Argentina: La inteligencia artificial puede transformar la producción y comercialización de papa

Las 10.ª Jornadas de Producción Responsable analizaron la transformación del ejercicio profesional en la era de los algoritmos. Sus conclusiones adquieren especial relevancia para la cadena de la papa, un cultivo intensivo en capital, insumos, información y decisiones, en el cual la inteligencia artificial puede contribuir a mejorar la eficiencia productiva, el almacenamiento y la comercialización.

Las 10.ª Jornadas de Producción Responsable, organizadas por el Centro de Ingenieros Agrónomos de Tandil (CIAT) y el INTA, pusieron el foco en los cambios que atraviesa la actividad agropecuaria ante el crecimiento de la inteligencia artificial, la agricultura de precisión, la automatización y las nuevas tecnologías biológicas.

El encuentro, realizado el 19 de agosto en Tandil, tuvo como eje central “El ejercicio profesional en la era de los algoritmos” y dejó una conclusión central: el desafío actual ya no consiste solamente en obtener o procesar información, sino en convertirla en decisiones eficientes y generar valor.

Este planteo tiene una aplicación directa en el cultivo de papa, donde el productor y el profesional deben tomar numerosas decisiones durante un ciclo relativamente corto. La elección de la semilla y la variedad, la densidad de plantación, la nutrición, el riego, el control sanitario, el momento de cosecha, el almacenamiento y el destino comercial condicionan conjuntamente el resultado económico.

Del dato a la decisión agronómica

Hace tres décadas, la principal dificultad era acceder a la información. Más adelante, el desafío pasó a ser procesarla. Actualmente, las plataformas digitales y los sistemas de inteligencia artificial pueden descargar, ordenar y analizar grandes volúmenes de datos, pero esa capacidad no garantiza por sí sola una buena decisión.

En papa, hoy es posible reunir información procedente de imágenes satelitales y de drones, estaciones meteorológicas, sensores de humedad de suelo, análisis de laboratorio, registros de aplicaciones, mapas de rendimiento, antecedentes sanitarios y datos económicos.

Sin embargo, disponer de más información no significa automáticamente producir mejor. El verdadero valor aparece cuando los datos permiten decidir dónde y cuándo regar, cómo ajustar la fertilización, qué sectores del lote necesitan una inspección, dónde existe mayor riesgo sanitario o cuál es el momento más conveniente para cosechar.

La información satelital, climática o generada por sensores deja así de ser el resultado final del análisis y se convierte en el punto de partida de una decisión agronómica.

Un nuevo papel para el ingeniero agrónomo

Uno de los aspectos más destacados de las Jornadas fue la redefinición del papel del ingeniero agrónomo. El profesional tenderá a reducir su participación en tareas manuales de recopilación y procesamiento de datos para concentrarse en su interpretación, contextualización y validación.

En el cultivo de papa, esta función resulta especialmente importante. Una imagen puede detectar diferencias en el desarrollo del canopeo, pero no necesariamente determinar por sí sola si el origen es una deficiencia nutricional, un problema de humedad, una enfermedad, una falla de plantación, compactación del suelo o variabilidad natural del ambiente.

Del mismo modo, un modelo puede advertir condiciones favorables para una enfermedad o recomendar una aplicación, pero la decisión final debe considerar la variedad, el estado fenológico, el historial del lote, la presión sanitaria regional, las condiciones meteorológicas y el destino de la producción.

Los especialistas identificaron tres posibles posiciones profesionales frente a la inteligencia artificial. La primera es la del operador, que ejecuta las recomendaciones sin discutirlas. La segunda es la del traductor, que comprende y explica los resultados. La tercera, considerada el verdadero diferencial, es la del “diseñador de criterio”.

Este último decide qué preguntar, aporta el contexto productivo, controla la calidad de la información y sabe cuándo una recomendación debe ser modificada o descartada.

La inteligencia artificial puede detectar patrones y analizar millones de datos, pero no reemplaza completamente la experiencia acumulada en un cultivo sometido a variaciones del clima, el suelo, la calidad de la semilla, la disponibilidad de agua, las enfermedades y los mercados.

