El uso de esta herramienta permite ganar tiempo de calidad; cómo conseguir resultados certeros
La adopción de la inteligencia artificial (IA) en el agro ya no es un privilegio. Las organizaciones que implementan esta herramienta logran un incremento del 6% en su eficiencia frente a las que no lo hacen.
Juan Francisco Quintero, docente de la Universidad Austral, destaca este cambio de paradigma que democratiza el acceso a la tecnología en el campo. Además, agregó que la tecnología avanza hacia una miniaturización que permite a productores de menor escala aprovechar sus propios datos para automatizar decisiones.
«Cualquier productor con un lote pequeño que tenga toda la información guardada, puede dársela a una inteligencia artificial y hacer un agente por lote», aseguró el especialista. En este sentido, indicó que la innovación permite alimentar a un agente virtual con registros históricos de precipitaciones u otras variables para que asista de forma personalizada en la toma de decisiones.
Quintero explicó: «No te digo que tú soja va a rendir 1000 kg más por hacer data science. Hoy en día no, pero sí te va a dar más eficiencia. Vas a poder usar tu tiempo que antes usabas para una tarea repetitiva o por una decisión que lo puede hacer un agente para otra cosa».
El trabajo sucio: ordenar los datos
Para que un productor logre capitalizar este 6% extra de eficiencia, la barrera de entrada no es la complejidad del software, sino la gestión de la información. El valor de la IA está en los datos.
Para que los algoritmos funcionen, la información del monitor de rendimiento, la estación meteorológica y los precios debe estar perfectamente organizada y validada. El proceso de desarrollo de un modelo requiere que cerca del 88% del tiempo se destine únicamente a ingresar los datos al sistema, mientras que entre un 10% y un 15% se usa para verificar su exactitud. «Solamente un 3 o un 2% en hacer a la gente y que la gente funcione», explicó Quintero.
Tecnologías como Copilot, Claude, Gemini, no avanzan sin datos. Además, advirtió sobre los riesgos de usar información defectuosa, recordando una máxima de la programación.
Sin embargo, el sector enfrenta un desafío. Una reciente encuesta de la Universidad Austral reveló que la mayor parte de las empresas agropecuarias posee grandes volúmenes de datos, pero no sabe qué hacer con ellos.
Quintero indicó que transformar esa información inactiva en decisiones basadas en datos es el próximo gran paso para que cualquier productor, sin importar su escala, logre ser competitivo.
