Soja: ROSARIO
$470.000 1.08%
Maíz: ROSARIO
$261.450 0.03%
Trigo: ROSARIO
$297.760 0.03%
La inteligencia artificial (IA) comenzó a consolidarse como una herramienta estratégica para la gestión agropecuaria, con aplicaciones que prometen optimizar las decisiones productivas, comerciales y financieras de los establecimientos. Durante una exposición realizada en Expoagro, el docente de la Universidad Austral, Juan Quintero, afirmó que el principal desafío para los productores ya no pasa por obtener más información, sino por organizarla correctamente para convertirla en conocimiento útil. El planteo cobra relevancia en un contexto donde los sistemas agrícolas generan grandes volúmenes de datos que muchas veces permanecen dispersos y desaprovechados, informo Agritotal.
Según la información difundida por la Universidad Austral, la incorporación de inteligencia artificial representa un cambio de paradigma para cultivos como trigo, maíz y soja, donde la agricultura de precisión ya permitió importantes avances tecnológicos, aunque todavía existe un amplio margen para mejorar el aprovechamiento de la información disponible.
Quintero explicó que numerosos establecimientos agropecuarios acumulan durante años registros de rendimiento, análisis de suelo, datos climáticos, imágenes satelitales, costos de producción y antecedentes comerciales, pero esa información suele encontrarse distribuida en distintos sistemas sin una integración que facilite el análisis.
"La realidad es que la mayor parte de la gente tiene muchos datos y no los tiene ordenados. Entonces, lo primero que tenemos que hacer como profesionales es ordenar la información", afirmó el especialista durante su presentación en Expoagro, según informó la Universidad Austral.
Para el docente, la inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta de enorme utilidad siempre que trabaje sobre información confiable y correctamente estructurada.
En ese sentido, sostuvo que el desarrollo de modelos predictivos depende directamente de la calidad de los datos que reciben los algoritmos.
"Una regla de oro domina el desarrollo de la ciencia de datos en el sector agropecuario: si tus datos de entrada son basura, tu salida será basura", expresó Quintero, en declaraciones difundidas por la Universidad Austral.
La frase resume uno de los principales desafíos que enfrenta actualmente el sector: construir bases de datos consistentes antes de incorporar herramientas tecnológicas cada vez más sofisticadas.
El especialista remarcó que muchas veces el interés por adoptar nuevas plataformas digitales o sistemas basados en inteligencia artificial deja en un segundo plano una etapa previa que considera indispensable.
"El primer paso crítico para cualquier establecimiento no es adquirir la tecnología más costosa, sino ordenar de manera rigurosa la información histórica para que los algoritmos puedan generar valor real y predicciones confiables", explicó.
En el caso del trigo, esa tarea implica revisar campañas anteriores, analizar rendimientos por ambiente, evaluar estrategias de fertilización, registrar costos de producción y considerar las decisiones comerciales adoptadas en cada ciclo productivo.
Quintero señaló que buena parte de las empresas agropecuarias todavía administra su información mediante extensas planillas de cálculo, archivos aislados y reportes provenientes de distintas fuentes que no se encuentran conectados entre sí.
La inteligencia artificial ofrece la posibilidad de integrar esos datos para generar análisis más rápidos y aportar información útil al momento de definir estrategias productivas.
Según explicó, esta tecnología puede colaborar en la planificación de siembras, estimaciones de rendimiento, manejo de fertilización, seguimiento sanitario, evaluación económica y análisis de escenarios comerciales.
Sin embargo, aclaró que la calidad de las recomendaciones dependerá siempre de la consistencia de la información utilizada como punto de partida.
El especialista consideró que la agricultura de precisión representa uno de los ejemplos más exitosos de incorporación tecnológica en el agro argentino.
Durante los últimos años, herramientas como los mapas de rendimiento, el monitoreo satelital, la aplicación variable de fertilizantes y fitosanitarios, así como los análisis georreferenciados de suelos, permitieron mejorar la eficiencia de numerosas explotaciones.
No obstante, sostuvo que el siguiente paso consiste en integrar toda esa información mediante sistemas de inteligencia artificial capaces de procesar grandes volúmenes de datos y asistir a los productores en la toma de decisiones.
"Históricamente en el mundo sabemos cuánto ganamos en el rendimiento de maíz al fertilizar, al utilizar mapas de suelo, al hacer fertilización, uso de herbicidas o insecticidas de manera variable, pero no sabemos cuánta plata podríamos ganar por ciencia de datos", afirmó Quintero, según la Universidad Austral.
Para el docente, ese será uno de los principales campos de desarrollo durante los próximos años.
Otro de los aspectos destacados durante la presentación fue la creciente disponibilidad de plataformas de inteligencia artificial para usuarios sin conocimientos avanzados de programación.
Quintero mencionó que asistentes conversacionales de última generación, como Claude, permiten realizar análisis complejos, procesar información y construir modelos predictivos con una inversión relativamente baja.
"Con un agente de IA podemos tener resultados sencillos de manera rápida y con un costo bastante bajo", indicó.
No obstante, advirtió que, a medida que estas soluciones se integren a la gestión cotidiana de las empresas agropecuarias, también deberán contemplarse como un componente más dentro de la estructura de costos de producción.
Aunque destacó el potencial de la inteligencia artificial para acelerar análisis y mejorar procesos de gestión, Quintero dejó en claro que estas herramientas no reemplazan el conocimiento técnico del productor ni del asesor agronómico.
Por el contrario, sostuvo que la experiencia profesional seguirá siendo indispensable para interpretar correctamente la información y responder ante situaciones extraordinarias que escapan a los modelos predictivos.
Como ejemplo, recordó el impacto que tuvo la aparición de la chicharrita del maíz, una problemática sanitaria que sorprendió al sector y cuya evolución difícilmente hubiera podido ser anticipada únicamente mediante algoritmos.
"La Inteligencia Artificial nunca hubiese predicho una plaga como la chicharrita en maíz. La capacidad técnica de los productores va a seguir siendo necesaria para poder sortear ese tipo de vaivenes", afirmó.
La incorporación de inteligencia artificial marca el comienzo de una nueva etapa para la producción agrícola, donde el dato adquiere un valor estratégico comparable al de otros recursos productivos.
En este escenario, la capacidad para organizar información histórica, integrar múltiples fuentes de datos y transformar esos registros en decisiones concretas será un factor cada vez más determinante para mejorar la competitividad de las empresas agropecuarias.
Especialistas coinciden en que la inteligencia artificial no reemplazará el criterio agronómico, pero sí permitirá acelerar procesos de análisis, reducir tiempos de respuesta y aportar herramientas para planificar con mayor precisión la producción, la comercialización y la administración de los establecimientos. La combinación entre tecnología, datos confiables y experiencia técnica aparece así como uno de los principales desafíos para el agro en los próximos años.
