El profesor de la Universidad Austral, Juan Quintero, resaltó las ventajas de incorporar la Inteligencia Artificial al agro. El manejo adecuado y ordenado de los datos es la clave para optimizar ganancias en el sector. 

La Inteligencia Artificial (IA) ya no es una promesa a futuro para el agro, sino una herramienta de gestión diaria que redefine la rentabilidad del sector. En el marco de la última edición de Expoagro, el Mag. Prof. Juan Quintero, profesor de la Universidad Austral Sede Rosario, brindó una charla sobre IA, Agro y Datos, en el Auditorio de la carpa AgTech. 

En su presentación, el especialista expuso los desafíos de la transición tecnológica, destacando que el éxito comercial hoy depende menos de acumular datos y más de saber ordenarlos. 

La consigna central fue clara: en la era digital, la información desorganizada es costocostosa, pero procesada con inteligencia es dinero puro.

El laberinto de los datos

La mayor parte de los productores agrícolas se enfrentan hoy a un dilema común: el agobio por el exceso de información desordenada. Archivos de Excel infinitos, mapas de rendimiento aislados y reportes meteorológicos inconexos saturan las decisiones comerciales y técnicas.

En este marco, el primer paso es conocer con quequé cantidad de datos cuenta la empresa o campo. “La primera sentencia es si tenés demasiados datos que te abruman, que te cuesta sacarle provecho, o si, por el contrario, no tenemos suficientes datos. 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”, apuntó Quintero, y redobló la apuesta: “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”. 

El especialista, que desde hace una década se desempeña en el área de investigación de mercados de la cerealera Dreyfus, consideró 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”.

Ampliando el concepto, el analista planteó que “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”.

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”.

Un costo más

En la medida en que los productores vayan 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. 

Para tener una estimación del nivel de uso de la IA en el campo argentino, durante su exposición en Expoagro, Quintero hizo una encuesta que fue respondida por 50 productores, de los cuales la mitad realizaba algún tipo de trabajo con esta tecnología y el resto nada. 

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”.

Por Pablo Salinas

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