¿De qué manera la inteligencia artificial está transformando al campo argentino?

Guillermo D. Rueda

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Periodista. Círculo de Periodistas Deportivos de Bahía Blanca. Fue redactor de la revista Encestando (1985-2000). Desde 1987 trabaja en el diario La Nueva Provincia (hoy La Nueva.). Pasó por las secciones Deportes, La Región y La Ciudad, donde se desempeña actualmente. Está especializado en periodismo agropecuario desde 2001. Miembro de la Asociación Bonaerense de Periodistas Agropecuarios. Responsable de las páginas webs de la Asociación de Ganaderos (AGA) y de Abopa.

“No se trata de ChatGPT ni de escenarios futuristas. En la actualidad, productores, asesores, cooperativas y empresas agropecuarias incorporan herramientas basadas en IA para ganar eficiencia, reducir costos y producir de manera más sustentable”.

Lo dijo Francisco Oliverio, asesor y coordinador de la Fundación Producir Conservando, en relación a la revolución que la IA está produciendo en los lotes productivos de la Argentina.

“La IA dejó de ser una promesa y ya opera, de manera concreta, en los sistemas productivos del agro del país”, añadió.

También dijo que la IA no es un futuro posible en el agro local, ya que se trata de un presente en expansión. “El productor asume un nuevo rol: gestor de datos y tomador de decisiones, siempre apoyado en información de alta calidad”, sostuvo.

“Definitivamente, la combinación de tecnología, conocimiento de campo y modelos predictivos está abriendo una nueva etapa para la producción agropecuaria del país”, aseguró.

De acuerdo con la evaluación de Oliverio, 10 son las principales áreas del agro que están cambiando en la Argentina gracias a la adopción de inteligencia artificial, con aplicaciones concretas y resultados medibles.

Una de ellas es el monitoreo satelital inteligente, donde plataformas como Auravant, GeoAgro o SIMA combinan imágenes satelitales con algoritmos de IA, con la intención de:

—Detectar estrés hídrico y fallas de implantación.
—Estimar rendimientos por ambiente.
—Identificar anomalías antes de que sean visibles a campo.

“Esto permite tomar decisiones más rápidas y realizar ajustes finos en fertilización y manejo de cultivos”, sostuvo.

También se considera la aplicación selectiva de fitosanitarios mediante visión computarizada, donde tecnologías como WeedIt o DeepAgro permiten aplicar herbicidas únicamente donde hay presencia de malezas (evitando tratamientos en toda la superficie).

“Los ahorros en insumos oscilan entre el 60 % y el 90 %, con impacto directo en costos y en la reducción ambiental”, añadió Oliverio.

Por otra parte, la siembra y fertilización con dosificación variable, donde la combinación de sensores remotos y modelos de IA permite analizar suelo, clima y rindes históricos para ajustar:

—Densidad de plantas por ambiente.
—Dosis de nitrógeno, fósforo y azufre en tiempo real.
—Curvas de prescripción cada vez más precisas.

“Estas prácticas son adoptadas campaña tras campaña por un número creciente de productores”, comentó.

Otro punto a destacar es el diagnóstico automático de enfermedades y deficiencias nutricionales, donde aplicaciones de reconocimiento de imágenes permiten detectar:

—Enfermedades como roya, tizón, mancha ojo de rana, entre otras.
—Deficiencias de nutrientes (N, S, Zn y demás).
—Plagas e insectos en estadios tempranos.

“En estos casos, la detección precoz mejora el control y reduce pérdidas productivas”, aseguró el consultor.

Por otro lado, aparecen los modelos predictivos de clima y fechas de siembra, en los cuales desarrollos del INTA y de startups locales ofrecen:

—Alertas tempranas de heladas.
—Proyección de eventos de calor extremo.
—Optimización de ventanas de siembra por ambiente.

“Estas herramientas son clave frente a un contexto climático cada vez más incierto y volátil”, indicó.

En otro punto se considera a la ganadería inteligente (bienestar, peso y sanidad), así como en los feedlots y sistemas de cría ya se utiliza IA para:

—Identificación individual mediante cámaras y score corporal.
—Detección temprana de enfermedades (monitoreo de rumia).
—Predicción de ganancias de peso según dieta, clima y genética.

Asimismo, se considera al pastoreo inteligente y gestión forrajera, donde soluciones digitales desarrolladas localmente permiten:

—Estimar oferta forrajera con modelos de IA.
—Planificar pastoreos rotativos.
—Proyectar la carga animal en el tiempo.

Otro punto saliente se refiere a los tambos robotizados y monitoreo en tiempo real, en donde los de última generación aplican IA para:

—Detectar mastitis subclínica antes de que sea visible.
—Predecir celo e inicio de trabajo de parto.
—Ajustar la ración por vaca (según datos productivos individuales).

