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O setor de máquinas agrícolas e de construção tem baseado seu sucesso até agora na excelência técnica e em produtos superiores. Porém, com a maturidade das máquinas conectadas, da IA industrial e das plataformas em nuvem, o valor agregado surge cada vez mais além do próprio produto. A próxima geração de líderes de mercado emergirá das empresas que conectarem engenharia, fabricação, revendedores, parceiros e clientes em ecossistemas inteligentes – ecossistemas que aprendem continuamente, se adaptam e entregam resultados de negócios mensuráveis.
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Um agricultor que compra um trator hoje toma uma decisão econômica completamente diferente da de uma década atrás. Os custos operacionais explodiram, e muitos agricultores relatam, segundo a McKinsey, aumentos de preços entre 80 e 250 por cento em fertilizantes e defensivos agrícolas nos últimos anos.1 A mão de obra é escassa e as margens são baixas. Sob essa pressão, automação, agricultura de precisão e tomada de decisões baseada em dados não são mais vitrines de inovação. São uma questão de sobrevivência econômica.
Para os fabricantes (OEMs) de máquinas agrícolas e de construção, isso transforma fundamentalmente as condições de concorrência. Durante décadas, o setor foi marcado por tecnologia e serviço : máquinas robustas, disponibilidade confiável, redes de revendedores sólidas e alta produtividade no campo. Embora esses fundamentos continuem sendo importantes, eles sozinhos não determinam mais quem se impõe no mercado.
Minha tese é simples: a máquina continua sendo o produto, mas o ecossistema se torna a vantagem competitiva. No entanto, a maioria das plataformas digitais para fabricantes não conseguirá aproveitar essa vantagem por um motivo simples: elas são desenvolvidas como produtos, quando deveriam ser concebidas como camadas de orquestração.
O equipamento conectado só se torna estratégico quando muda decisões: no campo, no serviço, no desenvolvimento e na produção. Caso contrário, continua sendo apenas telemetria.
A digitalização da agricultura está evoluindo da fase experimental para a industrialização. A Deloitte estima que até o final de 2024 haverá quase 300 milhões de endpoints IoT em uso na agricultura de precisão, na pecuária e no rastreamento de equipamentos – cerca de 50% a mais do que em 2022.2 A questão não é mais se esse ecossistema vai surgir, mas sim quem irá orquestrá-lo.
Quatro áreas irão decidir isso, a saber:
Telemetria, diagnóstico remoto, estado da máquina, dados de campo e atualizações over-the-air estão se tornando padrão. Capturar os dados é a parte simples. A diferença decisiva está em transformar dados de máquinas, campo, revendedores e serviços em uma camada de serviço segura, interoperável e escalável.
Para ser claro: não se trata de uma lacuna de competência. Os principais fabricantes estão digitalmente bem posicionados – com telemetria avançada, plataformas em nuvem e máquinas com suporte de IA que realizam um verdadeiro trabalho pioneiro nessa área. O que chama atenção, no entanto, é que quase todos apostam na mesma estratégia: uma plataforma fechada sob uma única marca – concebida tanto para fidelizar clientes quanto para gerar valor para eles.
Essa aposta contradiz a realidade da agricultura, que representa um dos ecossistemas mais fragmentados da indústria: frotas mistas de fabricantes concorrentes, prestadores de serviços que utilizam essas frotas em dezenas de propriedades, sistemas de gestão de fazendas, revendedores, consultores agrícolas, dados de satélite e meteorológicos, além de softwares de terceiros. Os agricultores não vão utilizar três portais para três marcas de máquinas. E os prestadores de serviços, que em muitos mercados europeus respondem por uma parcela significativa do trabalho de campo, tolerarão isso ainda menos. Eles vão se voltar para quem conseguir integrar o caos.
Os vencedores não desenvolverão o melhor aplicativo. Eles orquestrarão o ecossistema que também inclui as máquinas de seus concorrentes.
Os fabricantes de máquinas agrícolas e de construção produzem algumas das máquinas mais complexas do mundo industrial: mecânica, hidráulica, eletrônica, software embarcado e funções cada vez mais autônomas – e isso sob regulamentações mais rígidas, ciclos mais curtos e custos crescentes de P&D.
