentar a importância dos profissionais responsáveis por interpretar informações, validar modelos e tomar decisões.

Fábio Guerra, head de Pesquisa e Conhecimento da Meridiana, ressaltou a necessidade de modernizar os instrumentos que sustentam a atividade. Já Thaís Ferraz, diretora de Programas do Instituto Clima e Sociedade (iCS), chamou a atenção para a fragmentação dos dados agrícolas, climáticos, financeiros e territoriais no Brasil, reforçando a necessidade de maior previsibilidade, coordenação e eficiência.

Hailton Madureira, diretor de Relações Institucionais da Confederação Nacional das Seguradoras (CNseg), destacou que a IA pode reduzir burocracias e apoiar produtos paramétricos e processos relacionados a sinistros, mas não substitui um bom desenho do seguro rural nem resolve, isoladamente, desafios como a baixa cobertura e os riscos catastróficos.

Outro aspecto central foi a conectividade. Para Guilherme Bastos, coordenador do FGV Agro, a conexão precisa chegar com qualidade às áreas produtivas para sustentar o uso das novas tecnologias: “Torres de transmissão de dados são uma infraestrutura para a gestão do risco climático.”

Seguro rural: da média ao risco individual

No primeiro painel, mediado por Fábio Guerra, os especialistas discutiram como a inteligência artificial pode ampliar a individualização das análises no seguro rural.

As médias regionais tendem a ser complementadas por informações em nível de propriedade e talhão. Para Danilo Antonio Rinaldi, especialista em seguros rurais da Brasilseg, essa individualização não elimina o mutualismo, mas permite reorganizá-lo em grupos mais homogêneos, reconhecendo diferenças entre produtores e boas práticas.

Vitor Ozaki, CEO da Picsel, apresentou o potencial dos modelos biofísicos, séries climáticas e sensoriamento remoto para simular o desenvolvimento das culturas e apoiar a subscrição e produtos paramétricos, ressaltando a importância da qualidade das informações.

A discussão também abordou a subscrição dinâmica, que permite atualizar a leitura do risco durante a safra. Para Lucas Koren, responsável por pesquisa e desenvolvimento da IMBR Agro, um dos principais ganhos da IA não está em prever com exatidão o futuro, mas em conhecer, com rapidez, o presente de milhares de áreas.

Do ponto de vista do resseguro, Reinaldo Marques, da área de Actuarial Risk Management and Research & Development do IRB(Re), destacou que a IA pode aprimorar a leitura probabilística de eventos como secas severas, mas não elimina a necessidade de diversificação territorial, pesquisa atuarial, resseguro e proteção catastrófica.

O painel também trouxe um alerta: maior personalização não significa, necessariamente, maior inclusão. Em áreas muito expostas, a avaliação mais precisa pode resultar em prêmios elevados ou menor oferta de proteção, reforçando a importância de mecanismos como subvenção previsível, fundos e compartilhamento de riscos.

Crédito rural avança para o monitoramento contínuo

O segundo painel, mediado por Pedro Loyola, discutiu como a inteligência artificial pode transformar a concessão e o acompanhamento do crédito rural.

Cláudio Filgueiras, chefe do Departamento de Regulação, Supervisão e Controle das Operações do Crédito Rural e do Proagro (Derop) do Banco Central do Brasil, explicou que informações ambientais, geoespaciais e climáticas já são utilizadas para verificar elegibilidade e exposição das operações. Com a IA, a supervisão pode ganhar escala e se tornar cada vez mais preventiva.

A maior precisão, porém, não elimina a importância das regras prudenciais. Garantias, provisões, capital e limites de alavancagem continuam fundamentais, enquanto a evolução regulatória deverá combinar interoperabilidade, dados, transparência e responsabilização.

Rebecca Grandmaison, especialista de regulamentação agro do Sicredi, destacou que a tecnologia pode reduzir documentos e etapas repetitivas e ajudar as cooperativas a antecipar necessidades relacionadas a irrigação, armazenagem, seguro e investimentos sustentáveis. O relacionamento humano, entretanto, permanece essencial diante de aspectos da realidade do produtor que nem sempre podem ser traduzidos em dados.

Murilo Augusto de Oliveira, CEO da Audsat, ressaltou que a previsão contínua depende de histórico confiável e monitoramento da safra. Com isso, as instituições podem avançar de um score concentrado na concessão para uma avaliação dinâmica ao longo do ciclo produtivo.

Thiago Gonçalves Rodrigues, diretor de Operações da Visiona Tecnologia Espacial, mostrou que diferentes informações, como uso do solo, imagens de satélite, meteorologia, calendário agrícola, produtividade e dados financeiros, já podem ser integradas para acompanhar elegibilidade, risco e evolução das lavouras. A ampliação dessas soluções ainda enfrenta desafios relacionados a conectividade, cadastros, custos, validação de campo e interoperabilidade.

Tecnologia para antecipar riscos e qualificar decisões

As discussões apontaram que o potencial da inteligência artificial não depende apenas dos algoritmos. Qualidade dos dados, conectividade, interoperabilidade, inteligência geoespacial, regulação e capacidade humana de interpretar informações são fundamentais para transformar tecnologia em melhores decisões.

O debate também reforçou a necessidade de aproximar crédito e seguro rural, sem permitir que uma análise mais precisa dos riscos resulte na exclusão de produtores ou regiões mais expostas. Para Pedro Loyola, “A inteligência artificial deve aproximar setor público e privado e melhorar a precificação, a compreensão do risco e o funcionamento integrado do crédito e do seguro rural.”

O avanço da IA aponta, assim, para uma mudança na gestão de riscos: de um sistema que reconhece perdas depois que elas ocorrem para outro capaz de acompanhar o risco em movimento e criar condições para agir antes.

O webinar contou com o apoio do Instituto Clima e Sociedade (iCS), IRB(Re), Brasilseg, Confederação Nacional das Seguradoras (CNseg), Sicredi e Instituto de Inovação em Seguros e Resseguros da FGV.