Agricultura de precisión aplicada a la papa

El informe de las Jornadas advierte que buena parte de la tecnología disponible en los establecimientos agropecuarios continúa subutilizada. Los equipos con funciones programables registrarían un uso real inferior al 40 % de su capacidad instalada y muchos productores limitan su empleo al piloto automático.

En papa, la agricultura de precisión ofrece posibilidades en diferentes etapas del cultivo:

• Caracterización de la variabilidad del suelo y delimitación de ambientes.

• Ajuste de la densidad y profundidad de plantación.

• Fertilización diferenciada de acuerdo con el ambiente y las necesidades del cultivo.

• Programación del riego mediante información meteorológica y sensores de humedad.

• Detección temprana de problemas sanitarios o sectores con menor crecimiento.

• Aplicaciones selectivas de fitosanitarios.

• Elaboración de mapas de rendimiento y calidad.

• Registro de labores, productos y dosis aplicadas en cada lote.

• Generación de información para la trazabilidad de la producción.

La fertilización variable puede adquirir particular importancia debido al peso de los fertilizantes dentro de los costos y a la necesidad de equilibrar rendimiento, calidad y eficiencia en el uso de nutrientes.

No obstante, las prescripciones deben validarse agronómicamente. En un cultivo como la papa, la respuesta no depende solamente del contenido de nutrientes del suelo, sino también de la variedad, el cultivo antecesor, la disponibilidad hídrica, la fecha de plantación, el destino industrial o para consumo y la calidad comercial buscada.

Riego inteligente y eficiencia en el uso del agua

El riego es otro de los campos con mayor potencial. La combinación de pronósticos meteorológicos, sensores de suelo, imágenes remotas y modelos de desarrollo permitiría ajustar la frecuencia y la cantidad de agua aplicada.

La inteligencia artificial puede contribuir a identificar sectores con estrés hídrico, anticipar necesidades y comparar escenarios. Sin embargo, la recomendación debe ser validada teniendo en cuenta el tipo de suelo, la profundidad efectiva, el sistema de riego, el estado del cultivo y la sensibilidad de cada etapa de desarrollo.

Una decisión incorrecta puede afectar el rendimiento, la forma y el tamaño de los tubérculos, aumentar la incidencia de defectos o generar condiciones favorables para determinadas enfermedades. Por eso, la automatización debe estar acompañada por conocimiento agronómico.

Sanidad: detección más temprana y tratamientos dirigidos

Los sistemas de visión artificial y análisis de imágenes pueden ayudar a reconocer síntomas, cambios de coloración, fallas en el cultivo o sectores con comportamiento anormal.

Estas herramientas pueden facilitar el monitoreo de grandes superficies y orientar las recorridas hacia las áreas con mayor probabilidad de presentar problemas. También permiten construir historiales sanitarios por lote y relacionarlos con la variedad, las condiciones ambientales, las aplicaciones realizadas y la evolución posterior.

El principal beneficio no consiste necesariamente en reemplazar la observación a campo, sino en hacerla más rápida, dirigida y eficiente.

La robótica y los sistemas de aplicación selectiva también podrían permitir tratamientos más precisos. Las Jornadas mencionaron tecnologías de detección y pulverización capaces de reducir significativamente el uso de herbicidas de amplio espectro. En papa, este enfoque podría extenderse progresivamente hacia el control localizado de malezas y otras intervenciones diferenciadas.

Almacenamiento y conservación de la calidad

La digitalización también puede mejorar la etapa posterior a la cosecha. Los sensores permiten registrar temperatura, humedad, ventilación y concentración de gases dentro de los depósitos.

La inteligencia artificial puede analizar esa información, detectar desvíos y anticipar condiciones de riesgo para la brotación, las pudriciones, la pérdida de peso o el deterioro de la calidad industrial.

En lugar de reaccionar cuando el problema ya es visible, los sistemas podrían emitir alertas tempranas y recomendar ajustes en la ventilación o en las condiciones de conservación. De todas maneras, la decisión debe considerar la variedad, el destino comercial, el estado inicial del producto y el tiempo previsto de almacenamiento.

