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Yara investe na Stenon para ampliar uso eficiente de fertilizantes

A Yara investiu na agtech alemã Stenon, que usa sensores e inteligência artificial para medir nutrientes do solo e orientar a adubação.

13 de outubro de 2026 4 min de leitura
Yara investe na Stenon para ampliar uso eficiente de fertilizantes

A Yara Growth Ventures, braço de investimentos da fabricante de fertilizantes Yara International, adquiriu uma participação minoritária na agtech alemã Stenon. A empresa desenvolve sensores e softwares para medir nutrientes do solo diretamente no campo e apoiar decisões de adubação. O investimento reforça a busca por maior eficiência no uso de nitrogênio, insumo de alto peso no custo de produção agrícola.

O que aconteceu

A operação integra a segunda etapa da rodada Série B da Stenon. A empresa havia anunciado anteriormente a captação de € 18 milhões, liderada pelo investidor de impacto holandês Pymwymic e pelo DeepTech & Climate Fonds, com participação de investidores já existentes.

O recurso será usado para desenvolver a plataforma de inteligência de nitrogênio, ampliar as capacidades de análise de carbono orgânico do solo e levar a tecnologia a mais culturas e regiões. A entrada da Yara também aproxima a fabricante de uma solução voltada à aplicação mais precisa dos próprios fertilizantes.

O principal equipamento da Stenon é o FarmLab, dispositivo portátil que realiza análises no campo. A ferramenta mede nitrogênio disponível para as plantas, matéria orgânica, temperatura e umidade do solo. Os dados são processados por modelos de inteligência artificial, que geram informações para recomendações de manejo.

Por que importa para o agro

A adubação nitrogenada exige decisões baseadas em histórico de área, análise de solo, clima, cultura e potencial produtivo. Quando a aplicação ocorre acima da necessidade da planta, o produtor aumenta o custo e pode elevar perdas por volatilização, lixiviação e emissões. Quando aplica menos que o necessário, limita o rendimento.

A proposta da Stenon é transformar a análise de solo, muitas vezes feita em intervalos longos e com dependência de laboratório, em uma fonte de dados mais frequente. Para produtores, consultores e revendas, isso pode melhorar a recomendação de doses e dividir aplicações com maior precisão. O benefício econômico, porém, depende da qualidade das leituras, da calibração regional e da capacidade de incorporar os dados à rotina operacional.

Para a Yara, o investimento amplia o acesso a tecnologias que podem demonstrar o retorno agronômico de seus produtos. A estratégia também acompanha uma pressão crescente por eficiência, rastreabilidade e redução das perdas de nutrientes na cadeia de produção.

Dados e contexto

  • € 18 milhões: valor divulgado para a rodada Série B da Stenon.
  • 4.500 pontos de dados: capacidade informada pela empresa para o FarmLab em poucos segundos, combinando sensores e GPS.
  • Até 20% de redução de custos: estimativa divulgada pela Stenon para o uso da tecnologia na otimização de fertilizantes nitrogenados. O número é uma referência comercial, não uma garantia para todas as propriedades.
  • Tecnologias utilizadas: sensores ópticos, sensor de espectroscopia de impedância elétrica, GPS, software de gestão e modelos de inteligência artificial.
  • Foco inicial: nitrogênio disponível para as plantas e carbono orgânico do solo.
A tecnologia se insere no avanço da agricultura de precisão, que combina dados de solo, máquinas, imagens e clima para ajustar operações dentro da lavoura. No Brasil, a adoção tende a exigir validação para diferentes tipos de solo, sistemas de cultivo e condições tropicais.

O que observar daqui para frente

O principal ponto será a expansão comercial da Stenon e a comprovação dos resultados em diferentes culturas e ambientes. Também será necessário acompanhar o custo do equipamento, a integração com mapas de aplicação e plataformas de gestão e a aceitação por agrônomos e produtores. Se os dados mantiverem precisão em escala, a solução pode fortalecer o manejo localizado de nitrogênio e reduzir desperdícios; se depender de muitas calibrações, a adoção poderá avançar mais lentamente.

Fontes

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