Um estudo conduzido pela ABStartups em parceria com a Universidade de São Paulo (USP), divulgado pelo Startupi, mapeia o crescimento expressivo das agtechs no Brasil. O setor reúne startups que aplicam tecnologia, incluindo inteligência artificial, ao agronegócio, com soluções que vão de monitoramento de lavouras por drones até sistemas preditivos de pragas e precificação de commodities.
O dado mais relevante do estudo não é apenas o crescimento numérico do setor. É o perfil dos dados que essas empresas processam: localização georreferenciada de propriedades, histórico de produção, condições climáticas cruzadas com dados financeiros de produtores e, em alguns casos, identificação biométrica de trabalhadores rurais.
Esse conjunto de informações coloca as agtechs diretamente no radar da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD, Lei nº 13.709/2018) e da regulação emergente sobre inteligência artificial no Brasil. Entender o que isso significa na prática é essencial para qualquer founder, CTO ou investidor que atue ou pretenda atuar no setor.
Contexto jurídico e regulatório
O que diz a LGPD para sistemas de IA
A LGPD não menciona inteligência artificial de forma explícita, mas seus princípios se aplicam integralmente a qualquer sistema que colete, armazene, processe ou compartilhe dados pessoais, incluindo aqueles usados para treinar modelos de IA. O artigo 5º define dado pessoal como qualquer informação relacionada a pessoa natural identificada ou identificável.
No contexto das agtechs, dados de produtores rurais (CPF, localização da propriedade, histórico financeiro agrícola) são dados pessoais. Dados de trabalhadores rurais coletados por sistemas de reconhecimento facial são dados biométricos, classificados como dados sensíveis pelo artigo 11 da LGPD, exigindo bases legais ainda mais restritas para o tratamento.
O artigo 20 da LGPD traz uma exigência diretamente ligada a sistemas de IA: o titular tem direito de solicitar revisão de decisões tomadas exclusivamente com base em tratamento automatizado, incluindo decisões que afetem seus interesses, como concessão de crédito agrícola ou elegibilidade a programas de seguro rural. Isso impõe às empresas a obrigação de manter explicabilidade nos seus modelos.
PL 2.338/2023: o marco de IA em tramitação
O Projeto de Lei nº 2.338/2023, aprovado pelo Senado Federal em dezembro de 2024 e em análise na Câmara dos Deputados, estabelece um regime de riscos para sistemas de IA. Sistemas usados em decisões de crédito, acesso a serviços essenciais e gestão de trabalhadores são classificados como de alto risco, com obrigações adicionais de transparência, auditoria e relatório de impacto.
Agtechs que usam IA para scoring de produtores rurais junto a fintechs, ou que tomam decisões automatizadas sobre contratação e monitoramento de mão de obra, podem ser enquadradas nessa categoria. O texto do PL ainda prevê a designação de um operador responsável e a realização de avaliações de conformidade antes da implantação do sistema.
A Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) publicou em 2023 o Regulamento de Doses de Proteção de Dados (Resolução CD/ANPD nº 2), que orienta a elaboração de Relatórios de Impacto à Proteção de Dados Pessoais (RIPD). Para sistemas de IA que fazem perfilamento ou decisões automatizadas, o RIPD deixa de ser recomendação e passa a ser obrigação, conforme o artigo 38 da LGPD.
Impacto prático
Para founders e CTOs de agtechs, o primeiro passo concreto é mapear todos os fluxos de dados pessoais dentro dos produtos. Isso inclui dados coletados por sensores IoT, imagens de satélite vinculadas a propriedades identificáveis, dados inseridos por produtores em plataformas SaaS e qualquer integração com bureaus de crédito ou órgãos governamentais como o MAPA (Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento).
Esse mapeamento é o ponto de partida para duas obrigações simultâneas: a definição de base legal para cada operação de tratamento (artigo 7º da LGPD) e a elaboração do RIPD quando houver decisão automatizada ou tratamento em larga escala. Startups em estágio inicial frequentemente pulam essa etapa e enfrentam dificuldades em due diligences de Series A ou em contratos com grandes empresas do agronegócio que exigem conformidade comprovada na cadeia de fornecedores.
Do ponto de vista contábil, os custos de conformidade precisam ser previstos no orçamento. Uma estrutura mínima de privacidade inclui a designação de um Encarregado de Dados (DPO), a contratação de assessoria jurídica especializada para revisão de contratos com parceiros e a implementação de políticas internas de segurança da informação alinhadas à ISO 27001. Esses custos variam, mas uma estimativa conservadora para startups em estágio Seed a Series A gira entre R$ 30.000 e R$ 120.000 anuais, dependendo do volume de dados processados e do número de integrações com terceiros.
Considerações finais
O avanço das agtechs brasileiras é uma oportunidade real para o agronegócio e para o ecossistema de startups. Mas crescer rápido sem estrutura regulatória é um risco que pode custar caro: a ANPD pode aplicar sanções de até 2% do faturamento da empresa no Brasil, limitadas a R$ 50 milhões por infração (artigo 52 da LGPD). Para startups com valuation crescente, isso representa não apenas risco financeiro, mas também reputacional junto a investidores e clientes corporativos.
Conformidade com a LGPD e preparo para o marco de IA não são obstáculos ao crescimento. São ativos competitivos. Empresas que estruturam sua governança de dados desde cedo chegam às negociações com clientes corporativos e investidores institucionais em posição muito mais sólida do que aquelas que tratam privacidade como item de lista de pendências.