La Inteligencia Artificial (IA) ya aumenta los ingresos de la agroindustria con la modernización en la operacionalización y gestión de los negocios en el sector. La aplicación de tecnologías mediadas por IA busca automatizar procesos, estrategia y productividad y, según empresas del sector, ya están dando resultados financieros.
Según la 29ª Encuesta Global de CEOs, realizada por PwC, El 33% de las empresas agrícolas atribuyen el aumento de ingresos al uso de la IA. La investigación también muestra que el 60% de los directores ejecutivos prevén una menor necesidad de profesionales al inicio de sus carreras en los próximos tres años.
Si bien la IA consolida inversiones destinadas a identificar y controlar plagas, riego, calidad del suelo, zonificación y fumigación, hay menos necesidad de trabajo manual, que también impacta el mercado laboral.
A pesar de los altos costos de inversión, modernizar el campo sigue siendo una prioridad para los empresarios. La encuesta de PwC también indica que la retirada del apoyo o la inversión en IA se cita en el 8% de las respuestas de los líderes de la industria, lo que representa una preocupación menor en comparación con los otros apartados.
Además de las actividades orientadas al cultivo, la gestión de recursos y la planificación de la cosecha también están impulsadas por tecnologías basadas en inteligencia artificial. Desde la zonificación climática hasta la reducción del desperdicio en el riego y la sostenibilidad, las actividades agrícolas ya están adoptando nuevas herramientas.
Guilherme Bastos, coordinador de FGV Agro, señala tres ejes de avance de la IA en la agroindustria: operativo, gerencial y estratégico. “A nivel gerencial está el control de costos, el manejo de inventarios, la planificación de cosecha e incluso la especificación de cosecha para un determinado cultivo. En el eje estratégico consideramos la previsión de precios, la modelación y la trazabilidad del origen, no sólo de los animales, sino también de la producción”, explicó.
EL agricultura de precisióna través del análisis de datos recopilados por sensores, drones, satélites y máquinas, identifica la calidad del suelo, la presencia de plagas y el desarrollo de las plantas. El proceso, entonces, puede volverse menos costoso y más rentable.
“La demanda global de alimentos requiere cuidado ambiental. Cuando proyectos como la zonificación climática mediada por IA utilizan la geolocalización, predicen escenarios y ayudan con estrategias de contención de riesgos”, dijo Bastos.
En la ganadería, la IA ayuda a monitorear la salud animal, el control nutricional y reproductivo. Sensores y algoritmos señalan enfermedades, cambios de comportamiento y nutrición, centrándose en la productividad y el bienestar de los rebaños.
Bastos refuerza que toda adopción de tecnología no quita puestos de trabajo, pero reconfigura la necesidad de recualificación y reposicionamiento de los profesionales, que ahora deben evaluar, por ejemplo, los resultados generados por las máquinas. “Si bien los procesos están más automatizados, hay quienes alimentan, quienes evalúan lo que se produce. Confiar ciegamente en la tecnología todavía no es una opción para obtener resultados consistentes”, evaluó.
Límites de la adopción de la IA
A pesar de los avances, la adopción de la IA en la agricultura enfrenta desafíos, como el alto costo inicial, la necesidad de conectividad en las zonas rurales y la capacitación de los productores. Sin embargo, a medida que la tecnología se vuelve más accesible, su El uso tiende a expandirse rápidamente.
El entorno de altas tasas de interés en Brasil, según los expertos, genera precaución ante nuevas inversionespero la expectativa de recortar y retomar las inversiones debería facilitar el acceso a las nuevas tecnologías, además de garantizar ahorros basados en datos e información.
“Cuando el productor comienza a decidir con base en datos del propio campo, la sostenibilidad deja de ser un discurso y se convierte en eficiencia operativa. Utilizar la cantidad adecuada de agua e insumos impacta directamente en los costos, la productividad y la preservación de los recursos”, explica Esteban Huerta, arquitecto de soluciones de BlueShift Agro.
La metodología Smart Upgrade, desarrollada por Mignow e impulsada por IA, es una herramienta responsable de automatizar el 98% de las correcciones de código en la reformulación tecnológica impulsada por Coopercitrus. Según la cooperativa, el proyecto redujo más del 90% del esfuerzo manual.
“Coopercitrus logró llevar a cabo una transformación a gran escala sin comprometer la liquidez y con ganancias inmediatas en eficiencia, también gracias a incentivos financieros. El nuevo entorno reduce los costos de mantenimiento, aumenta la previsibilidad presupuestaria y libera recursos para nuevos frentes de innovación en el campo”, afirma Paulo Secco, director general de Mignow.
La automatización ha permitido La migración tecnológica se completó en un tiempo récord. y con una reducción del 40%, sin interrupción en ninguna de las 190 unidades de la cooperativa. En cuatro meses se completó la migración al sistema RISE con SAP, que moderniza procesos e infraestructura en la nube.
En la práctica y la investigación, Los avances constantes en el uso de la IA ya están revolucionando las actividades de campo.. La modernización de procesos promueve el desarrollo de nuevas tecnologías y sistemas de producción.
