La inteligencia artificial dejó de ser una promesa para convertirse en una herramienta de gestión cotidiana en el agro. En Expoagro, el profesor de la Universidad Austral Juan Quintero aseguró que el verdadero desafío ya no pasa por acumular información, sino por ordenar los datos para transformarlos en decisiones rentables y competitivas.
La Inteligencia Artificial en el agro ya define ganancias y ventas
La inteligencia artificial gana terreno en el campo y el manejo ordenado de los datos aparece como la clave para tomar mejores decisiones.
En la actualidad, buena parte de los productores enfrenta un mismo problema: la sobrecarga de información desordenada. Planillas de Excel, mapas de rendimiento y reportes climáticos inconexos terminan complicando las decisiones comerciales y productivas.
Según dijo Quintero a Expoagro, la mayoría de las empresas agropecuarias dispone de grandes volúmenes de información, pero no logra aprovecharlos porque carece de organización. Por eso, remarcó que el primer paso no es invertir en la tecnología más costosa, sino ordenar rigurosamente los datos históricos para que los algoritmos puedan generar valor y predicciones confiables.
La irrupción de Claude
El mercado tecnológico global vive un punto de inflexión corporativo impulsado por asistentes de IA avanzada como Claude, marcando una era de «antes y después» en la productividad.
Estas tecnologías representan una especie de “democratización tecnológica”, ya que, según explicó Quintero, “lo interesante de la Inteligencia Artificial es que nos permite acceder a análisis o predicciones o modelizaciones de manera sencilla, sin necesidad del conocimiento de un lenguaje de programación como puede ser Python. Con un agente de IA podemos tener resultados sencillos de manera rápida y con un costo bastante bajo».
Un dato para destacar es la velocidad de implementación de estas plataformas, por lo cual el analista reconoció que “las empresas que ignoran esta adopción pierden competitividad de forma inmediata”.
La inteligencia artificial, un costo más
En la medida en que el productor agropecuario vaya adoptando estas herramientas, las tendrán que comenzar a incorporar a sus presupuestos como un insumo más: “El acceso a modelos de IA pagaos de alto rendimiento comenzará a integrarse en los presupuestos mensuales de las empresas agrícolas, computándose de la misma forma que el costo de un fertilizante o un herbicida”.
El profesional reconoció que la agricultura de precisión es el sector que está mejor estandarizado y que más provecho le sacó a las nuevas tecnologías, pero aclaró que “si a cualquier productor le preguntás a qué precio vendió los últimos 10 años y en qué momento del año vendió, no tiene esa información. La información en agricultura de precisión está, pero un agente de IA por lote te permitiría tomar mejores y más fuertes decisiones”.
A modo de ejemplo, explicó que se podrían utilizar imágenes satelitales del programa europeo Sentinel (son gratuitas y se cargan cada tres días) con datos de agricultura de precisión, como fertilización variable, fecha de siembra, e incluso se podría integrar con estaciones agro-meteorológicas, “con toda esa información podés tomar mejores decisiones”, aseguró.
Por otra parte, si bien consideró que la IA no tiene techo en una gran cantidad de aplicaciones, planteó que “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. Entonces vamos a poder integrarla, va a será una herramienta más para la toma de decisiones, pero, en un punto, la capacidad técnica de cada productor va a seguir siendo única y completamente necesaria”.
FUENTE: Expoagro
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