Herramientas, IA y límites: qué implica adoptar agricultura de precisión en el campo argentino

En la Jornada de Soja realizada en mayo de 2026 y dictada de modo virtual, especialistas analizaron las alternativas tecnológicas disponibles para modernizar la gestión de los cultivos. El responsable del área de Innovación de CREA, Gabriel Tighitella, resumió las herramientas actuales y advirtió sobre la necesidad de integrarlas con procesos y personal capacitado.

Entre las tecnologías mencionadas figuran imágenes satelitales, plataformas de agricultura digital, sistemas tipo georradar y mapeos de resistividad que miden la conductividad eléctrica, el pH y la materia orgánica del suelo a distintas profundidades. También se destacaron los calados automáticos de suelo, medidores SPAD de clorofila, sistemas de dosificación variable de fertilizantes, monitores de siembra y equipos para la aplicación selectiva de herbicidas.

Un ejemplo concreto de aplicación selectiva es el sistema Weed‐IT, que reduce el uso de producto en el lote aplicando herbicida únicamente sobre las malezas y puede ahorrar hasta 80 % del insumo en comparación con coberturas totales. Este tipo de tecnología permite aplicar productos de mayor costo cuando la intervención es puntual, lo que disminuye el impacto ambiental y puede mejorar la eficiencia económica de la campaña.

Los equipos de pulverización de aplicación selectiva han mejorado en capacidad y autonomía en los últimos años; según la presentación, los modelos más modernos alcanzan hasta 150 litros de carga útil y cerca de 12 minutos de autonomía operativa en condiciones específicas. Esa cifra refleja avances en baterías y electrónica, aunque los especialistas remarcan que la autonomía depende del tipo de trabajo, la cobertura de malezas y la topografía del lote.

Tighitella afirmó que “es imposible describir todas las herramientas de agricultura de precisión” y subrayó que su valor real aparece cuando se integran con otros procesos productivos. Advirtió además que no alcanza con incorporar equipos si la empresa no define responsabilidades, protocolos de uso y mantiene estabilidad operativa para que las tecnologías sean adoptadas por el personal.

En ese sentido, las plataformas de agricultura digital fueron señaladas como claves para mejorar el monitoreo de cultivos, reducir los tiempos de detección de problemas y emitir alertas que optimicen los momentos de control sanitario. Estas plataformas permiten consolidar imágenes, sensores y decisiones de manejo, pero su eficacia depende de la calidad de los datos y de la disciplina para registrar tareas y resultados.

La IA como asistente en la gestión agrícola

Joaquín Ubuti, consultor en GIS, datos e Inteligencia Artificial (IA), explicó que el primer paso para incorporar IA en una empresa agropecuaria es revisar las tareas semanales y detectar las que son repetitivas o consumen mucho tiempo. Propone empezar con listados simples en una PC para identificar procesos susceptibles de automatización y así construir un mapa de prioridad para la adopción tecnológica.

La IA puede ejecutar tareas administrativas y de apoyo como transcribir cuadernos de campo, generar resúmenes de campañas, convertir documentos en audios para escucha durante viajes y automatizar la entrega de reportes recurrentes. Además, las respuestas de la IA pueden almacenarse en carpetas compartidas y servir para construir procesos “vivos” que faciliten la continuidad operativa cuando cambia el personal.

Ubuti advirtió que la calidad de los resultados de la IA depende directamente del prompt, es decir, de la instrucción de texto que se le entrega al sistema, por lo que una formulación imprecisa produce respuestas promedio o equivocadas. Como ejemplo práctico, señaló que estimar cantidad de plantas a partir de una foto puede dar un indicador orientativo pero no sustituye la verificación humana, por lo que es necesaria la validación y la iteración con la herramienta.

Otro punto destacado es que la IA no elimina la necesidad de capacitación: la adopción tecnológica debe tener un responsable interno con aptitudes para manejar las herramientas y la actitud para incorporarlas en el trabajo cotidiano. Tighitella y Ubuti coincidieron en que la gestión y la rendición de cuentas son tan importantes como la propia tecnología para que se traduzca en valor productivo.

Barreras, oportunidades y recomendaciones prácticas

Las oportunidades son claras: menor uso de agroquímicos por aplicación selectiva, mayor precisión en fertilización, detección temprana de enfermedades y trazabilidad que mejora la toma de decisiones comerciales y ambientales. A mediano plazo, Ubuti proyectó que los modelos pasarán de soluciones globales a propuestas más específicas para cada empresa, adaptadas a su misión, visión y valores.

Sin embargo, existen barreras reales como la inversión inicial, la necesidad de una escala mínima para que algunas tecnologías sean rentables, la interoperabilidad entre sistemas y la disponibilidad de personal calificado. Para mitigar esos riesgos, los especialistas recomiendan iniciar con pilotos sobre parcelas pequeñas, documentar resultados y formalizar la responsabilidad operativa antes de escalar la adopción.

En la práctica, empezar por herramientas de bajo costo y alto impacto, capacitar a una o dos personas clave y exigir registros periódicos mejora la probabilidad de éxito en la digitalización productiva. Ese enfoque permite a los productores transformar datos en decisiones y a la vez mantener la supervisión humana necesaria para que la agricultura de precisión cumpla su promesa en términos productivos, económicos y ambientales.