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Gestión

Inteligencia artificial: aplicaciones concretas en el sector agropecuario

La inteligencia artificial ofrece herramientas para optimizar la gestión en la empresa agropecuaria, requiriendo validación humana y procesos definidos.

20 de septiembre de 2026 - 08:00

Un consultor empresario presentó aplicaciones de la inteligencia artificial para la empresa agropecuaria, destacando su potencial para optimizar procesos y la necesidad de una validación humana. La exposición tuvo lugar durante una jornada técnica organizada por la región CREA Este en la Sociedad Rural de General Belgrano el 14 de septiembre de 2026.

Santiago Tiscornia, consultor empresario y asesor de grupos CREA, enfatizó que la inteligencia artificial puede crear, analizar y ejecutar, pero la dirección y validación de los resultados recaen en el criterio humano. Durante su disertación, Tiscornia estructuró el uso de esta tecnología en cinco instancias clave, desde consultas puntuales hasta la delegación de tareas complejas.

El especialista también abordó los riesgos inherentes a la IA, como la posibilidad de errores, la invención de datos verosímiles o la presencia de sesgos derivados de su entrenamiento. No obstante, subrayó que estos factores no deben impedir su uso, sino motivar una aplicación metódica y una validación humana rigurosa para toda información relevante.

Casos concretos para la empresa agropecuaria

Entre los ejemplos prácticos, Tiscornia ilustró cómo un chat directo de inteligencia artificial digitalizó una planilla de manga con 600 animales a partir de 6 fotografías. El sistema transformó el material gráfico en una base de datos Excel estructurada, leyendo caravanas y pesos, y señalando datos ilegibles para revisión humana. Este proceso, aunque requirió instrucciones precisas, redujo significativamente el tiempo de carga manual.

Para tareas recurrentes, el consultor presentó la creación de proyectos, espacios de trabajo que conservan contexto y archivos. Un asistente técnico de campo, montado sobre el historial productivo de lotes, permite consultar detalles cronológicos de labores, insumos y rendimientos. Asimismo, se demostró cómo un asistente especializado (GPT) puede calcular el óptimo económico de fertilización, considerando nutrientes objetivo, fertilizantes disponibles, precios y costos de labor.

Desarrollo de soluciones y gestión avanzada

Otra posibilidad es el “vibe coding”, que permite crear aplicaciones propias describiendo las necesidades en lenguaje natural, sin escribir código. Se mostraron ejemplos como un tablero económico de cría que se emplea en el ámbito del CREA Maipú y aplicaciones simples de control de stocks o de monitoreo, destacando que empresas del agropecuario ya desarrollan prototipos funcionales para uso interno, democratizando el acceso a soluciones a medida.

La frontera actual de la inteligencia artificial reside en los “agentes”, a los que se les puede otorgar acceso a las aplicaciones de la empresa para automatizar tareas. Tiscornia presentó un “agente de oficina” configurado para procesar controles lecheros mensuales, generando paneles web interactivos con curvas de lactancia y alertas individuales en minutos, a partir de archivos dispersos. El pedido inicial al agente fue de 73 palabras y la primera entrega estuvo lista en apenas 24 minutos, con dos rondas de ajuste antes de publicar.

Para implementar la inteligencia artificial en una empresa, es crucial definir primero los procesos, adaptar el flujo de trabajo e integrar las herramientas, manteniendo siempre la responsabilidad final en manos de profesionales. El consultor concluyó que la IA no reemplaza el criterio humano, sino que lo potencia, y que no es necesario saber programar para comenzar a utilizarla, invitando a los usuarios a describir sus tareas y validar los resultados.

FUENTE: Contenidos CREA Lecheria

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