Nueva era dorada: cómo una joya del campo va a dar que hablar con la inteligencia artificial

En la Jornada de Soja Don Mario 2026, llevada a cabo el viernes pasado online, Gabriel Tinghitella, responsable del área de Innovación de CREA, analizó las alternativas disponibles actualmente para el desarrollo de agricultura de precisión. “Son muchas”, dijo, y las enumeró:

Tinghitella admitió que “resulta imposible describir todas las herramientas de agricultura de precisión”, por lo cual destacó el uso de drones para usos agrícolas. Con ellos se pueden hacer tratamientos para protección de cultivos con herbicidas, insecticidas y fungicidas. También permiten la aplicación de fertilizantes, la siembra de un cultivo de servicio o el asperjado de un producto biológico. Es decir, sirven para mucho más que para obtener imágenes.

La carga útil de producto y la autonomía de la batería de los equipos vienen en aumento en los últimos años y los más modernos llegan hasta 150 litros de capacidad y 12 minutos de autonomía.

El experto también se refirió a la aplicación selectiva de herbicidas, con sistemas tipo Weed it, que ahorran 80% o más del producto por aplicar. Estos equipos aplican producto solo a las malezas, reducen drásticamente el impacto ambiental y permiten hacer más aplicaciones por lote y usar herbicidas de mayor costo que cuando se hacen aplicaciones en cobertura total.

Asimismo habló de las plataformas de agricultura digital, que permiten mejoras en la eficiencia de monitoreo de los cultivos, reducen el tiempo entre la detección de un problema y la ejecución de las acciones correctivas y emiten alertas para optimizar el momento de control de enfermedades.

No obstante, Tinghitella avisó que “no todo es cuestión de tecnología en agricultura de precisión”. Las herramientas descriptas deben integrarse dentro de procesos; en algunos de ellos pueden tener un lugar y en otros no. Además, deben vincularse con otras tecnologías utilizadas en una empresa. Y esta debe tener una escala mínima para utilizar estas herramientas, que deben tener estabilidad operativa para que puedan ser adoptadas por el personal.

Por otro lado, su utilización está vinculada con la gestión de personas, por lo cual Tinghitella aconsejó que la agricultura de precisión debe tener un responsable de llevarla a cabo y no debe ser implementada solamente en el tiempo libre de algún empleado. Quienes tomen esa responsabilidad “deben tener las aptitudes para manejar las tecnologías y la actitud necesaria, la predisposición para adoptarlas, para evitar insucesos”, alertó.

Tinghitella advirtió que “si falla algún engranaje de todo el proceso, la agricultura de precisión no funciona y no entrega el valor que teóricamente contiene”.

Joaquín Urruti, consultor en GIS, Data e Inteligencia Artificial explicó cómo se puede empezar a utilizar la IA en la empresa agropecuaria. “La mejor manera de iniciar el proceso es revisar qué hace cada uno durante la semana con una PC y anotar las tareas que llevan más tiempo y son más repetitivas. Al mismo tiempo, se deben identificar aquellas que tienen menor impacto negativo en caso de error”. Mediante la IA se pueden realizar todas estas tareas rutinarias de mejor manera y se pueden recuperar algunas actividades que antes nadie hacía, pero que pueden dar muy buenos resultados cuando se automatizan.

Para los primeros pasos de un productor que nunca haya utilizado IA, Urruti señaló que su utilización es muy sencilla y no hace falta tener conocimientos previos. Incluso, se le puede preguntar a la propia inteligencia artificial cómo utilizarla y esta explica el procedimiento.

Urruti resaltó que el prompt, es decir, la instrucción o comando de texto que se le da a un sistema de IA, debe ser preciso. El resultado que se obtiene depende en buena medida del prompt utilizado y de cómo se formula la pregunta. “Si se proporciona un prompt promedio, el resultado también será promedio”, criticó.

Las respuestas de la IA pueden utilizarse de diferentes maneras. Cuando una persona realiza una consulta desde un teléfono o una PC, ingresa una solicitud que se envía al servidor, desde donde se genera un resultado para quien realizó la consulta, que sería el producto final.

Otra posibilidad es que esa respuesta se guarde en una carpeta de la PC que realizó la consulta. De esta manera, por ejemplo, en lugar de tener procesos de trabajo rígidos en una empresa, almacenados en pdf, se pueden ir generando procesos guardados en un lugar donde se actualicen automáticamente, de forma de contar con procesos vivos. Así, si la persona encargada de un determinado proceso deja la empresa, toda la información queda disponible actualizada para su sucesor.

Consultado sobre qué aplicaciones concretas puede tener la IA en el campo, señaló que, para muchos productores y agrónomos que pasan muchas horas en la ruta, se puede utilizar una herramienta similar a un bloc de notas que transcribe todo lo que se le va ingresando. Luego, ese contenido puede descargarse y solicitarle a la IA que lo entregue ordenado. Este tipo de herramientas también permite grabar reuniones y convertirlas en textos organizados.

Otra posibilidad es Notebook, una herramienta con versión gratuita de Google, que permite incorporar videos, libros técnicos, presentaciones y otros materiales para generar resúmenes que pueden convertirse en audios para ser escuchados durante viajes. También se le pueden suministrar análisis de campaña o documentos propios de un grupo para convertirlos en audios y escucharlos posteriormente. La IA también permite automatizar procesos de difusión de entregables que se repiten.

Urruti también realizó algunas advertencias: “la IA responde siempre ante un prompt y genera el texto que considera más probable, lo que no significa necesariamente que sea exacto”. Por ejemplo, si se le ingresa una foto de un lote de trigo para estimar la cantidad de plantas, la IA no necesariamente las cuenta, sino que puede indicar lo que considera correspondiente a esa zona en función de los datos con los que cuenta. Es decir, puede brindar respuestas que no satisfagan las necesidades del usuario o incluso equivocarse. Para aprender a utilizarla correctamente, es necesario interactuar con ella muchas veces.

Más allá de las aplicaciones descriptas más arriba, Urruti señaló que, con el tiempo, la IA va a pasar de modelos globales a otros más específicos aplicados, por ejemplo, a cuestiones agronómicas propias de cada empresa y adaptados a su misión, visión y valores.

Se trata de una disciplina que todavía se encuentra en una etapa inicial. Urruti comparó la situación actual de la IA con la etapa de la invención de la rueda por parte de la humanidad. “No sabemos hasta dónde llegará, pero seguramente será mucho más que lo que conocemos actualmente. La IA estará presente y se utilizará en el teléfono, en el lavarropas, en el auto y en una gran cantidad de actividades humanas, por lo que todavía tiene mucho por crecer. Y tendremos que acompañar ese crecimiento con un aprendizaje constante”, concluyó.

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