¿Cómo generar valor con inteligencia artificial en el agro?. La pregunta estuvo en el centro de uno de los paneles más esperados del 5° Congreso Internacional de Maíz, donde especialistas debatieron sobre las posibilidades concretas de incorporar IA a la producción agropecuaria.
El eje no estuvo puesto solamente en la tecnología, sino en una cuestión previa: cómo utilizarla para tomar mejores decisiones, reducir costos y aumentar ingresos.
La primera brecha: ¿cómo producir más con lo que ya tenemos?
El ingeniero agrónomo Matías Cardascia, moderador del panel, planteó uno de los principales desafíos de la producción de maíz: reducir las brechas de rendimiento.
Según explicó, Argentina estuvo cerca de alcanzar una producción de 70 millones de toneladas, aunque con rendimientos que representaron entre el 65% y el 70% del rendimiento alcanzable.
Para Cardascia, existen dos brechas que limitan el potencial productivo: la brecha de decisión y la brecha de ejecución.
Y allí aparece la inteligencia artificial. “La IA nos puede ayudar a integrar todo lo que sabemos, pero que no usamos, además de darnos información extra que desconocemos”, señaló.
Sin embargo, dejó una definición clave: “Para usar correctamente la IA no hay que empezar por la IA, sino por nuestra experiencia”.
¿Qué decisiones podría mejorar la inteligencia artificial?
Para Cardascia, la incorporación de estas herramientas debería apuntar a decisiones concretas dentro del sistema productivo.
Entre ellas mencionó: el índice productivo del lote; la fecha de siembra óptima; la densidad óptima; la nutrición con eficiencia; la calidad de siembra; el manejo con ambientes.
La idea, explicó, es integrar experiencia agronómica y herramientas tecnológicas para mejorar las decisiones que se toman en cada lote.
Del problema a la solución: ¿por dónde empezar?
El ingeniero agrónomo Pedro Meriggiola puso el foco en otra pregunta: “¿Cómo generar valor en la producción agropecuaria a través de la inteligencia artificial?”
Su respuesta comenzó lejos de la tecnología. “Hay que empezar por el enfoque de procesos. Tenemos que saber qué queremos mejorar”, explicó.
Desde esa perspectiva, la IA puede utilizarse para aumentar ingresos y reducir costos, siempre en función de las necesidades concretas de cada empresa agropecuaria.
Meriggiola identificó cinco ejes para abordar la incorporación de estas herramientas:
* Profesionalización, automatización, datos y reportes, cambio cultural y privacidad
* El proceso planteado contempla distintas etapas: digitalización de datos físicos, normalización y automatización.
La lógica es pasar de los datos dispersos a información utilizable y, posteriormente, a procesos automatizados.
¿Y si la IA empieza por las tareas que nadie quiere hacer?
El ingeniero agrónomo Diego Álvarez aportó una experiencia concreta de utilización de inteligencia artificial.
Según relató, actualmente trabaja con diez agentes que colaboran en diferentes tareas y le permiten aliviar parte de su carga laboral.
El punto de partida fue una tarea muy específica: cargar facturas. “Con tanta carga laboral, empecé por automatizar la que menos me gustaba”, contó.
A partir de los datos que ya tenía almacenados, armó un sistema con puntos de información y agentes que brindan lo necesario. “Un chat responde. Una memoria aprende”, resumió.
Diez agentes para distintas tareas: ¿cómo funciona el sistema?
Álvarez explicó que cuenta con un equipo de agentes coordinado por un orquestador denominado Hermes.
La estructura incluye agentes destinados a: Agricultura; clima; comercial; compras; administración; orden y sistema; seguridad; comunidad; revisión.
El caso muestra una de las posibilidades planteadas durante el panel: utilizar IA no necesariamente para reemplazar procesos completos, sino para automatizar tareas específicas y organizar información.
Datos, personas, bots y agentes: ¿cuál es la fórmula?
El ingeniero Diego Sánchez Granel coincidió con varios de los conceptos expuestos durante el encuentro y resumió los pasos para implementar inteligencia artificial en una organización.
Según explicó, el proceso está apalancado en datos, personas, bots, conexión, agentes y rediseño.
Pero también marcó cuál considera que es el punto central:
“La clave del éxito es combinar la agronomía de siempre con los datos que brinda la tecnología”.
¿La IA va a revolucionar el agro?
El interrogante que dio nombre al panel quedó abierto, pero las exposiciones coincidieron en un punto: la inteligencia artificial no debería incorporarse simplemente por tratarse de una nueva tecnología.
El primer paso es identificar qué proceso se quiere mejorar, qué información existe, qué tareas pueden automatizarse y qué decisiones pueden apoyarse en datos.
Desde reducir la brecha de rendimiento del maíz hasta automatizar la carga de facturas, los casos expuestos mostraron distintos niveles posibles de aplicación.
La discusión, entonces, parece trasladarse de “¿qué puede hacer la IA?” a una pregunta más concreta para cada empresa agropecuaria: ¿Qué problema productivo o de gestión necesito resolver y cómo puede ayudarme la inteligencia artificial a hacerlo?
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