'IA física’ ganha espaço entre startups brasileiras, com impulso do agronegócio

Levantamento a pedido da AWS mostra que 12% das startups do país já desenvolvem soluções em robótica e sensores, com destaque para aplicações no campo; o desafio é ganhar escala

Por

Bloomberg Línea — A ascensão da Tractian, startup brasileira de monitoramento industrial que se tornou o mais novo unicórnio ao receber um aporte de US$ 130 milhões, é o retrato de uma mudança de patamar no mercado de tecnologia: a migração da IA das telas para o mundo tangível.

Batizada de “Physical AI” (IA Física), a tendência une modelos generativos, robótica, sensores e visão computacional para atuar diretamente na operação de indústrias, fazendas e usinas.

As captações no Brasil são historicamente dominadas por fintechs, plataformas que, em geral, conseguem entregar valor mais rapidamente do que negócios em deeptechs, que requerem mais capital e tempo de desenvolvimento. O efeito é que outros setores da economia recebem menor atenção dos investidores.

Os novos ventos impulsionados pela IA, porém, têm feito com que a IA física se torne uma realidade global. E o Brasil começa a acompanhar essa tendência. O ecossistema local é classificado como “emergente” no mapeamento global “AI Gets Physical: The Global Startups Readiness Index”, realizado pela AWS. Doze porcento das startups nacionais são hoje dedicadas ao desenvolvimento de IA física.

“A inteligência artificial generativa destrava projetos que antes não eram possíveis. Quando a gente olha para o histórico de startups que evoluem na adoção de tecnologias para melhorar serviços industriais ou do campo, vemos uma oportunidade gigante para a América Latina”, contou à Bloomberg Línea a head de Startups na AWS Brasil, Karina Leal, a Kakal.

⟶ Assine as newsletters da Bloomberg Línea e receba as notícias do dia em primeira mão no e-mail.

A pesquisa ouviu 4.420 startups de tecnologia em 20 países, das quais 663 (15%) desenvolvem IA física, de robôs e drones a sistemas de visão computacional e sensores embarcados.

Na América Latina, o México é o país melhor posicionado e foi colocado na faixa de “Mercado em Aceleração”, quando os desenvolvedores têm forte capacidade técnica e formação de talentos, mas enfrentam o desafio de fazer a demanda interna acompanhar a oferta.

O Brasil, ao lado de vizinhos como Chile, Colômbia e a Argentina, aparece na categoria de “Emergentes”, cenário em que a tecnologia surge, mas a infraestrutura, o capital e a demanda local ainda estão em fase inicial de estruturação.

O último grupo é o de “mercados consolidados”, nos quais há alta convergência entre produção tecnológica e adoção comercial em larga escala, geração de receita e exportação dos produtos. No estudo, é o caso de países como Alemanha, Japão e Israel, Coreia do Sul e Estados Unidos. A China não está no levantamento.

“Eu acho que nós vamos ter uma rampa muito forte no próximo ano aqui no Brasil para cobrir esse gap”, disse a executiva.

Leia também: Unico transforma selfie em identidade global, aumenta produtividade com IA e reduz time

Prontidão do agro

De acordo com o levantamento da AWS, o agronegócio desponta como o principal motor de tração da IA física no Brasil. Enquanto em mercados globais consolidados o foco primário está na manufatura e logística pesada, no ecossistema brasileiro a demanda é impulsionada pela necessidade de ganho de eficiência no campo, manejo de lavouras e controle de pragas.

Os dados mostram que 26% das startups no Brasil já trabalham com uso de drones ou sistemas aéreos autônomos — a terceira maior taxa de adoção do mundo, superando a média global de 19%.

Além disso, 19% dos desenvolvedores locais direcionam suas soluções para ambientes de alto risco e operação pesada, como fazendas, obras e minas, frente a 10% na média global.

Para Karina Leal, o movimento no agronegócio não tem como premissa a substituição de mão de obra, mas sim a ampliação de capacidade produtiva e a resolução de gargalos históricos.

“O que a gente vê no agro é muito mais o conhecimento e o entendimento do risco versus o retorno de adoção tecnológica do que uma disputa por substituição de trabalho”, contou.

“Você consegue usar um robô para extração de erva-daninha ou mapear uma área agrícola em escala usando IA física e análise de dados em tempo real, viabilizando operações em locais onde a presença humana contínua seria inóspita ou arriscada”, disse, citando os potenciais dados que o El niño deve provocar este ano.

Gargalos de escala

Apesar do otimismo com a aplicação prática, o estudo da AWS revela um descompasso entre a capacidade técnica dos fundadores e a prontidão do mercado consumidor para absorver essas inovações.

Apenas 26% dos desenvolvedores globais avaliam que suas economias locais estão prontas para implantar IA física em escala, apontando a falta de visibilidade das soluções como a principal barreira comercial.

No Brasil, 32% das startups afirmam ter acesso a todos os dados e processos necessários para adotar IA física — um índice superior à média global de 25%. Contudo, desafios estruturais como regulamentação, custo de capital e infraestrutura de computação em nuvem na ponta (edge computing) ainda ditam o ritmo de expansão.

“Para a IA física avançar, precisamos de uma orquestração entre capital, componentes, regulamentação e mercado comprador”, afirmou Leal, para quem a visibilidade dos casos de uso pode ajudar na aceleração da IA física no país.

“Se eu falo para você que eu vou aportar uma máquina numa planta, eu sei o quanto ela traz de benefício, seja em aumento de produtividade, seja em incremento de receita, seja em redução de risco operacional. Ou seja, eu consigo associar um indicador de negócio a esse investimento de maneira mais objetiva”, complementou.

E o capital?

O investimento em startups de hardware e inteligência física exige mais capital e ciclos de desenvolvimento mais longos comparados a empresas puramente de software. No entanto, a consolidação de rodadas de crescimento em startups com atuação física demonstra um apetite renovado de fundos de venture capital por tese com indicadores operacionais claros.

Segundo a executiva da AWS, a expansão de programas de incentivo, investidores-anjo e a entrada de novos atores no ecossistema têm ajudado a criar a ponte necessária para a comercialização dessas tecnologias nos próximos anos.

“A inteligência artificial trouxe outros atores também para investirem nesse mercado. Os próprios programas de governo que estavam incentivando o desenvolvimento de tecnologia, second-time founders e superanjos investindo. É um mercado que tem vindo alimentado também pelo venture capital”, disse.