POR JOSÉ LUIS AMADO –PERIODISTA AGROPECUARIO- EXCLUSIVO PARA GRUPO LA VERDAD
La Inteligencia Artificial (IA), dejó de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta concreta de gestión dentro de las empresas agropecuarias. Así surge de un reciente relevamiento entre las empresas que integran los Grupos CREA.
Es que productores y empresas de distintas regiones productivas han comenzado a incorporar aplicaciones para automatizar procesos, reducir tareas operativas y mejorar la toma de decisiones, en lo que representa un cambio silencioso que empieza a redefinir la administración del negocio agropecuario.
De esta forma, los productores que incorporan IA no solo incrementan su rentabilidad, sino que también consolidan un modelo más sostenible y competitivo. Los datos ya no son un complemento del trabajo rural: se han convertido en uno de los principales insumos del campo argentino.
Sin embargo, los especialistas advierten que la tecnología por sí sola no resuelve ineficiencias estructurales. “La IA amplifica lo que ya existe. Si el proceso es confuso, la IA produce más confusión. Si los datos son erróneos o no están debidamente parametrizados, los resultados obtenidos no son los apropiados”, explicó Pedro Meriggiola, asesor del grupo CREA Barranca Yaco. “Por eso, antes de comenzar a usar IA, es esencial mapear correctamente los procesos presentes en una organización para poder identificar mejoras posibles en función de las herramientas disponibles”, remarcó.
Uno de los conceptos centrales para lograr resultados es la correcta formulación de instrucciones o “prompts”, es decir, la manera en que se le pide una tarea a la inteligencia artificial. “Un proceso bien definido es la base de cualquier automatización exitosa. Un prompt bien estructurado multiplica la calidad de los procesos. La IA no reemplaza áreas, sino que potencia a las personas que trabajan en ellas”, resaltó Meriggiola, sintetizando una visión que gana fuerza en el ecosistema agroempresarial: la IA como complemento del trabajo humano y no como sustituto.
Los casos prácticos ya muestran resultados tangibles. Uno de estos ellos es el de Estancia Santa Nicolasa, ubicada en Chimpay; Provincia de Río Negro. El establecimiento cuenta con una superficie total de 74.000 hectáreas, de las cuales 2.850 están bajo riego gravitacional, alimentadas por caudales provenientes del Río Colorado. El sistema incluye más de 30 km de canales y 1.000 compuertas que distribuyen agua, convirtiendo al riego en un recurso crítico dentro de la cadena de valor agropecuaria.
Allí, la implementación de una App de Riego Inteligente permite monitorear diariamente el uso del agua, comparar datos históricos y planificar cultivos de manera más eficiente. Solo un desvío del 10% en el riego puede implicar pérdidas de hasta USD 118.974 en maíz, lo que demuestra que una gestión precisa de los datos impacta directamente en la rentabilidad y la sustentabilidad del sistema productivo.
Otro ejemplo destacado se encuentra en los establecimientos ganaderos tradicionales, donde el conteo de hacienda representa un desafío operativo significativo.
Históricamente, este procedimiento demandaba varios días de trabajo intenso, movilizando al ganado hacia la manga y generando un alto nivel de estrés en los animales. Este estrés no solo afecta su bienestar, sino que también interrumpe la ganancia diaria de peso, reduciendo la rentabilidad general.
La solución llegó con la incorporación de drones y visión artificial, que permite realizar conteos precisos y automáticos del rodeo sin necesidad de trasladar los animales. Lo que antes requería tres días completos de trabajo ahora se concreta en una sola mañana, optimizando tiempos y recursos humanos, y reduciendo significativamente el esfuerzo operativo. Esta tecnología representa un avance concreto en bienestar animal y eficiencia productiva, alineando rentabilidad con prácticas más responsables y sustentables.
Al margen de lo anterior, la irrupción de la IA en el agro avanza a una velocidad difícil de seguir y despierta tanto expectativas como interrogantes. En este sentido y con el objetivo de aportar claridad y herramientas concretas, el especialista Martín Aboaf Petit de Murat elaboró el documento Introducción a la Inteligencia Artificial para el Agro, un trabajo técnico/didáctico que circula entre productores, asesores y técnicos del sector.
En el mismo, Aboaf Petit de Murat destaca que el material no busca promover el uso indiscriminado de nuevas tecnologías, sino explicar de manera ordenada qué es la inteligencia artificial, cómo funciona en la práctica y de qué forma puede convertirse en una aliada real para la gestión agropecuaria, sin reemplazar el criterio técnico ni la experiencia de campo.
Uno de los ejes centrales del trabajo es la comparación entre distintas plataformas de IA disponibles —nueve en total— a partir de un mismo caso práctico: la formulación de una dieta con objetivos nutricionales y económicos definidos. Al utilizar exactamente la misma instrucción en cada sistema, el autor muestra cómo varían las respuestas, los supuestos, los errores y los resultados finales.
En ese recorrido, el informe pone especial énfasis en el concepto de prompt, es decir, la forma en que se formulan las preguntas. Según el autor, la calidad de la respuesta que brinda una IA, depende directamente de la claridad, precisión y contexto del pedido realizado, de manera similar a lo que ocurre con una fórmula mal planteada en una planilla de Excel. El documento también advierte sobre los límites de estas herramientas. Las dietas, cálculos y análisis generados por IA no deben aplicarse de manera automática ni sin validación profesional.
+++++++++++
También puede interesarte:
• Todo el Deporte en: La Deportiva
• Escuchar las notas más importantes en: LT20 Radio Junin
• Escuchar LT20 Radio Junín en VIVO: Escuchar ahora
