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23 de junho de 2026

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Mercado global de seguros agrícolas deve atingir US$ 61 bilhões até 2030

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O mercado global de seguros agrícolas e pecuários, avaliado US$ 36,7 bilhões em 2021, deve atingir US$ 61,3 bilhões em 2030, de acordo com a consultora Spherical Insights & Consulting.

Por mais que o setor seja fundamental ao campo, a modernização da atividade agrícola não se reflete, ainda, nos modelos predominantes de seguro rural, que seguem operando com metodologias analógicas e pouco responsivas à realidade do campo. Essa é a avaliação de Rodrigo Zuini, CTO da Picsel, primeira empresa brasileira 100% especializada em seguro agrícola.

Para ele, processos lentos, avaliações imprecisas e precificação genérica comprometem tanto a experiência do produtor quanto a sustentabilidade das operações seguradoras.

O especialista usa exemplos de acontecimentos recentes que levaram a crises no setor, como as enchentes no Rio Grande do Sul e o caso de gripe aviária em granja comercial brasileira, além de costumeiras oscilações de mercado para ressaltar que seguradoras que mantenham modelos inflexíveis acabam por perder relevância e competitividade.

“Nesse contexto, a tecnologia surge como um vetor de transformação essencial”, diz. “Soluções baseadas em inteligência artificial, sensoriamento remoto, internet das coisas e análise de big data já permitem uma leitura mais precisa do risco, monitoramento contínuo das propriedades e personalização das apólices conforme a realidade de cada produtor”, completa.

Segundo ele, com essas ferramentas, é possível reduzir perdas, evitar fraudes, agilizar indenizações e aumentar a confiança no sistema. Assim, também é possível democratizar o acesso ao seguro para pequenos e médios produtores.

Zuini arremata que o seguro rural precisa deixar de ser encarado como uma obrigação contratual e passar a ser visto como parte estratégica da gestão no agronegócio.

“Ao se integrar de forma inteligente aos demais processos produtivos, o seguro pode atuar como ferramenta de competitividade, previsibilidade financeira e proteção patrimonial. Afinal, se o agro é cada vez mais tecnológico, é imperativo que sua proteção evolua na mesma velocidade”, conclui.

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IBGE detalha seleção para vagas ligadas ao 12º Censo Agropecuário Florestal Aquícola

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O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) realizou nesta terça-feira (23), às 10h, uma transmissão ao vivo no IBGE Digital para esclarecer dúvidas sobre dois processos seletivos simplificados que somam 9.652 vagas temporárias. Parte das contratações será destinada ao 12º Censo Agropecuário Florestal Aquícola (CAFA), operação voltada às áreas rurais em todo o país.

Durante a live, o presidente Marcio Pochmann afirmou que a entrada de novos recenseadores é importante para a continuidade das operações estatísticas. A diretora-executiva Flávia Vinhaes destacou pontos ligados à remuneração, com previsão de parcela mínima e componente variável vinculado à produtividade.

O coordenador de Recursos Humanos, Bruno Malheiros, informou que há vagas concentradas nas capitais, mas também em outros municípios, e que a distribuição deve ser consultada nos editais. Segundo ele, os cargos de analista censitário estão disponíveis apenas nas capitais e não há vagas para recenseadores neste edital, já que essa seleção será feita em processo futuro. A expectativa do instituto é superar 250 mil inscritos.

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No Edital 01/2026, são 8.238 vagas para cinco cargos de agente censitário: Agente Censitário Administrativo (ACA), Agente Censitário de Informática (ACI), Agente Censitário Regional (ACR), Agente Operacional Regional (AOR) e Agente Censitário Supervisor (ACS). As inscrições vão até 1º de julho no site do Instituto Brasileiro de Formação e Capacitação (IBFC). A seleção terá prova objetiva com Língua Portuguesa, Raciocínio Lógico-Quantitativo e conhecimentos específicos.

Já o Edital 02/2026 oferece 1.414 vagas, sendo 1.020 para analista censitário e 394 para agente censitário de qualidade (ACQ). As inscrições seguem até 15 de julho no site do Instituto Avalia, e a prova objetiva está marcada para 30 de agosto. As convocações estão previstas para dezembro, com contratações a partir de janeiro.

O coordenador-geral de operações censitárias, Fernando Damasco, afirmou que o 12º CAFA buscará levantar informações sobre a estrutura agrária, a organização do setor e o perfil dos trabalhadores rurais. A coleta será feita por visitas a estabelecimentos agropecuários, com expectativa de alcançar cerca de 5 milhões de unidades. Segundo ele, o instituto também implantará 948 postos censitários temporários para apoiar as equipes em campo.

Segundo o IBGE, as 8.238 vagas do Edital 01/2026 e as 394 vagas de agente censitário de qualidade do Edital 02/2026 serão destinadas ao 12º CAFA, que orienta a organização das equipes, dos postos temporários e da cobertura territorial da operação censitária rural.

Fonte: agenciadenoticias.ibge.gov.br

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SLC Agrícola decidirá em 30 dias sobre preferência em terras da Radar

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A SLC Agrícola decidirá dentro do prazo contratual se vai exercer o direito de preferência sobre áreas do portfólio da Radar vendidas pela Cosan. A informação foi confirmada nesta terça-feira (23) pelo CEO da companhia, Aurélio Pavinato, durante o World Agri-Tech South America, em São Paulo. Segundo o executivo, o prazo para a decisão é de 30 dias a partir da notificação recebida pela empresa.