IA, simulação e gêmeos digitais podem ser verdadeiros aceleradores aqui – mas apenas sob uma condição: eles precisam eliminar um gargalo específico. A pergunta certa não é "Como podemos usar IA?", mas sim "Onde no processo de desenvolvimento a IA reduz de forma mensurável o tempo, o esforço de testes físicos, a complexidade de validação ou o risco?"
Toda iniciativa de IA na área de engenharia deve ser capaz de identificar seu gargalo e sua linha de base. Caso contrário, trata-se de mera experimentação, por mais bem-intencionada que seja.
Essas máquinas são complexas, variadas e fabricadas em plantas distribuídas globalmente com longos ciclos de vida de produto. Isso não é comparável à produção em massa de bens de consumo. Capacidades de fábrica inteligente, como a integração de sistemas de controle e produção, garantia de qualidade preditiva, analytics de gargalos e processos de trabalho com suporte digital aumentam a transparência e a resiliência.
O verdadeiro ganho, no entanto, está no ciclo fechado: ou seja, quando dados de produto, dados de produção e dados de campo estão interligados e o OEM deixa de otimizar de forma reativa e passa a aprender continuamente. Um padrão de falha identificado no campo retorna ao design e à inspeção de qualidade em questão de semanas – e não apenas ao longo de várias gerações de produto.
Este ciclo só é possível para OEMs que vencerem a corrida pelo campo. Nesse sentido, fábrica e plataforma são cada vez mais dois lados da mesma estratégia de dados.
Este é o campo mais subestimado e contém um dos sinais de alerta mais importantes do setor.
A parcela de reparos realizados pelos próprios agricultores após o término da garantia aumentou, segundo a McKinsey1, de 33% em 2018 para 44% em 2023, enquanto a parcela direcionada a revendedores e centros de serviço autorizados diminuiu. O serviço é a área em que os OEMs geram receitas ao longo do ciclo de vida e constroem relacionamentos duradouros com os clientes. Se essa tendência continuar, eles correm o risco de perder a conexão com o cliente, que é a base de tudo — desde dados e software até upgrades e financiamento.
A resposta deve tornar o serviço digital, preditivo e fluido: previsão de peças, fluxos de trabalho de manutenção digitais, e-commerce para peças de reposição, contratos de serviço baseados em telemática e atuação proativa em vez de reativa.
Os fabricantes de máquinas agrícolas e de construção não precisam se tornar empresas de software. Eles precisam encarar software, dados, nuvem e IA como parte de seu sistema operacional industrial, mantendo sempre em foco pelo que os clientes realmente pagam.
Uma pesquisa do Boston Consulting Group com 1.000 agricultores3 relativiza significativamente essa perspectiva: o uso não é impulsionado pelo entusiasmo pela tecnologia. Os agricultores priorizam maiores receitas, confiabilidade e menores custos operacionais, assim como economia de tempo e a sensação de manter o controle.
A lista mais longa de funcionalidades digitais não será o fator decisivo. O que importa é a tradução das capacidades digitais em valor mensurável para o cliente: menos tempo de inatividade, menores custos operacionais, maior disponibilidade da frota, ciclos de engenharia mais rápidos, experiências de usuário mais simples.
A máquina continua sendo o centro. Mas as verdadeiras vantagens – margem, fidelização de clientes, os dados e o futuro – surgem no ecossistema ao seu redor. E a janela de oportunidade para ocupar essa posição está aberta agora – mas não indefinidamente.
1 Voice of the US farmer 2023–24: Farmers seek path to scale sustainably, David Fiocco, Vasanth Ganesan, Maria Garcia de la Serrana Lozano, Julia Kalanik, Wilson Roen, 2024, McKinsey.com
2 On solid ground: AgTech is driving sustainable farming and is expected to harvest US$18 billion in 2024 revenues, Karthik Ramachandran, Gillian Crossan, Duncan Stewart, Ariane Bucaille, Deloitte Center for Technology, Media & Telecommunications, 2024, Deloitte.com
3 What 1,000 Farmers Told Us About Tech Adoption, Emily Kos, David Potere, Hillary Child, Helena Conant, 2024, BCG.com
