También se suman los caladores automáticos de suelo, los medidores de clorofila y los sistemas de aplicación selectiva de herbicidas. La variedad de herramientas disponibles hace que la agricultura de precisión abarque cada vez más etapas de la producción y no se limite únicamente al monitoreo de los lotes.
Los drones también ampliaron sus posibilidades de utilización en el sector agropecuario. Además de obtener imágenes, estos equipos pueden emplearse para realizar tratamientos de protección de cultivos con herbicidas, insecticidas y fungicidas, aplicar fertilizantes, sembrar cultivos de servicio y pulverizar productos biológicos.
La evolución de estos dispositivos permitió aumentar tanto su capacidad de carga como la autonomía de sus baterías. En los últimos años, algunos equipos alcanzaron capacidades de hasta 150 litros y autonomías de alrededor de 12 minutos.
Otra de las tecnologías destacadas son los sistemas de aplicación selectiva de herbicidas. Estos equipos permiten identificar las malezas y aplicar el producto únicamente sobre ellas, con reducciones en el uso de herbicidas que pueden alcanzar el 80% o más.
Además de disminuir el volumen utilizado, este mecanismo reduce el impacto ambiental y permite realizar una mayor cantidad de aplicaciones por lote. También posibilita utilizar herbicidas de mayor costo que resultarían menos convenientes si se aplicaran sobre toda la superficie.
Las plataformas de agricultura digital constituyen otra herramienta para mejorar la gestión de los cultivos. Su utilización permite agilizar el monitoreo, reducir el tiempo entre la detección de un problema y la implementación de una solución y generar alertas para mejorar el seguimiento de enfermedades.
Sin embargo, la incorporación de tecnología no garantiza por sí sola una mejora en los resultados. Las distintas herramientas deben integrarse dentro de procesos de trabajo concretos y su utilidad puede variar de acuerdo con las características y necesidades de cada empresa agropecuaria.
La implementación también requiere una determinada escala y estabilidad operativa para que los equipos puedan ser utilizados de manera adecuada por el personal. A esto se suma la necesidad de articular las nuevas herramientas con otras tecnologías que ya se encuentren incorporadas a la actividad.
El manejo del capital humano también ocupa un lugar central. Para evitar que la implementación quede relegada al tiempo disponible de algún empleado, se plantea la conveniencia de designar un responsable específico que pueda llevar adelante el proceso.
Esa persona debe contar con las habilidades tecnológicas necesarias y, además, con disposición para incorporar las nuevas herramientas. La falta de alguno de estos elementos puede afectar el funcionamiento de todo el proceso y limitar el valor que se espera obtener de la agricultura de precisión.
En paralelo, la inteligencia artificial comienza a incorporarse a distintas tareas de las empresas agropecuarias. Una de las primeras formas de utilizarla consiste en identificar aquellas actividades que se realizan semanalmente frente a una computadora, especialmente las que demandan mucho tiempo, son repetitivas y presentan un bajo impacto negativo si se comete un error.
A partir de esa identificación, la IA puede utilizarse para automatizar tareas y hacer más eficientes determinados procesos. También puede permitir recuperar actividades que anteriormente se dejaban de lado por falta de tiempo y que podrían generar resultados positivos si fueran automatizadas.
El acceso a estas herramientas no requiere necesariamente conocimientos técnicos previos. Una de las posibilidades consiste en consultar a la propia inteligencia artificial sobre su funcionamiento y utilizar sus respuestas para aprender a manejarla.
En este proceso, la forma en que se formula la instrucción tiene un papel importante. El llamado prompt es el comando o pedido que se introduce en el sistema y determina, en buena medida, las características de la respuesta obtenida.
Las respuestas generadas pueden incorporarse a distintos procesos de trabajo. Una consulta realizada desde una computadora o un teléfono puede generar información que luego se almacena en una carpeta y queda disponible para futuras tareas.
Esto también permite reemplazar procesos rígidos basados exclusivamente en documentos estáticos por archivos que puedan actualizarse de manera automática. De esta forma, la información puede mantenerse disponible para quienes asuman una determinada responsabilidad dentro de una empresa en el futuro.
Entre las aplicaciones concretas de la IA en el ámbito agropecuario aparece su utilización como herramienta para tomar notas y transcribir información. También existen sistemas capaces de registrar reuniones y convertirlas posteriormente en textos organizados.
Otra posibilidad es utilizar herramientas que integran distintos tipos de materiales, como videos, libros técnicos y presentaciones, para generar resúmenes. Esos contenidos incluso pueden transformarse en audios, lo que facilita su utilización durante los traslados o en momentos en los que no es posible leer.
La inteligencia artificial también puede utilizarse para automatizar procesos de difusión de materiales que se repiten periódicamente. Sin embargo, su utilización requiere verificar los resultados obtenidos, ya que las respuestas generadas no necesariamente son exactas.
Por ejemplo, ante una imagen de un lote de trigo utilizada para estimar la cantidad de plantas, un sistema de IA podría no realizar un conteo preciso y, en cambio, generar una estimación basada en información previa. Por este motivo, el usuario debe interactuar con la herramienta y aprender progresivamente cuáles son sus capacidades y limitaciones.
La evolución de estas tecnologías apunta hacia sistemas cada vez más específicos. La expectativa es que, con el tiempo, la inteligencia artificial pase de modelos de uso general a aplicaciones adaptadas a las necesidades agronómicas de cada empresa y vinculadas con sus objetivos y formas de trabajo.
La incorporación de la IA al sector agropecuario todavía se encuentra en una etapa inicial. Su evolución futura puede ampliar considerablemente las aplicaciones disponibles y extender su presencia a distintas actividades cotidianas.
En este escenario, la incorporación de nuevas tecnologías exige un proceso de aprendizaje continuo. Tanto la agricultura de precisión como la inteligencia artificial plantean oportunidades para mejorar procesos, pero su aprovechamiento dependerá de la capacidad de cada empresa para integrarlas a su organización y utilizarlas de manera adecuada.