Na semana passada, a SLC Agrícola informou ao mercado que recebeu notificação sobre a venda de propriedades do Grupo Radar nas quais possui contrato de arrendamento vigente para exploração agrícola em aproximadamente 17,6 mil hectares. Em comunicado, a companhia afirmou que avalia as condições comerciais da oferta.

Ao comentar o tema, Pavinato disse que a empresa vai se manifestar dentro do período previsto em contrato. “Nós vamos decidir dentro do prazo. É tudo o que eu posso falar”, afirmou. Questionado novamente sobre o assunto, reforçou que a deliberação ocorrerá dentro dos 30 dias contados a partir da notificação.

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A manifestação ocorre após a Cosan anunciar a venda de parte das propriedades agrícolas da Radar por R$ 1,85 bilhão. Os imóveis estão localizados em Mato Grosso, somam 41.214 hectares e são destinados ao cultivo de soja, milho e algodão.

A SLC mantém arrendamento em parte dessas áreas, o que sustenta o direito de preferência mencionado pela companhia. Neste momento, a empresa concentra a análise nas condições comerciais da operação.

A decisão da SLC Agrícola sobre o exercício do direito de preferência será tomada dentro do prazo contratual de 30 dias, após avaliação da oferta relacionada às áreas do portfólio da Radar em Mato Grosso.

Fonte: Estadão Conteúdo

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Conheça o aplicativo que promete diagnóstico rápido de doenças na soja

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Foto: reprodução/Planeta Campo

Com apoio da inteligência artificial, pesquisadores brasileiros estão desenvolvendo tecnologias capazes de identificar doenças na soja ainda nos estágios iniciais, auxiliando produtores rurais na tomada de decisão e reduzindo perdas nas lavouras.

A inovação mostra como a agricultura digital avança no país por meio de pesquisas realizadas pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa).

Além de desenvolver robôs e equipamentos para coleta de dados dentro das propriedades rurais, os pesquisadores trabalham na integração de câmeras especiais, GPS, sensores, computadores e sistemas automatizados para transformar informações do campo em soluções práticas para os produtores.

Segundo o pesquisador da Embrapa Agricultura Digital, Thiago Teixeira Santos, o processo envolve a construção de protótipos voltados para uso nas fazendas. Após a validação da tecnologia, a expectativa é transferir os projetos para empresas parceiras capazes de industrializar os equipamentos ou oferecer os serviços em escala comercial.

Falta de mão de obra acelera automação

O avanço da automação no campo também responde a um desafio crescente enfrentado pela agropecuária mundial: a escassez de mão de obra para atividades que exigem esforço físico, como poda, pulverização e colheita.

“Você precisa de um contingente de trabalhadores temporários, que é cada vez mais difícil de conseguir. Isso afeta o grande produtor, o médio e o pequeno”, destaca Santos. Nesse cenário, máquinas e sistemas automatizados surgem como alternativas para tornar as tarefas menos desgastantes e aumentar a eficiência das operações.

A expectativa é que, futuramente, diversas atividades possam ser executadas de forma autônoma, permitindo maior produtividade mesmo com menos trabalhadores disponíveis no campo.

Aplicativo identifica doenças na soja por foto

Uma das tecnologias em desenvolvimento utiliza inteligência artificial para diagnosticar doenças na soja a partir de imagens captadas pelo celular.

O funcionamento é semelhante ao processo de aprendizagem humana, os pesquisadores alimentam o sistema com milhares de imagens de plantas saudáveis e doentes, ensinando a inteligência artificial a reconhecer padrões característicos de enfermidades como ferrugem asiática e míldio.

Atualmente, o aplicativo já está em fase de testes com produtores rurais. A ferramenta analisa a fotografia enviada e apresenta uma avaliação sobre o possível problema encontrado na lavoura.

De acordo com o pesquisador da Embrapa Agricultura Digital, Jayme Garcia Barbedo o objetivo é disponibilizar uma tecnologia altamente precisa, próxima de 100% de acerto, antes de seu lançamento definitivo.

Solução pode chegar a mais de 20 culturas

Embora o desenvolvimento mais avançado esteja voltado para soja e milho, os estudos já incluem mais de 20 culturas agrícolas.

A construção dos modelos depende diretamente da participação dos produtores, que autorizam a coleta de imagens e dados em suas propriedades. Essas informações servem de base para treinar os algoritmos e aumentar a precisão dos diagnósticos.

O sistema possui duas versões, uma delas utiliza conexão com a internet para enviar as imagens a servidores mais robustos, garantindo maior precisão nas análises. A outra funciona diretamente no celular, dispensando conectividade, embora apresente um nível de acerto um pouco menor.

“O cérebro humano é fantástico. Uma criança com alguns poucos exemplos, ela já aprende perfeitamente aquele objeto. O computador normalmente precisa de bem mais exemplos, bem mais exemplos, ele vai aprendendo e aos poucos ele então aprende a identificar aquele padrão”, afirma Barbedo.

Diagnóstico rápido reduz prejuízos

Segundo os pesquisadores, as doenças estão entre as principais causas de perdas nas propriedades rurais. Muitas vezes, a identificação precoce depende da visita de especialistas ou técnicos de extensão rural, que nem sempre conseguem atender a demanda existente.

Nesse contexto, a inteligência artificial atua como uma ferramenta de apoio, oferecendo uma resposta rápida ao produtor e permitindo que medidas de controle sejam adotadas antes que o problema se espalhe pela lavoura.

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