Inteligência artificial e tecnologia da informação nos cursos de agronomia no Brasil : inteligência agronômica com IA (IA-IA)
Resumo
Resumo: O avanço da transformação digital no agronegócio tem ampliado o uso de tecnologias baseadas em dados, automação e inteligência artificial (IA), demandando novas competências profissionais do engenheiro agrônomo. Apesar desse cenário, há indícios de que a formação acadêmica em Agronomia no Brasil ainda não acompanha plenamente tais mudanças. Nesse contexto, o presente estudo teve como objetivo analisar a presença e a abordagem de conteúdos relacionados à Inteligência Artificial, Tecnologia da Informação (TI) e temas correlatos — como informática, computação, ciência de dados e sistemas computacionais — nos cursos de Agronomia do Brasil, considerando as instituições com melhor desempenho no Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes (ENADE) 2023 em cada unidade federativa. A pesquisa caracteriza-se como qualitativa e descritiva, baseada em análise documental das matrizes curriculares e Projetos Pedagógicos de Curso (PPCs), complementada por revisão bibliográfica sobre a aplicação dessas tecnologias no agronegócio. Os resultados evidenciam que, embora termos relacionados à TI e à computação estejam presentes na maioria das matrizes curriculares analisadas, a inserção explícita de conteúdos voltados à Inteligência Artificial ainda é limitada, fragmentada e predominantemente concentrada em disciplinas de caráter generalista, muitas vezes ofertadas como optativas e em etapas iniciais dos cursos. Observa-se, ainda, uma baixa contextualização desses conteúdos ao ambiente agronômico, indicando um descompasso entre as demandas do agronegócio digital e a formação acadêmica ofertada. Conclui-se que há necessidade de modernização curricular nos cursos de Agronomia, com maior integração de conteúdos tecnológicos aplicados, de forma interdisciplinar, crítica e alinhada às transformações digitais do setor agropecuário Abstract: The advance of digital transformation in agribusiness has expanded the use of data-driven technologies, automation, and artificial intelligence (AI), requiring new professional competencies from agronomists. Despite this scenario, there is evidence that academic training in Agronomy in Brazil has not yet fully kept pace with these changes. In this context, this study aimed to analyze the presence and approach of content related to Artificial Intelligence, Information Technology (IT), and related themes—such as computing, data science, and computational systems—in Agronomy programs in Brazil, considering the institutions with the best performance in the 2023 National Student Performance Exam (ENADE) in each federal unit. The research is characterized as qualitative and descriptive, based on documentary analysis of curricular matrices and Course Pedagogical Projects (PPCs), complemented by a bibliographic review on the application of these technologies in agribusiness. The results indicate that although terms related to IT and computing are present in most of the analyzed curricula, the explicit inclusion of Artificial Intelligence content remains limited, fragmented, and predominantly concentrated in generalist disciplines, often offered as electives and in the early stages of the programs. Additionally, there is a low level of contextualization of these contents to the agronomic environment, revealing a mismatch between the demands of digital agribusiness and the academic training provided. It is concluded that there is a need for curricular modernization in Agronomy programs, with greater integration of applied technological content in an interdisciplinary, critical, and sector-oriented manner.