Monitoreo continuo de animales, predicción de riesgos sanitarios y automatización de procesos administrativos son algunos de los usos que hoy impulsa esta tecnología en el sector. Su potencial es alto, señalan expertos, pero su implementación aún es incipiente.
La inteligencia artificial ya no es una promesa lejana para el agro. Está en los sensores que miden la humedad del suelo, en los drones que recorren los potreros y en los sistemas que ordenan la contabilidad de una temporada. Sin embargo, su verdadero impacto no radica solo en la tecnología disponible, sino en la capacidad del sector para generar datos de calidad, interpretarlos y, sobre todo, confiar en ellos.
En terreno, la IA comienza a desplegar su mayor valor en la capacidad de observar, interpretar y actuar. Cecilia Gutiérrez, Jefa de la Unidad de Proyectos de la agencia FIA (Fundación para la Innovación Agraria), da un ejemplo: “A través del reconocimiento de imágenes (diferentes estados del desarrollo y fisiología de las especies) se pueden optimizar maquinarias que hacen el reconocimiento en terreno y gatillan una acción de control, por ejemplo, en el control de malezas”.
Este principio se replica en distintas etapas del ciclo productivo. En cosecha, otro ejemplo, la alianza de la agricultura de precisión y la IA, con el uso de cámaras multiespectrales permite identificar variables clave para adelantar, atrasar o detener el proceso. “A través de la IA se puede modelar los datos obtenidos del terreno y para el reconocimiento e identificación de elementos relacionados directamente con el índice de madurez como son color, tamaño, contenidos de azúcar y acidez y materia seca”, agrega Gutiérrez.
En paralelo, comienzan a consolidarse herramientas que integran estas capacidades en soluciones concretas. Es el caso de la empresa tecnológica Miido, cuyo trabajo apunta a acompañar a las empresas agrícolas en su transformación digital, conectando distintas fuentes de información —sensores, riego, monitoreo de plagas o registros históricos— para construir una base de datos estandarizada sobre la cual operan agentes de inteligencia artificial.
En ganadería, el cambio es igualmente llamativo. Luis Porras, CEO de Ganader IA, explica que el uso de la inteligencia artificial ya permite pasar de un manejo de animales basado en observación esporádica a uno continuo y sustentado en datos”. Variables históricamente difíciles de medir, como el peso animal o el comportamiento del rodeo, hoy pueden monitorearse de forma constante. En esa línea, cuenta que la empresa utiliza drones y modelos de IA para pesar y contar animales directamente en las pasturas, sin necesidad de movilizarlos.
Decidir mejor, producir más
La promesa más concreta de la IA está en la toma de decisiones.
“La principal ventaja de la inteligencia artificial es que permite transformar la toma de decisiones, pasando de un enfoque intuitivo a uno basado en información objetiva y en tiempo real”, afirma Porras.
Desde el ámbito de la gestión, Diego González, CEO de Defontana, pone el foco en un aspecto menos visible: “Saber cuánto te costó realmente la temporada, tener la facturación al día, no perder plata por una cobranza mal gestionada. Eso suena menos glamoroso que monitorear cultivos con IA, pero es lo que separa a un productor que sobrevive de uno que crece”. Algo que se vuelve especialmente relevante en temporadas con liquidaciones por debajo de lo esperado.
En esa línea, cuenta que Defontana ofrece plataformas que integran facturación, remuneraciones, flujos de caja y cobranza, incorporando agentes de IA que automatizan tareas administrativas y permiten visualizar el negocio en tiempo real.
La eficiencia también se expresa en el tiempo. “Tenemos clientes que antes dedicaban dos o tres días a cerrar la contabilidad del mes. Hoy lo hacen en horas, con información que además les dice dónde se están yendo los costos”, suma González.
En la agroindustria, los beneficios pueden ser igualmente tangibles. Nicolás Castellón, CEO de Miido, señala: “Según nuestra experiencia, hemos observado que se pueden ahorrar y reducir costos hasta en un 30% en mano de obra, es decir, en insumos, en la aplicación de agroquímicos o en los rendimientos”.
A su juicio, más que grandes transformaciones, muchas veces el impacto está en evitar errores acumulativos. “En la agroindustria, al final, lo que suele ocurrir es que se cometen muchos pequeños errores durante el año que se repiten y que son medidas invisibles que no matan toda la cosecha, pero sí la arruinan”, advierte.
Desafío en los datos y otras barreras
El uso de la IA suena muy atractivo, pero si hay un consenso transversal entre quiénes se dedican a su aplicación en el agro u otros sectores, es que este tipo de inteligencias necesita datos.
“La IA para ser efectiva necesita una gran cantidad de datos, y la calidad del dato también es fundamental”, plantea Gutiérrez. Sin embargo, la base aún es débil. “Seré honesto: la mayoría no está lista todavía”, reconoce González. “La información financiera vive en cuadernos o en planillas que nadie más puede leer”.
Castellón es aún más directo: “No estamos preparados en absoluto”. Y agrega que “no existe estandarización de datos”, lo que dificulta implementar soluciones efectivas.
La conectividad rural, por otra parte, también sigue siendo una limitante, pero no es la única. “Las barreras en competencias digitales y conectividad en el uso de instrumentos puede ser importante para la adopción”, dice Gutiérrez, quien también advierte sobre la importancia de validar las recomendaciones.
Desde la experiencia empresarial, González introduce otro elemento: “la desconfianza acumulada”. “Muchos productores han escuchado antes que ‘esta tecnología va a cambiar todo’ y la experiencia no cumplió la promesa”, plantea.
Castellón, en tanto, apunta a la dificultad de medir el retorno, es decir, que “no se entienda cuánto me reportará la compra de este software o tecnología”.
IA frente a un agro más incierto
Una variable que no queda fuera es la escasez hídrica y la variabilidad climática, donde la IA puede ser un gran aporte al permitir anticiparse.
“La participación de la IA en la búsqueda de soluciones tiene una característica clave que es la ‘oportunidad’: utiliza datos en tiempo real, permitiendo la consulta ágil y toma de decisiones inmediatas eficientemente”, explica Gutiérrez.
En ganadería, esto se traduce en decisiones más estratégicas. “Frente a la escasez hídrica es posible ajustar la carga animal en función de la disponibilidad forrajera estimada”, señala Porras.
Castellón también aporta un ejemplo concreto: “La IA, por lo tanto, es proactiva: te alerta y te indica cómo comprar el producto adecuado”.
Mirando hacia adelante, el consenso es claro: en los próximos años se vería un agro cada vez más digitalizado, automatizado y orientado a la predicción.
“En los próximos 10 años, veo mucha menos gente en cada campo, mucha menos gente trabajando, muchos más robots, mucho más control y mucha más precisión”, proyecta Castellón. Aunque para González “la tecnología debería liberar, no reemplazar”.
