Digitalización del agro: ¿por qué la inteligencia de datos debe preceder a la IA?
Lo bueno: si la base informativa es robusta, la IA potencia la rentabilidad. Lo malo: si es frágil, solo acelera el error.
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.
“¿Podemos confiar en la información sobre la que estamos decidiendo?”.
La pregunta retumba en una sala con gente dispuesta a tomar decisiones entre tabletas desparramadas que exhiben infografías, presupuestos y apuntes dispersos aportados desde celulares con datos necesarios para lograr que la gestión de la empresa agropecuaria sea lo más eficiente posible.
La imagen viene a cuento a partir de la irrupción de la inteligencia artificial, que ha dejado de ser un proyecto de laboratorio para convertirse en el nuevo eje gravitacional de la estrategia del sector. En un mercado de márgenes ajustados y volatilidad climática, esta tecnología se presenta como un factor de competitividad disruptivo, capaz de procesar volúmenes masivos de información en solo segundos.
Sin embargo, esta capacidad de aceleración conlleva una paradoja: la IA es un amplificador de la realidad preexistente. Si la base informativa es robusta, la IA potencia la rentabilidad; si la base es frágil, solo acelera el error. El verdadero factor crítico no reside en el algoritmo, sino en la materia prima que lo alimenta. En otras palabras, ignorar esta dependencia estructural es el principal obstáculo que impide a las empresas transformar el entusiasmo tecnológico en resultados tangibles.
En la complejidad de la empresa agropecuaria moderna —donde conviven múltiples unidades de negocio, campos propios, arrendamientos y hasta una red de contratistas— la información suele nacer y morir en compartimentos estancos. Aquí surge el fenómeno de la fragmentación, donde el uso de planillas aisladas y sistemas heterogéneos genera lo que denominamos silogismos informativos. Este problema es sutil: no se trata necesariamente de datos erróneos en su origen, sino de la falta de un criterio común.
Un ejemplo recurrente se da en firmas que integran agricultura, ganadería y maquinaria propia. Al intentar determinar cuánto dejó realmente un cultivo (el margen neto real), la empresa se enfrenta a verdades paralelas:
—Producción: reporta rendimientos y labores basados en la productividad biológica y la eficiencia de campo.
—Administración: registra compras y pagos bajo una lógica contable y financiera de flujos de caja.
—Maquinaria: computa de forma independiente el consumo de combustible, horas de motor y reparaciones.
Todo este prólogo viene a cuento para la explicación de Juan Gutiérrez, responsable de Cuentas Estratégicas y Soluciones en Albor: “El conflicto surge cuando los tres puntos difieren. Según el contexto, ninguno está mal, sino simplemente fueron construidos con criterios y tiempos distintos. Sin embargo, para una IA esta inconsistencia es un vacío lógico. Mientras la empresa es pequeña, la intuición del dueño puede arbitrar entre estos silos, pero ante la profesionalización y el crecimiento, esta falta de una fuente única de verdad vuelve insostenible cualquier intento de análisis avanzado”.
En tal sentido, advierte sobre un riesgo psicológico y operativo: la aparente corrección.
“Existe una tendencia a confiar ciegamente en un reporte cuando se presenta de forma visualmente impecable y rápida. Una IA puede entregar un gráfico de barras perfecto o una conclusión contundente en segundos, lo que genera una falsa sensación de seguridad en el tomador de decisiones”, dijo.
Gutiérrez es categórico al respecto: “Una IA puede generar una respuesta rápida, sofisticada y aparentemente correcta. Pero si los datos de origen están incompletos, desactualizados, duplicados o fueron cargados con criterios diferentes, la decisión que tomemos a partir de esa respuesta también puede ser equivocada”.
Y va más allá: “Si el algoritmo se ve obligado a elegir entre datos contradictorios de producción y administración sin un criterio unificado, el resultado será una conjetura sofisticada. Delegar decisiones estratégicas a una máquina que opera sobre cimientos de barro es, en última instancia, una abdicación de la responsabilidad gerencial”.
También sostiene que la transformación digital no es un evento mágico, sino un proceso secuencial. Y que la tecnología, por sí misma, no tiene la facultad de ordenar el caos organizativo y que la tesis central que debe adoptar el liderazgo sectorial es clara: el orden debe preceder a la automatización.
La secuencia estratégica —justamente propuesta por Gutiérrez— es innegociable: ordenar, integrar, generar información confiable y potenciar con IA. “Quiero decir, antes de tener IA, necesitamos poseer inteligencia en los datos”.
A esta altura está claro de que un error financiero derivado de un análisis de IA defectuoso no solo golpea el balance, sino que erosiona la confianza de los accionistas, socios y proveedores en la capacidad de mando de quien tomó la decisión basada en una (alucinación) algorítmica.
“La calidad y consistencia de los datos son el verdadero diferencial competitivo del agro moderno, muy por encima de la herramienta de software que se elija. El mayor riesgo para las empresas no es la lentitud en adoptar la IA, sino su adopción prematura sobre bases de datos precarias. La negligencia en la integración de criterios entre áreas tiene un impacto directo en el resultado final del negocio y en la sostenibilidad de la empresa a largo plazo”, concluye.
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