IA en el agro: datos, riego y drones que cambian la productividad argentina
La inteligencia artificial deja de ser promesa y se integra al manejo productivo
La inteligencia artificial ya se aplica en la agricultura y la ganadería argentinas para mejorar la toma de decisiones, optimizar riego y controlar rodeos; la gestión basada en datos se convierte en un insumo productivo clave para aumentar eficiencia y sostenibilidad.
En 2024, el mercado global de IA aplicada a la agricultura alcanzó los USD 4.700 millones y proyecta un crecimiento sostenido. En Argentina, casos presentados durante el IA Day de la Cámara de la Industria Argentina de Software (CESSI) muestran aplicaciones concretas: monitoreo de riego por app, visión artificial para conteo de hacienda y uso de drones para tareas de campo. Estas soluciones reducen costos operativos, limitan pérdidas y buscan mejorar el bienestar animal.
Riego inteligente: el ejemplo de Estancia Santa Nicolasa
Estancia Santa Nicolasa, en Chimpay (Río Negro), opera sobre 74.000 hectáreas, con 2.850 hectáreas bajo riego gravitacional alimentadas por caudales del Río Colorado. El sistema de riego incluye más de 30 km de canales y alrededor de 1.000 compuertas. Allí se implementó una App de Riego Inteligente que permite monitorear el uso del agua, comparar registros históricos y planificar siembras en función de disponibilidad hídrica y precios.
La gestión precisa del riego tiene impacto directo en la rentabilidad: según los datos citados por los desarrolladores, un desvío del 10% en el riego puede implicar pérdidas de hasta USD 118.974 en maíz en el sistema analizado. Herramientas que detectan variaciones y automatizan cierres o aperturas de compuertas ayudan a mitigar ese riesgo.
Conteo de hacienda y bienestar animal
En ganadería, el control de stock tradicionalmente exigía días de trabajo y estrés para los animales al movilizarlos hacia la manga. La combinación de drones y visión artificial permite conteos exactos sin traslados masivos: lo que antes demandaba tres días puede resolverse en una mañana. Esto reduce mano de obra, minimiza el estrés del rodeo y evita interrupciones en la ganancia diaria de peso, con impacto positivo en costos y productividad.
Adopción, escala y desafíos
Estos ejemplos muestran que la IA no es solo apoyo operativo; es estratégica. La adopción en Argentina enfrenta barreras: costos iniciales, conectividad en zonas rurales, formación técnica y la necesidad de adaptar modelos a condiciones locales. Sin embargo, el avance de proyectos piloto, la disponibilidad de soluciones escalables y el interés de empresas tecnológicas y agropecuarias aceleran la incorporación.
Organismos y cámaras, como CESSI, impulsan eventos y programas que facilitan el vínculo entre desarrolladores, productores y financiamiento. Para los productores, integrar datos de suelos, clima, precios y riego permite decisiones más precisas sobre cuándo sembrar, cuánto regar y cómo equilibrar costos frente a precios internacionales.
Implicancias para el modelo productivo
La incorporación de IA contribuye a un modelo más competitivo y sostenible: optimiza el uso de insumos (agua, fertilizantes), baja pérdidas y puede abrir mercados que exigen trazabilidad. Además, las herramientas de monitoreo y análisis generan registros útiles para certificaciones y para la gestión de riesgos climáticos.
Qué sigue
La expansión de la IA en el agro argentino dependerá de la combinación de inversión pública y privada, capacitación técnica y mejoras en infraestructura digital rural. Los casos presentados muestran beneficios reales, pero su escala requerirá políticas que faciliten la adopción por productores medianos y pequeños, no solo por grandes establecimientos.
Fuente: Perfil / CESSI