La inteligencia artificial dejó de presentarse como una promesa y empezó a ocupar un lugar cotidiano en la gestión agropecuaria. En la última edición de Expoagro, el Mag. Prof. Juan Quintero, docente de la Universidad Austral, explicó que el desafío no pasa solamente por tener más información, sino por ordenarla y usarla con criterio. En planteos como el trigo, donde cada lote acumula registros productivos, climáticos, comerciales y económicos, esa organización puede marcar diferencias al momento de proyectar resultados.
Quintero planteó que muchos productores conviven con archivos de Excel extensos, mapas de rendimiento aislados y reportes meteorológicos que no siempre dialogan entre sí. Por eso, sostuvo que "la realidad es que la mayor parte de la gente tiene muchos datos y no los tiene ordenados. Entonces, lo primero que tenemos que hacer como profesionales es ordenar la información".
Ordenar para decidir
La mirada del especialista también alcanza a cultivos como maíz y soja, donde la agricultura de precisión ya generó avances importantes. Sin embargo, advirtió que todavía existe una brecha entre la información disponible y su aprovechamiento real para tomar decisiones productivas o comerciales.
"Una regla de oro domina el desarrollo de la ciencia de datos en el sector agropecuario: si tus datos de entrada son basura, tu salida será basura" sentenció Quintero. La frase resume uno de los principales desafíos para las empresas agropecuarias, la necesidad de construir bases de información confiables antes de incorporar tecnología costosa.
Quintero señaló que "el primer paso crítico para cualquier establecimiento no es adquirir la tecnología más costosa, sino ordenar de manera rigurosa la información histórica para que los algoritmos puedan generar valor real y predicciones confiables". Para el trigo, esto implica mirar hacia atrás, revisar campañas, ambientes, rindes, costos y decisiones comerciales para poder proyectar mejor hacia adelante.
El especialista también comparó el avance logrado en otras prácticas agronómicas con el camino que todavía falta recorrer en ciencia de datos. En este sentido, afirmó: "Históricamente en el mundo sabemos cuánto ganamos en el rendimiento de maíz al fertilizar, al utilizar mapas de suelo, al hacer fertilización, uso de herbicidas o insecticidas de manera variable, pero no sabemos cuánta plata podríamos ganar por ciencia de datos".
Una herramienta accesible, pero no automática
Durante la charla, Quintero puso el foco en asistentes de inteligencia artificial avanzada, como Claude, y en su impacto sobre la productividad. Según explicó, estas herramientas abren una etapa de mayor acceso a análisis, predicciones y modelizaciones sin necesidad de dominar lenguajes de programación.
Con un agente de IA podemos tener resultados sencillos de manera rápida y con un costo bastante bajo", indicó el especialista. Y advirtió que a medida que estas plataformas se incorporen a la gestión, también deberán ser consideradas dentro de los presupuestos productivos.
Para Quintero, la agricultura de precisión es el segmento que mejor logró estandarizar información y aprovechar nuevas tecnologías. Sin embargo, todavía queda margen para integrar datos por lote, imágenes satelitales, estaciones agrometeorológicas, fechas de siembra y estrategias de fertilización variable para mejorar la toma de decisiones.
La técnica seguirá siendo clave
El avance de la inteligencia artificial no elimina el rol del conocimiento agronómico, sino que por el contrario, lo complementa. El propio Quintero advirtió 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".
De esta manera, tanto el trigo como los demás cultivos entran en una etapa donde el dato puede convertirse en una ventaja competitiva, siempre que esté ordenado y sea interpretado con criterio profesional. En este escenario, la tecnología puede acelerar análisis y aportar nuevas respuestas, pero la experiencia de cada productor seguirá siendo decisiva para convertir esa información en mejores resultados.
Fuente: Expoagro.