También se analiza la trazabilidad inteligente y acceso a mercados Premium, con plataformas como ucrop.it y Carnes Validadas (hoy Origino) que utilizan IA para:

—Certificar buenas prácticas agrícolas.
—Automatizar cálculos de huella de carbono.
—Facilitar el ingreso a mercados cada vez más exigentes.

Finalmente, la predicción de cosecha y logística inteligente, donde la inteligencia artificial permite:

—Anticipar humedad óptima y momentos de cosecha.
—Optimizar el flujo de camiones en plantas de procesamiento.
—Reducir pérdidas por demoras.
—Mejorar la planificación en acopios y puertos.

Con resultados a la vista

“La agricultura es un campo ideal para la disrupción por la inteligencia artificial debido a su gran volumen de datos no estructurados, la dependencia de la mano de obra, la complejidad de la cadena de suministro y los largos ciclos de I+D”, sostuvo, en tanto, Federico Bayle, gerente de Operaciones de Dymaxion Labs.

También dijo que la IA en la agricultura se complementa con dos vertientes:

—Analítica: resuelve tareas específicas, realizando predicciones basadas en datos estructurados y reglas predefinidas, como la previsión de ventas o la segmentación de clientes.
—Generativa: procesa grandes y variados conjuntos de datos no estructurados, incluyendo datos geoespaciales y climáticos, y puede realizar múltiples tareas, generando nuevas ideas e identificando patrones complejos. Es especialmente útil en investigación molecular, marketing o agronomía.

Agregó Bayle que la aplicación está brindando resultados significativos y permite acelerar desarrollos y escalar productos.

“La IA nos facilita el análisis de la totalidad del territorio y la entrega, cada dos semanas, de informes detallados sobre indicadores de sustentabilidad, productividad y riesgo, con predicciones acertadas y escalables”, dijo Bayle.

“Un ejemplo es la herramienta Drone 2 Notes, que procesa más de 2,5 millones de parcelas a campo con algoritmos de detección, permitiendo analizar programas de mejoramiento de grandes empresas. Esto incluye el conteo de plantas en maíz, detección de floración y predicción de grupo de madurez en soja, por ejemplo”, explicó.

También señaló que los resultados de la IA en el agro se traducen en una mayor eficiencia y menor carga de trabajo, agilizando procesos, especialmente en el uso y procesamiento de imágenes de drones y sensores a campo. “Del mismo modo posibilita el uso más eficiente de insumos como el agua, fertilizantes y agroquímicos, lo que reduce costos y mejora la sostenibilidad de la producción”, manifestó.

También que permite que las empresas de insumos puedan posicionar mejor sus productos al combinar información satelital, del productor e investigación propia, ofreciendo la genética o formulación más adecuada para cada campo específico. “Esto genera un círculo virtuoso donde la empresa mejora sus productos y el productor opera de manera más eficiente, logrando un mejor rendimiento”, aseguró Bayle.

Con Optimus Engine / Optimus Labs, el pilar más reciente, se utiliza información satelital (censado remoto) combinada con datos climáticos, de suelo y de empresas para generar diversos insights e indicadores.

Tal herramienta permite entender —de manera masiva para grandes regiones— las prácticas de manejo a nivel de lote, rotación de cultivos, clima, potencial productivo, y prácticas de manejo sustentables (como rotación o monocultivo, y si el área pertenece a zonas deforestadas o protegidas). Durante la campaña, monitorea el potencial productivo del lote.

Estas capacidades son empleadas por empresas para evaluar el riesgo de sus clientes en financiación o para comprender el potencial de mercado. “La IA es crucial para capturar esta información, generar predicciones de clasificación de cultivos y rendimientos, y ofrecer insights en tiempo real”, concluyó Bayle.

Equipos autónomos y sistemas inteligentes

Las compañías que integran la Asociación de Fábricas Argentinas de Tractores y otros equipamientos Agrícolas e Industriales (AFAT) destinan un importante presupuesto a proyectos de I+D, en un esfuerzo sostenido que las coloca entre los sectores industriales con mayor nivel de innovación.

De acuerdo con la propia AFAT estas inversiones se orientan principalmente a:

—Digitalización y agricultura de precisión: uso de sensores, conectividad y datos en tiempo real para optimizar la toma de decisiones.

—Eficiencia energética y nuevas fuentes de potencia: motores más limpios, electrificación y tecnologías híbridas.

—Automatización e inteligencia artificial: equipos autónomos y sistemas inteligentes que mejoran la productividad.

—Sustentabilidad: desarrollos que reducen el consumo de insumos y minimizan el impacto ambiental.

“Los resultados de estas inversiones ya se reflejan en tractores y cosechadoras inteligentes, pulverizadoras con aplicación selectiva, sistemas de gestión digital de flotas y herramientas que contribuyen a una producción más precisa y sostenible”, se argumentó desde la entidad.