Como a Coplana saiu de uma TI informal para o reconhecimento entre as mais inovadoras do Brasil, investindo em dados, governança e automação industrial. A cooperativa agroindustrial reúne mais de 1.200 produtores rurais. Ainda assim, provou que não é preciso nascer com uma área de tecnologia robusta para competir com companhias muito maiores.
Essa foi a discussão central do episódio #365 do nosso podcast, que recebeu Danilo Marçal, CTO da Coplana. De fato, ele reconstruiu, praticamente do zero, uma estrutura de tecnologia que hoje sustenta automação industrial, rastreamento inteligente e conectividade em áreas rurais. Também ajudou a colocar a cooperativa entre as 100 empresas mais inovadoras do país, segundo o IT Forum.
Transformação digital no agronegócio, nesse caso, significa uma coisa concreta. Basicamente, é transformar uma TI tratada como despesa operacional em uma função capaz de sustentar decisões de negócio, com dados confiáveis e prioridades claras. Aliás, esse é o núcleo da história e o ponto que mais interessa a quem lidera tecnologia fora dos grandes centros urbanos.
Na prática, a lição vale para qualquer negócio de porte médio que ainda trata tecnologia como área de suporte. Nesse sentido, o caminho que a Coplana percorreu, do diagnóstico à priorização orçamentária, oferece um roteiro replicável. Por isso, serve para quem precisa justificar investimento em dados sem o orçamento de uma multinacional.
Da informalidade à governança: o ponto de partida
Antes da reestruturação, a TI da Coplana funcionava como um departamento de suporte, sem orçamento planejado nem prioridades formais. Na prática, decisões de infraestrutura aconteciam por demanda pontual, sem diagnóstico do que realmente precisava de investimento.
O que o diagnóstico revelou
O primeiro movimento não foi comprar tecnologia nova. Na verdade, foi mapear a maturidade real da operação. Concretamente, isso significava identificar quais processos dependiam de planilhas soltas e quais sistemas não conversavam entre si. Ademais, revelava onde a falta de dados confiáveis mais custava caro para a cooperativa. Aliás, o levantamento expôs um padrão comum em empresas que cresceram rápido sem investir em estrutura. Cada área havia criado sua própria solução paliativa, e nenhuma delas conversava com as demais. Dessa forma, esse diagnóstico virou a base para negociar orçamento e prioridades com o board. Afinal, transformou uma sensação difusa de “a TI precisa melhorar” em uma lista concreta de lacunas com impacto financeiro mensurável.
Por que tantas áreas de TI nunca saem desse estágio
Na prática, a maioria das empresas de porte médio não trava por falta de vontade de evoluir a tecnologia. Na verdade, trava porque o diagnóstico nunca vira prioridade formal, e fica em segundo plano diante de demandas urgentes do dia a dia operacional. Sem um documento que traduza lacunas técnicas em risco de negócio, a área de TI segue apagando incêndio. Assim, sobra pouco espaço de agenda para propor a mudança estrutural que resolveria o problema pela raiz. Por isso, a Coplana só conseguiu romper esse ciclo. Na prática, tratou o diagnóstico como um projeto com prazo e entregável, não como uma tarefa de fundo.
Por que a cultura de governança virou prioridade estratégica?
Certamente, ter política de dados no papel não garante que ela funcione na prática. Uma pesquisa da Gartner com 223 líderes de dados e analytics revelou algo importante. Segundo o levantamento, a resistência cultural pesa mais do que a falta de orçamento como motivo de fracasso de iniciativas de governança. Especificamente, essa resistência aparece na proporção de 60% contra 40%. Além disso, a mesma análise projeta algo preocupante para os próximos anos. Até 2027, 60% das organizações que ignorarem os desafios culturais da governança de dados vão falhar em governar inteligência artificial de forma eficaz.
O que esse dado explica sobre a Coplana
Assim, esse número ajuda a entender por que a cooperativa priorizou processo antes de ferramenta. Sem confiança nos dados que alimentam decisões de plantio, logística e crédito para os cooperados, qualquer investimento fica apoiado em uma base frágil. Na prática, isso vale tanto para automação quanto para inteligência artificial. Ou seja, governança não era burocracia, era pré-requisito.
Da política ao hábito diário
Certamente, definir regras de qualidade de dado em um documento é a parte fácil. De fato, o trabalho real está em fazer cada área operacional adotar essas regras no dia a dia. Às vezes, isso significa mais um campo para preencher ou uma etapa a mais no processo. Na prática, foi essa mudança de hábito, e não apenas a criação de políticas, que sustentou o avanço da Coplana.
Conectividade rural: o gargalo que quase ninguém discute
Um obstáculo específico do agronegócio raramente aparece nas discussões de transformação digital feitas para o ambiente urbano. Basicamente, sem sinal estável no campo, os dados que deveriam sustentar a governança simplesmente não chegam. Assim, a Coplana precisou investir em conectividade nas áreas mais distantes dos polos urbanos antes mesmo de pensar em automação avançada. Afinal, um sistema de rastreamento não serve de nada se a informação para na porteira da fazenda.
