Ese cambio se apoya en los resultados obtenidos en el campo: el 82% de los productores que usan herramientas digitales confirma mejoras medibles en ahorro de costos, eficiencia o rendimientos, y el 44% se declara “totalmente de acuerdo” con el retorno económico de la inversión.
Según la Encuesta de Necesidades del Productor Agropecuario 2025 de la Universidad Austral -que participará en la Carpa Agtech de Expoagro 2027-, explica que el 82% de quienes usan herramientas digitales asegura que la inversión generó mejoras medibles. Hoy los frenos pasaron por el conocimiento y la capacitación, destaca el estudio realizado.
La adopción de tecnologías digitales en el agro argentino dejó de ser una promesa y ya tiene impacto económico directo. Así surge de la Encuesta de Necesidades del Productor Agropecuario (ENPA 2025), elaborada por el Centro de Agronegocios y Alimentos de la Universidad Austral, que muestra que la desconfianza en el uso de los datos pasó del 56% en 2021 al 11% en 2025.
La presión sobre los márgenes es el principal motor. El 81% adopta tecnología para reducir gastos en insumos como fitosanitarios, fertilizantes y semillas, por encima de quienes buscan aumentar los rendimientos (55%). Entre los beneficios más valorados figuran el ahorro de costos generales (70%), el ahorro en fitosanitarios (68%, con un 33% que lo considera “significativo”) y el ahorro en fertilizantes (65%).
Entre los “adoptantes intensivos”, el 40% advierte que muchas soluciones no responden a un problema productivo real, lo que exige propuestas de valor más claras por parte de las empresas AgTech.
Con la brecha económica y el temor a la conectividad en retroceso, las barreras se trasladaron a la gestión. A nivel general, la falta de conocimiento (48%) y el costo relativo (46%) son los principales frenos. En las empresas de escala grande, en cambio, la falta de recursos humanos capacitados (45%) supera a la restricción económica (35%).
El 73% de los productores ya comparte datos productivos, como mapas de rinde, muestreos de suelo o curvas de nivel, con terceros. Gana protagonismo el asesor independiente, que se consolida como el actor que evalúa y valida soluciones en condiciones reales. En paralelo, cayó del 42% al 25% la proporción que comparte información directamente con proveedores de insumos, señal de que se prefieren canales neutros, sin intereses comerciales.
El asesor, nodo central de los datos
Como el 44% afirma que interpretar los datos lleva “demasiado tiempo”, la inteligencia artificial aparece como una herramienta para simplificar la toma de decisiones. José Gobbe, profesor de la universidad y especialista en gestión de empresas agrícolas y de alimentos, sostuvo que en aplicación selectiva “estamos en los mismos niveles de adopción que Estados Unidos entre medianos y grandes productores”. Agregó que algunas tecnologías con IA para pulverización selectiva surgieron de productores argentinos y hoy están entre los algoritmos más eficientes del mundo en maíz y soja.
El informe plantea que la alta satisfacción con la tecnología (82%) convive con una barrera crítica de conocimiento (48%), lo que abre una demanda de servicios de terceros y de capacitación. Para los proveedores, ya no alcanza con vender la herramienta: tendrán ventaja quienes integren consultoría e interpretación de datos.
Un desafío abierto
Sobre la encuesta
También señala como clave cerrar las brechas de adopción digital, talento y financiamiento para que los pequeños productores no queden rezagados, y deja abierta la pregunta de si el sector público y el resto de la cadena podrán acompañar el ritmo de la transformación.
Fuente Centro de Agronegocios y Alimentos de la Universidad Austral
La ENPA se realiza desde 2009 y la edición 2025 es la quinta en Argentina. Se basó en entrevistas hechas entre abril y septiembre a 842 productores agrícolas y agrícola-ganaderos de Buenos Aires, Córdoba, Santa Fe y Entre Ríos, que en conjunto suman unas 1,53 millones de hectáreas. La muestra incluyó a productores con al menos 300 hectáreas de soja, maíz y trigo en la campaña 2024/25. El diseño fue probabilístico y estratificado por provincia y escala productiva, con un nivel de confianza del 95% y un error muestral de alrededor de ±5%.
