Do software à sustentabilidade: por que o futuro do leite é orientado por dados

Quando comecei minha trajetória no agro, ainda como médica veterinária, eu não imaginava que passaria boa parte da minha carreira construindo tecnologia. Mas, olhando para trás, faz todo sentido.

Desde o início, o que me movia não era apenas a produção em si, mas entender como melhorar sistemas produtivos de forma consistente. Foi isso que me levou ao desenvolvimento de software de gestão, à construção de uma empresa que chegou a atender milhares de fazendas no Brasil e, principalmente, a uma constatação que mudaria completamente o meu caminho: o valor não estava no software, o valor estava nos dados.

Ao longo dos anos, vimos que, quando bem estruturados, os dados têm o poder de transformar a forma como o setor toma decisão. Foi assim que surgiram benchmarks, comparações entre sistemas produtivos e uma nova capacidade de enxergar eficiência de forma objetiva. Mas havia um limite. A gestão, por si só, já não respondia às novas demandas do mercado.

A virada: quando eficiência deixa de ser suficiente

Nos últimos anos, o agro passou a lidar com um novo tipo de pressão. Não basta produzir mais, é preciso produzir melhor. Não basta ser eficiente, é preciso ser transparente. Não basta gerar resultado, é preciso comprovar impacto.

E aqui entra um ponto importante. Ainda existe uma tendência de associar sustentabilidade, no agro, apenas à pegada de carbono. Mas essa é só uma parte da história.

Na prática, sustentabilidade exige uma estrutura muito mais ampla, baseada em dados confiáveis, indicadores comparáveis, capacidade de análise e, principalmente, tomada de decisão orientada por evidência. Sem isso, qualquer discussão sobre ESG se torna superficial.

O maior desafio não é tecnologia

Se tem algo que aprendemos ao longo da construção da ESGpec, é que o maior desafio não está no desenvolvimento tecnológico, mas na construção de entendimento.

O setor ainda convive com desinformação, excesso de jargões, dificuldade de interlocução técnica dentro das empresas e, em muitos casos, iniciativas que existem apenas para cumprir protocolo. Esse cenário gera resistência e, muitas vezes, afasta justamente quem deveria estar no centro da transformação: o produtor.

Por isso, uma parte essencial do nosso trabalho passou a ser educação. Traduzir dados complexos em algo aplicável no campo, conectar a técnica com a realidade e mostrar, na prática, que sustentabilidade não é custo, é estratégia.

Do dado à decisão

Na prática, o que construímos foi uma lógica diferente. Não começamos pelo carbono, começamos pela maturidade.

Hoje, é possível olhar para uma fazenda e entender em que estágio ela está em termos de gestão, bem-estar animal, eficiência produtiva e práticas ambientais. A partir dessa base, faz sentido avançar para métricas mais complexas, como a pegada de carbono.

Esse caminho muda completamente a dinâmica. Evita exigir do produtor algo para o qual ele ainda não tem estrutura e, ao mesmo tempo, cria condições reais de evolução. Mais do que isso, permite gerar valor.

Quando bem aplicado, ESG não apenas reduz impacto ambiental. Ele melhora resultado econômico, reduz risco e fortalece o posicionamento no mercado.

ESG não é sobre relatório, é sobre estrutura

Outro ponto fundamental é entender quem usa esses dados e com qual objetivo.

Para a indústria, eles são essenciais para reportes de escopo 3, acesso a mercados e construção de narrativas consistentes. Para o produtor, o valor está na eficiência, na clareza de decisão e na definição de caminhos práticos.

São perspectivas diferentes, conectadas por uma mesma base: dados confiáveis.

Por isso, ESG não pode ser tratado como um relatório. Ele precisa ser tratado como infraestrutura.

O futuro já começou

Hoje, já conseguimos medir e analisar uma parcela relevante da produção de leite no Brasil. Mas isso ainda é apenas o começo.

O próximo passo não é somente ampliar essa cobertura, mas transformar dados em inteligência de cadeia. Sair do diagnóstico e avançar para comparação entre regiões, identificação de padrões e tomada de decisão em escala.

E, principalmente, construir uma narrativa real sobre o agro brasileiro, baseada em evidência e não em percepção.

Para quem está começando

Se eu pudesse deixar um conselho para quem está entrando no agro, especialmente em deep tech, seria direto: não navegue sozinho.

Busque bons parceiros, trabalhe com dados e esteja disposto a ajustar a rota. Construir algo relevante nesse setor exige conhecimento técnico, visão de longo prazo e uma capacidade constante de adaptação.

No fim, tudo começa com medir

A transformação da pecuária não começa com tecnologia, começa com entendimento. E entendimento começa com dados.

Medir não é o fim, mas é, sem dúvida, o primeiro passo para transformar.