Esse investimento em infraestrutura básica raramente aparece em cases de inovação. Ainda assim, foi o que viabilizou tudo o que veio depois.
O custo escondido de ignorar a infraestrutura básica
Naturalmente, é tentador pular direto para o projeto mais visível, como um painel de indicadores ou um modelo de previsão. No entanto, quando a infraestrutura de base falha, o problema se manifesta de forma indireta. Por exemplo, aparecem relatórios com dados incompletos e decisões tomadas com informação de dias atrás. Além disso, surge uma sensação geral de que a tecnologia “não funciona direito”, mesmo quando o software em si está correto. Por isso, resolver conectividade antes de automação evitou que a Coplana gastasse energia corrigindo sintomas em vez da causa.
Automação industrial e rastreamento: o que mudou na operação
Com o diagnóstico em mãos e a conectividade resolvida, a cooperativa priorizou duas frentes operacionais. Basicamente, focou em automação de processos industriais e em rastreamento de produtos ao longo da cadeia.
Na prática, a automação reduziu retrabalho e deu visibilidade em tempo real sobre etapas que antes dependiam de controle manual. Já o rastreamento inteligente passou a acompanhar o produto desde a entrada do cooperado até a distribuição. Assim, criou um histórico auditável que hoje sustenta desde controle de qualidade até resposta a auditorias externas.
Aliás, esses pilares se conectam a um movimento mais amplo do mercado. Atualmente, empresas de diferentes setores já aplicam IA aos negócios em frentes que geram resultado concreto, da automação de processos à previsão de demanda. Nesse sentido, o caso da Coplana mostra que essa lógica também funciona em operações mais tradicionais, como o agronegócio cooperativista.
O efeito em cadeia desses investimentos
De fato, nenhuma dessas frentes avançou isolada. Afinal, a automação só passou a gerar dado confiável porque a conectividade já garantia que a informação chegasse em tempo real. Igualmente, o rastreamento só virou histórico auditável porque a governança já havia definido o que contava como dado válido. Portanto, essa sequência de dependências explica um erro comum. Concretamente, copiar apenas a ferramenta usada pela Coplana, sem repetir a ordem das etapas, tende a decepcionar quem tenta o atalho.
Qual o papel do orçamento e do board nessa priorização?
Basicamente, levar tecnologia para dentro da pauta estratégica exigiu tradução. Por isso, em vez de pedir orçamento para modernizar sistemas, a área de TI passou a apresentar impacto em indicadores que o board já acompanhava. Entre eles, perdas evitadas, tempo de resposta a problemas operacionais e capacidade de rastrear produtos em caso de reclamação ou auditoria.
Como isso mudou a conversa com o board
Assim, essa tradução criou um critério de priorização mais objetivo. Nesses casos, projetos sem impacto claro em algum desses indicadores esperavam. Já os que tinham impacto avançavam primeiro, mesmo quando exigiam investimento maior. Por isso, o board deixou de avaliar pedidos de tecnologia pelo valor do investimento isolado. Em vez disso, passou a avaliá-los pelo retorno esperado em indicadores que já fazem parte da rotina de gestão da cooperativa.
Previsibilidade em um negócio que a cooperativa não controla totalmente
Aliás, um desafio específico do agronegócio cooperativista é que boa parte da produção não pertence à empresa. Por isso, a Coplana depende da safra de mais de 1.200 produtores independentes para prever volume, qualidade e prazos. Governança de dados, nesse contexto, não é um exercício abstrato de organização interna. Na prática, é a diferença entre prever com mais de 80% de acurácia ou operar no escuro.
Quais os riscos de pular etapas na maturidade digital?
Com frequência, o caminho mais comum é inverter a ordem: comprar automação e inteligência artificial antes de resolver a base de dados.
Erro amplificado em velocidade maior
Na prática, sistemas automatizados amplificam erro de dado ruim na mesma velocidade em que amplificariam um dado confiável, só que na direção errada. Por exemplo, uma decisão de compra baseada em previsão de safra distorcida custa muito mais quando é tomada em escala automatizada. O motivo é simples: antes, esse tipo de erro passava por um filtro humano.
Dificuldade de medir retorno
Além disso, pular a etapa de diagnóstico também dificulta medir retorno. Sem indicador de partida, fica difícil provar ao board que o investimento em tecnologia gerou impacto. Como resultado, isso enfraquece a área de TI na próxima rodada de orçamento e trava o ciclo de investimento no ano seguinte.
O que essa jornada ensina para outras lideranças
Em resumo, a trajetória da Coplana não é sobre ter o maior orçamento de tecnologia do setor. Na verdade, é sobre sequência: diagnóstico antes de ferramenta, governança antes de automação e indicadores de negócio antes de pedido de investimento.
Aliás, para quem lidera operações fora do eixo das grandes metrópoles, com orçamento mais enxuto e legado tecnológico mais informal, essa sequência importa ainda mais. Não é preciso nascer digital para competir com quem já nasceu. É preciso decidir, com disciplina, o que resolver primeiro. Depois, é preciso sustentar essa decisão, mesmo quando o resultado leva mais tempo para aparecer do que uma compra de tecnologia pronta.
