À medida que o etanol de milho se consolida como um dos motores da expansão do setor de biocombustíveis no Brasil, com projeções que chegam a 13,2 bilhões de litros já na safra 2026/27 segundo dados da Datagro Consultoria, cresce também a necessidade de tecnologias capazes de sustentar esse avanço com eficiência, previsibilidade e competitividade.
Nesse cenário, a Inteligência Artificial (IA) deixa de ser uma tendência futurista e passa a ocupar o centro das decisões operacionais nas plantas de biocombustíveis.
Nos últimos anos, a indústria tem vivenciado o impacto direto da digitalização de processos. Ferramentas de automação, análise de dados em tempo real e sistemas integrados de Indústria 4.0 transformaram o panorama produtivo e garantiram otimização contínua desde a moagem até o tratamento de coprodutos como DDG e óleo de milho.
Segundo Mario Cacho, diretor de vendas para Grain Processing na América Latina da IFF, multinacional líder em biociência, fragrâncias e sabores e que atua no setor de biocombustíveis com um portfólio de enzimas e leveduras para etanol de cereais, o setor vive um ponto de inflexão.
“A IA está permitindo que as plantas deixem de operar por tentativa e erro. Hoje, decisões antes tomadas com base em experiência ou percepção passam a ser guiadas por modelos matemáticos precisos, que simulam cenários, antecipam desvios e sugerem as melhores rotas de processo.”
IA como alavanca para rendimento
Com a competitividade pressionada por custos crescentes, inclusive pela volatilidade do milho, que segue em destaque na dinâmica de oferta e demanda nacional, cada ganho de eficiência se traduz diretamente em margem.
Sistemas baseados em IA já conseguem integrar dados de temperatura, sólidos em fermentação, performance de enzimas e comportamento de leveduras para sugerir ajustes quase instantâneos no processo.
A automação avançada combinada à inteligência de dados é considerada um elemento essencial para reduzir custos agroindustriais, garantir estabilidade operacional e otimizar o uso de recursos.
Sobre esse ponto, Cacho destaca: “A IA amplia a capacidade de prever o comportamento da fermentação, identificar riscos de contaminação e ajustar a combinação ideal de enzimas e leveduras. Não se trata apenas de evitar perdas, mas de extrair o máximo potencial de cada grão processado.”
Notícias Relacionadas
BioMilho
CMAA planeja safra 2026 em cenário mais crítico
No JornalCana 360, Alisson Colonhezi detalha os desafios industriais, decisões estratégicas de mix e por que o etanol de milho integrado à cana ganha relevância no futuro da bioenergia
BioMilho
Exportação brasileira de farelos de milho cresce quase 10%
Crescimento de exportação de farelos de milho é registrado pelo Ministério do Desenvolvimento
Do milho a outros cereais: eficiência multimatérias-primas
O avanço da tecnologia também amplia a flexibilidade das plantas. Com a crescente adoção de matérias-primas alternativas, como o sorgo e o trigo, que já surgem como opções competitivas para determinados biomas e safras, a IA torna-se essencial para simular o impacto de cada cereal na dinâmica fermentativa e energética da planta.
Modelos preditivos permitem calcular variações na liberação de açúcares, tolerância alcoólica das leveduras e comportamento enzimático.
Essa previsibilidade possibilita que a usina adapte rapidamente sua estratégia conforme preço da matéria-prima, disponibilidade regional ou sazonalidade, escolhendo entre maximizar produtividade ou rendimento de acordo com o momento de mercado.
Rumo à competitividade sustentável
Com o setor em franca expansão e com o etanol de milho representando cerca de 20% do total produzido no Brasil segundo a Empresa de Pesquisa Energética, a tendência é que o papel da IA se fortaleça como ferramenta estruturante de competitividade.
“Estamos entrando em uma era em que o diferencial não será mais apenas ter acesso à tecnologia, mas sim integrar dados, processos e inteligência preditiva para decidir rápido e operar melhor”, afirma Cacho.
A participação da IFF no BioMilho 2026, que acontece no dia 26 de fevereiro, em Ribeirão preto, deverá aprofundar justamente essa transição do olhar operacional para o estratégico. A discussão mostrará como algoritmos, automação e biotecnologia se combinam para criar usinas mais eficientes, resilientes e rentáveis.
Em um cenário no qual cada litro de etanol e cada tonelada de DDG fazem diferença no resultado final, a IA deixa de ser uma promessa e se torna um recurso indispensável para transformar dados em decisões e decisões em vantagem competitiva.