La inteligencia artificial empezó a ganar terreno como una herramienta con potencial para acercar financiamiento a productores rurales y actores agropecuarios que históricamente quedaron fuera del sistema formal. Un informe de la Organización para la Alimentación y la Agricultura (FAO) analizó sus primeros usos en crédito, seguros, identificación biométrica y asistencia digital, y remarcó que el salto tecnológico solo será inclusivo si avanza con controles, transparencia y protección de datos.
El documento señala que los actores rurales de bajos ingresos suelen enfrentar múltiples barreras para acceder al financiamiento formal. Entre ellas aparecen la falta de garantías, la escasa educación financiera, la ausencia de historial crediticio y la dificultad para contar con documentación básica.
En ese contexto, la inteligencia artificial aparece como una herramienta capaz de procesar grandes volúmenes de información y construir perfiles de riesgo más precisos. Según el informe, el mercado global de soluciones de IA aplicadas al agro pasaría de USD 1.700 millones a USD 4.700 millones entre 2023 y 2028, con una tasa de crecimiento anual del 23%.
La FAO también señaló que las soluciones digitales aplicadas al agro podrían aportar más de USD 450.000 millones al PBI agrícola de los países de ingresos bajos y medios, lo que representa un crecimiento estimado del 28% anual. Ese impacto estaría asociado a una mejor toma de decisiones, mayor acceso a información productiva, herramientas financieras más ajustadas a las necesidades del productor y servicios capaces de reducir incertidumbre en contextos rurales.
En la práctica, este tipo de innovación permitiría conectar datos productivos, climáticos, comerciales y financieros para mejorar el acceso a crédito, seguros, ahorro y asesoramiento. Para los pequeños productores, especialmente aquellos sin historial bancario o con baja documentación formal, la digitalización puede convertirse en una vía para demostrar capacidad de pago, ordenar información de sus establecimientos y acceder a servicios que antes dependían casi exclusivamente de garantías tradicionales.
Crédito, datos y seguros más personalizados
Uno de los principales usos analizados es el scoring crediticio basado en aprendizaje automático. A diferencia de los modelos tradicionales, estas herramientas pueden incorporar datos alternativos como imágenes satelitales del establecimiento, compras de insumos, pagos de servicios, actividad comercial o información relevada en campo.
La FAO señala que, a medida que estos sistemas automatizados se vuelven más precisos y confiables, las entidades financieras pueden reducir el riesgo de sus carteras agropecuarias y "ofrecer condiciones de préstamo más accesibles y mejor adaptadas a los perfiles específicos de cada cliente". En el caso de pequeños agricultores sin historial bancario, la tecnología podría representar una posibilidad que hasta ahora no existía
El informe también menciona experiencias como la de Apollo Agriculture, una fintech que opera en Kenia y Zambia y utiliza datos de campo, imágenes satelitales y registros disponibles para evaluar perfiles de riesgo. Con esa información, genera modelos de crédito orientados a productores que quedarían fuera de los canales tradicionales.
Otra línea de innovación aparece en los seguros agropecuarios, ya que la IA podría integrarse a plataformas digitales que combinan información sobre compras de insumos, maquinaria, crédito, asesoramiento técnico y educación financiera. Con esa base, los modelos de aprendizaje automático podrían construir perfiles más detallados y ofrecer coberturas climáticas más personalizadas.
El riesgo de que la inclusión se vuelva exclusión
Sin embargo, el informe advierte que la adopción acelerada de estas tecnologías también puede profundizar las desigualdades. Los modelos mal diseñados o entrenados con datos incompletos pueden reproducir sesgos y terminar excluyendo a los mismos actores que deberían beneficiar, especialmente mujeres rurales y otros grupos con menor acceso a información formal.
La protección de datos aparece como otro punto crítico, ya que para funcionar, estas herramientas necesitan recolectar información personal, productiva y financiera de los usuarios. Si no existen marcos regulatorios claros, los productores de menor escala pueden quedar expuestos a usos abusivos de sus datos o a prácticas de crédito predatorias.
La FAO también remarca que las entidades financieras deberían poder explicar por qué un crédito fue aprobado o rechazado, incluso cuando la decisión involucre algoritmos complejos. Sin esa capacidad, la relación con los clientes puede deteriorarse y los reguladores tendrán más dificultades para detectar decisiones injustas.
Regulación y capacidades internas
El informe concluye que la inteligencia artificial no debe incorporarse solo por moda tecnológica. Las entidades financieras necesitan capacidades internas para comprender los modelos, detectar sesgos, revisar resultados y corregir desvíos antes de escalar su uso.
Entre las recomendaciones, la FAO propone: establecer métricas de equidad para las finanzas inclusivas, fortalecer la rendición de cuentas, mejorar la transparencia, capacitar al personal y promover la colaboración entre instituciones financieras, organismos públicos y agencias de desarrollo.
Para el agro, la inteligencia artificial puede ayudar a conectar capital, seguros y servicios financieros con productores que hoy quedan al margen. No obstante, su impacto dependerá menos de la novedad tecnológica que de la calidad de las reglas, los datos y las decisiones humanas que la acompañen.
