Automatización e inteligencia artificial, claves en el agronegocio

El uso estratégico de la automatización y la inteligencia artificial permite estandarizar procesos, reducir riesgos y potenciar la experiencia humana en el campo.

Montevideo | Todo El Campo | Históricamente, la discusión sobre la modernización tecnológica se ha centrado principalmente en una pregunta: ¿qué necesita actualizarse? Es pregunta sigue siendo relevante, pero ya no es suficiente. Ante la velocidad de las transformaciones tecnológicas y la creciente presión por la eficiencia, los responsables tecnológicos de las empresas y los líderes empresariales también necesitan responder a otra cuestión: ¿cómo ejecutar esa modernización con velocidad, previsibilidad y menor riesgo?

Así comienza el último artículo de Guilherme Joventino -cofundador y responsable global de Mignow, empresa de tecnología especializada en automatización e inteligencia artificial-, titulado “El mayor desafío de la modernización tecnológica está en la ejecución” del que Todo El Campo extrae a continuación los principales 10 puntos o conceptos que, con una mirada agropecuaria, pueden vincularse al sector.

Es importante considerar que para el común de las personas el avance de la tecnología es tan acelerado que no nos da tiempo suficiente para adaptarnos, y cuando recién estamos comprendiendo un aspecto de lo que nos ofrece surgen nuevas propuestas, algunas o muchas de ellas disruptivas, que nos hacen replantearnos lo que aun no fuimos capaces de comprender a cabalidad.

Ese desafío de la constante evolución no debe inhibirnos, por el contrario, debería animarnos a introducirnos en ella y acompañarla en aquellos puntos que pueden ser de utilidad la para actividad que cada uno desempeña. En este caso, el interés está puesto en uno de los sectores que absorbe y ejecuta tecnología permanentemente, el agro.

LOS DIEZ PUNTOS DESTACADOS.

1) Joventino señaló en su nota que las personas debemos cambiar el enfoque con el que nos relacionamos con la tecnología, y pasar del simple “¿qué tecnología comprar?” a algo más evolucionado que es “¿cómo ejecutar la transformación con velocidad, previsibilidad y menor riesgo?”.

2) Otro punto es el de la dependencia del conocimiento individual, sobre el que señala que la alta vulnerabilidad operativa que genera basar las tareas críticas en el saber empírico o manual de unas pocas personas.

3) Agrega que hay escasez de talento especializado y presión por la eficiencia, lo que constituye en un reto regional de operar con personal técnico calificado limitado mientras la demanda productiva exige mayor efectividad.

4) Por otra parte, plante la redefinición del rol de la automatización entendiendo por automatizar no es solo el ganar velocidad y hacer todo más rápido, sino estandarizar procesos para hacerlos estructurados, repetibles y predecibles.

5) Introduce el concepto que él llama escalabilidad de la experiencia humana, o sea, liberar a los técnicos calificados de tareas mecánicas para que se enfoquen en áreas más complejas como la gobernanza, los análisis de riesgo y las decisiones estratégicas.

6) Asimismo, menciona la previsibilidad como gestión de riesgos que lleva reducir desviaciones e incertidumbre en costos y plazos en sistemas que sostienen la producción y la logística.

7) Otro punto interesante es lo que denomina romper el límite de escala tradicional, o sea, entender que hacer crecer el negocio o la operación no requiere un aumento directamente proporcional en horas de trabajo manual.

8) Una característica de estos tiempos es la existencia de plazos críticos, o sea la urgencia de actualizar sistemas frente a ventanas de tiempo acotadas u obligaciones del entorno.

9) Acompañar la evolución tecnológica que debe ser continua con integración de la inteligencia artificial, dado que la transformación digital no termina con la adopción de una herramienta; requiere actualización permanente y uso de inteligencia artificial (cada vez más) para el análisis de patrones.

10) En el final lo más importante, la sinergia persona-tecnología, que es el valor máximo surge de articular el conocimiento del profesional en campo con la precisión de las herramientas que nos va dando la tecnología.

APLICACIÓN PRÁCTICA AL SECTOR AGROPECUARIO.

Cada uno de los puntos anteriores, tomados del citado artículo de Guilherme Joventino puede tener una aplicación directa en los agronegocios.

1) Enfoque en la ejecución – Elegir maquinaria con GPS o sensores no basta; la clave está en cómo la red de datos del campo procesa y ejecuta las decisiones de fertilización o siembra sin fallas operativas.

2) Reducción de la dependencia empírica – Mapear y digitalizar el conocimiento que maneja un capataz o un agrónomo para que las decisiones críticas (riego, siembra, sanidad) no dependan de una sola persona.

3) Mitigación de escasez de mano de obra – Suplir la falta de mano de obra en el sector mediante la automatización de labores intensivas (pilotos automáticos en tractores, riego automatizado).

4) Estandarización de procesos – Sistematizar la dosificación de insumos, monitoreo de plagas y cronogramas de alimentación ganadera mediante algoritmos repetibles y medibles.

5) Optimización del perfil agronómico – Permitir que el ingeniero agrónomo deje de tomar muestras a mano o ingresar datos manualmente en planillas, enfocando su tiempo en el análisis de suelos y estrategias de rendimiento.

6) Previsibilidad y gestión de riesgo – Estimar rendimientos y proyectar costos de insumos con base en datos estructurados para planificar la venta de grano o hacienda con menor incertidumbre financiera.

7) Escalar hectáreas sin escalar estructura – Expandir la superficie gestionada por un establecimiento agrícola sin necesidad de duplicar linealmente la cantidad de personal o maquinaria tradicional.

8) Ventanas de tiempo críticas – Maximizar las ventanas de siembra o cosecha -condicionadas estrictamente y cada vez más por el clima- asegurando que la maquinaria y la logística operen sin interrupciones.

9) Uso de IA y análisis continuo – Integrar sensores de campo e imágenes satelitales procesadas con inteligencia artificial para identificar patrones de estrés hídrico, malezas o deficiencias nutricionales en tiempo real.

10) integración hombre-máquina – Potenciar el criterio del productor o profesional de campo combinándolo con telemetría de vanguardia para decidir cuándo y cómo intervenir en la producción.

La verdadera transformación digital del sector agropecuario no concluye con la incorporación de maquinaria moderna o sensores de vanguardia, sino con la capacidad de integrar esa tecnología a la toma de decisiones estratégicas.

La automatización y la inteligencia artificial no reemplazan el criterio humano, sino que lo escalan.

En escenarios cada vez más complejos, la clave del éxito productivo radica en la sinergia entre la precisión analítica de la máquina y el conocimiento empírico del profesional en el campo.

Foto de portada de Ehrecke en Pixabay.