Esperar uma safra para descobrir como uma semente se comporta em diferentes condições de cultivo é parte da rotina das empresas de melhoramento genético. A argentina Calice propõe encurtar esse caminho: a partir de dados de experimentos no campo, a agtech cria simulações computacionais que, segundo o diretor comercial no Brasil, Maurício Garcia, permitem antecipar em cerca de 90 dias resultados que dependeriam de um novo ciclo agrícola.
Em entrevista à CNN Agro, Garcia conta que a estratégia de negócio é direcionada a empresas de insumos e sementes, que investem em P&D (Pesquisa & Desenvolvimento) a fim de decidir onde testar seus produtos e como posicioná-los comercialmente. Com atuação no Brasil, na Argentina e nos Estados Unidos, a companhia concentra seus esforços em IA e biotecnologia para esses mercados por serem líderes de produção e comercialização de soja, milho e algodão.
Para a agtech, o mercado brasileiro como um dos principais motores de expansão. Até 2027, inclusive, o Brasil e os Estados Unidos devem ultrapassar a Argentina em negócios da empresa, destaca Garcia.
Criada há sete anos e presente no Brasil há dois, a Calice atende empresas como Corteva, Basf e TMG. Os interlocutores são principalmente profissionais e líderes de pesquisa e desenvolvimento, além das equipes de marketing responsáveis pelo posicionamento dos produtos.
Os contratos são organizados por regiões, com projetos customizados conforme as necessidades de cada cliente. Na Argentina, a estrutura reúne cerca de 25 pessoas, incluindo as equipes de desenvolvimento computacional e das áreas administrativa e financeira.
A empresa também pretende avançar na Europa. Como parte dessa estratégia, planeja participar do encontro Euroseeds, em outubro deste ano, para prospectar oportunidades com culturas e produtos diferentes daqueles que concentram sua atuação atual.
Segundo o executivo, os US$ 2,5 milhões em recursos captados em 2025 foram direcionados principalmente à operação da agtech nos três países de atuação, além do investimento na estrutura computacional, que fica na capital argentina de Buenos Aires.
A companhia considera novas rodadas de investimento em 2026, mas ainda não tem uma operação definida.
Do campo para a simulação virtual
O ponto de partida do trabalho é um experimento real. As empresas clientes fornecem dados dos ensaios, como características do solo, fertilização, número de plantas e desempenho das cultivares. A Calice utiliza essas informações em modelos computacionais para analisar a interação entre o material genético e o ambiente de cultivo.
Um teste realizado em alguma lavoura do Brasil pode ajudar a identificar outras regiões com condições favoráveis a resultados semelhantes. A modelagem também procura antecipar ambientes em que a mesma cultivar pode enfrentar dificuldades e apontar quais fatores contribuíram positiva ou negativamente para seu desempenho.
Com isso, as simulações podem orientar tanto a seleção de áreas para novos testes quanto decisões sobre a época de plantio e o posicionamento técnico de uma semente.
O trabalho, ressalta Garcia, depende de ensaios agronômicos reais. Os modelos utilizam os dados produzidos pelos clientes para simular o comportamento dos produtos em outros cenários e direcionar os próximos experimentos.
Segundo o diretor comercial, a tecnologia da Calice funciona como um direcionador dos investimentos em pesquisa. Ao identificar ambientes com maior probabilidade de sucesso e condições que podem limitar o desempenho de um produto, a empresa busca tornar mais assertiva a escolha dos locais e das condições dos ensaios agrícolas.
Essa demanda ganha espaço, na avaliação do executivo, em um cenário de margens apertadas entre os clientes. Empresas de melhoramento genético precisam continuar desenvolvendo produtos, mesmo quando há menos recursos disponíveis para investir.
Em simulações de condições climáticas associadas ao El Niño, por exemplo, a tecnologia pode ajudar a definir a disponibilidade de água a ser testada em um ensaio físico ou explorar seus efeitos em ambiente virtual. O objetivo é avaliar como o conjunto dessas condições interfere no resultado agronômico.
Para Garcia, a possibilidade de reduzir o tempo necessário para gerar informações e orientar gastos com pesquisa tende a acelerar a adoção da inteligência artificial no agronegócio. A aposta da Calice é transformar os dados já produzidos nos ensaios em decisões sobre onde e como conduzir as próximas etapas de desenvolvimento.
Da biotecnologia aos ensaios virtuais
Fundada na Argentina em 2018, a Calice nasceu com a proposta de aproximar a pesquisa acadêmica das necessidades da indústria agrícola. Cofundada pelo empresário argentino Ramiro Olivera, a empresa começou com foco em engenharia genética aplicada a cultivos e, paralelamente, desenvolvia ferramentas computacionais para compreender o comportamento das plantas em diferentes condições ambientais.
O rumo do negócio mudou a partir das conversas com empresas do setor. Os modelos computacionais despertaram interesse pela possibilidade de avaliar o desempenho de produtos antes de ampliar os experimentos no campo. Sob a liderança de Olivera, a Calice encerrou seu laboratório de biologia molecular e concentrou a operação na modelagem computacional voltada a ensaios agronômicos virtuais.
A tecnologia deu origem à plataforma chamada Nodes, que combina inteligência artificial, ciência de dados e bioinformática. A partir de informações de experimentos reais, os modelos relacionam o desempenho de sementes, biológicos e produtos de proteção de cultivos às condições ambientais.
A ferramenta permite explorar milhares de combinações para apoiar decisões sobre quais produtos avançar, onde posicioná-los e quais testes físicos priorizar, informa a empresa nos canais oficiais.
A proposta responde a uma limitação da pesquisa agrícola: mesmo após anos de desenvolvimento, os experimentos de campo cobrem apenas parte das condições de clima, solo e manejo que um produto poderá encontrar no mercado. Os ensaios virtuais complementam essa validação, com o objetivo de reduzir incertezas antes de comprometer mais tempo e recursos.