El agro tiene cada vez más información disponible y, al mismo tiempo, buena parte de esa información todavía llega fragmentada a quienes toman decisiones. Una orden de trabajo puede quedar en WhatsApp, el presupuesto en un sistema de gestión y la ejecución real dentro de la maquinaria que entró al lote.
Durante su charla en la AgTech Week de Río Cuarto, Ricardo Garro, CTO de Insights, llevó la discusión sobre inteligencia artificial hacia esa distancia entre lo que ocurre en la operación y lo que finalmente ve el negocio. Su tesis parte de una pregunta bastante concreta: cuánto cambiaría una empresa agropecuaria si pudiera conocer el impacto económico de un desvío en el mismo momento en que sucede.
El dato que llega tarde vale menos
La tecnología agropecuaria avanzó durante años sobre la capacidad de medir. Hoy una máquina puede registrar qué hizo en un lote, un sensor seguir una variable durante todo el día y una cámara obtener información que antes dependía de una observación humana. Esa disponibilidad abre una etapa distinta porque acumular datos sirve poco cuando cada sistema cuenta una parte separada de la historia. El valor empieza a aparecer cuando una empresa puede relacionar la decisión que tomó, lo que efectivamente ocurrió y las consecuencias económicas de esa diferencia.
Garro lo mostró con un caso simple: una orden de trabajo cargada por WhatsApp puede cruzarse con el presupuesto operativo y, después, con los datos que devuelve el tractor durante la ejecución. Una diferencia en dosis o en superficie deja entonces de aparecer semanas más tarde como una explicación dentro de un informe y pasa a tener un precio mientras la tarea todavía está ocurriendo. “De la captura física a la decisión financiera en milisegundos”, sintetizó Garro al explicar un modelo donde cada variable productiva puede traducirse en dinero.
La consecuencia es importante para un negocio acostumbrado a convivir con múltiples fuentes de incertidumbre. Cuando una empresa logra saber cuánto cuesta un desvío mientras sucede, también cambia el momento en el que puede actuar. La información deja de servir únicamente para reconstruir el resultado y empieza a participar de la decisión. En ese punto, la inteligencia artificial encuentra uno de sus usos más concretos dentro del agro: conectar información dispersa, encontrar relaciones entre variables y acercar la operación diaria al resultado económico.
Cuando una variable productiva entra al balance
Esa lógica se vuelve más evidente en compañías donde distintas unidades productivas forman parte de un mismo sistema. Agricultura, ganadería y generación de energía pueden compartir insumos y subproductos, de manera que una decisión tomada en un área modifica el costo o la rentabilidad de otra. Garro presentó el caso de una operación que integra agricultura, feedlot y energía y planteó la posibilidad de analizarla como un único negocio, con sus variables conectadas en tiempo real.
“La IA permite simular escenarios de negocios completos: altera una variable en agricultura y observa el impacto financiero exacto en la generación de energía y el costo por kilo del novillo al instante”, explicó Garro. Allí aparece probablemente el punto más interesante de su exposición. La inteligencia artificial amplía la capacidad de anticipar consecuencias: permite probar una decisión antes de ejecutarla y entender qué otras partes de la empresa se van a mover con ella. Para un productor o una compañía agroindustrial, esa lectura puede pesar mucho más que cualquier demostración tecnológica.
La ganadería ofrece otro ejemplo. Cámaras multiespectrales y sistemas de procesamiento pueden estimar peso, seguir condición corporal o detectar anomalías térmicas. El dato aislado aporta información productiva; conectado con alimentación, evolución del animal, costos y precios de mercado empieza a responder preguntas de negocio. Cuánto cuesta hoy producir un kilo adicional, qué animales siguen convirtiendo alimento eficientemente y cuándo la permanencia dentro del sistema empieza a destruir margen son decisiones que ganan precisión cuando la información productiva y la económica se leen juntas.
El conocimiento del negocio vuelve a ganar valor
La charla también abrió una discusión que suele quedar detrás de la tecnología: quién va a poder aprovechar realmente estas herramientas. Garro propuso una fórmula donde el conocimiento del dominio, la experiencia práctica, la capacidad de trabajar con inteligencia artificial y la actitud se multiplican. La elección de las variables importa porque coloca nuevamente al conocimiento del sector dentro de la ecuación. “El oficio del campo. El barro en las botas, haber manejado la planta, conocer el corral”, describió al hablar del valor de la experiencia práctica.
Ese conocimiento adquiere otra relevancia cuando las herramientas tecnológicas se vuelven más accesibles. Saber producir, reconocer un comportamiento extraño dentro de un rodeo, comprender una planta o detectar cuándo una variable carece de sentido permite formular mejores preguntas y evaluar las respuestas que devuelve un sistema. La tecnología puede procesar cantidades de información imposibles para una persona, mientras la calidad de la decisión continúa dependiendo de entender qué dato importa, qué relación tiene sentido y cuál es el problema que vale la pena resolver.
Garro propone medir esa capacidad de una manera particularmente concreta. “Se mide como velocidad de incorporación y adaptabilidad. ¿Qué proceso propio rediseñaron con IA y cuánto tiempo les ahorró?”, plantea. La pregunta corre la conversación desde la adopción declarativa hacia el resultado. Para una empresa agropecuaria, incorporar inteligencia artificial empieza a tener sentido cuando cambia una tarea, reduce una demora, mejora una decisión o permite anticipar el impacto económico de algo que antes se conocía después de ocurrido. Allí el algoritmo finalmente entra al negocio.