Diez áreas donde la inteligencia artificial ya está transformando el campo

La IA dejó de ser una promesa y ya opera, de manera concreta, en los sistemas productivos del agro argentino. Productores, asesores, cooperativas y empresas agropecuarias incorporan herramientas para ganar eficiencia, reducir costos y producir de manera más sustentable.

El Ciudadano Campo22/12/2025 Francisco Oliverio
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Trazabilidad e inteligencia artificial prometen revolucionar el agro.

La revolución de la inteligencia artificial ya está ocurriendo en los campos argentinos. No se trata de ChatGPT ni de escenarios futuristas: hoy productores, asesores, cooperativas y empresas agropecuarias incorporan herramientas basadas en IA para ganar eficiencia, reducir costos y producir de manera más sustentable.

En este newsletter repasamos las principales áreas del agro que ya están cambiando en Argentina gracias a la adopción de inteligencia artificial, con aplicaciones concretas y resultados medibles.

En este newsletter repasamos las principales áreas del agro que ya están cambiando en Argentina gracias a la adopción de inteligencia artificial, con aplicaciones concretas y resultados medibles.

  1. Monitoreo satelital inteligente


Plataformas como Auravant, GeoAgro o SIMA combinan imágenes satelitales con algoritmos de IA para:

  • Detectar estrés hídrico y fallas de implantación
  • Estimar rendimientos por ambiente
  • Identificar anomalías antes de que sean visibles a campo.

Esto permite tomar decisiones más rápidas y realizar ajustes finos en fertilización y manejo de cultivos.

 2. Aplicación selectiva de fitosanitarios mediante visión computarizada

Tecnologías como WeedIt o DeepAgro permiten aplicar herbicidas únicamente donde hay presencia de malezas, evitando tratamientos en toda la superficie. Los ahorros en insumos oscilan entre 60% y 90%, con impacto directo en costos y en la reducción ambiental.

3. Siembra y fertilización con dosificación variabl 

La combinación de sensores remotos y modelos de IA permite analizar suelo, clima y rindes históricos para ajustar:

  • Densidad de plantas por ambiente.
  • Dosis de nitrógeno, fósforo y azufre en tiempo real.
  • Curvas de prescripción cada vez más precisas.

Estas prácticas son adoptadas campaña tras campaña por un número creciente de productores.

4. Diagnóstico automático de enfermedades y deficiencias nutricionales

Aplicaciones de reconocimiento de imágenes permiten detectar:

  • Enfermedades como roya, tizón, mancha ojo de rana, entre otras.
  • Deficiencias de nutrientes (N, S, Zn, etc.).
  • Plagas e insectos en estadios tempranos.
  • La detección precoz mejora el control y reduce pérdidas productiva

5. Modelos predictivos de clima y fechas de siembra

Desarrollos del INTA y de startups locales ofrecen:

  • Alertas tempranas de heladas.
  • Proyección de eventos de calor extremo.
  • Optimización de ventanas de siembra por ambiente.
  • Herramientas clave frente a un contexto climático cada vez más incierto y volátil.

6. Ganadería inteligente: bienestar, peso y sanidad

  • En feedlots y sistemas de cría ya se utiliza IA para:
  • Identificación individual mediante cámaras y score corporal.
  • Detección temprana de enfermedades (monitoreo de rumia).
  • Predicción de ganancias de peso según dieta, clima y genética

7. Pastoreo inteligente y gestión forrajera

Soluciones digitales desarrolladas localmente permiten:

  • Estimar oferta forrajera con modelos de IA.
  • Planificar pastoreos rotativos.
  • Proyectar la carga animal en el tiempo.

8. Tambos robotizados y monitoreo en tiempo real

Los tambos de última generación aplican IA para:

  • Detectar mastitis subclínica antes de que sea visible.
    Predecir celo e inicio de trabajo de parto.
    Ajustar la ración por vaca según datos productivos individuales.

9. Trazabilidad inteligente y acceso a mercados premium

Plataformas como ucrop.it y Carnes Validadas (hoy Origino) utilizan IA para:

  • Certificar buenas prácticas agrícolas.
  • Automatizar cálculos de huella de carbono.
  • Facilitar el ingreso a mercados cada vez más exigentes.

10. Predicción de cosecha y logística inteligente

La inteligencia artificial permite:

  • Anticipar humedad óptima y momentos de cosecha.
  • Optimizar el flujo de camiones en plantas de procesamiento.
  • Reducir pérdidas por demoras.
  • Mejorar la planificación en acopios y puertos.
  • La inteligencia artificial en el agro argentino ya no es un futuro posible: es un presente en expansión.
  •  El productor asume un nuevo rol: gestor de datos y tomador de decisiones, apoyado en información de alta calidad.

La combinación de tecnología, conocimiento de campo y modelos predictivos está abriendo una nueva etapa para la producción agropecuaria del país.

*El autor es asesor de la Fundación Producir Conservando

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