Información e inteligencia comercial

El impacto de la inteligencia artificial no se limitará al manejo del cultivo. También puede transformar la comercialización de papa.

La integración de información sobre superficie implantada, avance de cosecha, rendimientos, existencias almacenadas, precios, volúmenes ingresados a los mercados mayoristas, costos logísticos y demanda permitiría construir mejores escenarios comerciales.

Para el productor, estas herramientas podrían ayudar a comparar alternativas: vender inmediatamente, almacenar, escalonar entregas, destinar la producción al mercado fresco o buscar otros canales comerciales.

También podrían contribuir a anticipar períodos de sobreoferta, identificar cambios en la demanda, organizar la logística y mejorar la comunicación entre productores, operadores, industrias y mercados mayoristas.

Sin embargo, la inteligencia artificial necesita datos confiables. La informalidad, la falta de registros homogéneos y la escasa transparencia de algunos segmentos comerciales limitan la calidad de cualquier predicción.

En este sentido, el desarrollo tecnológico debería estar acompañado por una mayor sistematización de la información sectorial, trazabilidad e integración entre los diferentes participantes de la cadena.

Los cuatro pilares de la Agricultura 5.0

Las Jornadas identificaron cuatro grandes tecnologías que podrían converger en los sistemas productivos: gemelos digitales, inteligencia artificial con capacidad de actuar, robótica aplicada y biología sintética o epigenómica.

En papa, un gemelo digital podría integrar la información del suelo, el clima, el cultivo y el manejo para representar la evolución del lote y evaluar escenarios antes de intervenir. Por ejemplo, permitiría analizar qué podría suceder ante diferentes estrategias de riego, fertilización o control sanitario.

La inteligencia artificial con capacidad de actuar podría procesar anomalías detectadas por sensores y ejecutar determinadas acciones mediante equipos automatizados. El procesamiento local en la maquinaria permitiría operar aun en sectores rurales con conectividad limitada.

La robótica podría responder a la escasez de mano de obra y mejorar la precisión en tareas como monitoreo, clasificación, selección, aplicación de insumos y manipulación de la producción.

Por su parte, los avances en biología podrían contribuir al desarrollo de variedades más eficientes en el uso del agua y los nutrientes, resistentes a enfermedades y tolerantes a temperaturas extremas.

Tecnología con validación agronómica

Las posibilidades son amplias, pero también existen limitaciones. Entre los principales desafíos se encuentran la falta de estandarización e interoperabilidad de los datos, los costos de validación, la conectividad rural, la capacitación y las barreras regulatorias.

Además, los modelos desarrollados para otros cultivos o regiones no deberían transferirse automáticamente a la producción de papa sin una validación local.

Cada zona productora presenta diferentes suelos, climas, variedades, sistemas de manejo y destinos comerciales. Una herramienta útil para papa destinada a industria en el sudeste bonaerense puede requerir ajustes importantes para papa de consumo producida en otra región.

Por eso, el criterio profesional seguirá siendo determinante. El algoritmo puede sugerir, pero el ingeniero agrónomo debe revisar la calidad de los datos, interpretar el contexto y asumir la responsabilidad por la recomendación.

Formar profesionales para una nueva agricultura

Durante las Jornadas también se expresó preocupación por la incorporación efectiva de la inteligencia artificial en los planes de estudio universitarios.

Las asignaturas básicas continuarán siendo fundamentales porque brindan los conocimientos necesarios para interpretar y validar los resultados generados por las nuevas herramientas. Al mismo tiempo, será necesario incorporar capacidades relacionadas con datos, automatización y uso responsable de la inteligencia artificial.

A medida que se automaticen las tareas técnicas, cobrarán mayor importancia las competencias humanas: pensamiento crítico y analítico, creatividad, curiosidad, resiliencia, flexibilidad, adaptación y trabajo interdisciplinario.

En la cadena de la papa, el profesional del futuro deberá comprender simultáneamente el cultivo, la tecnología y el mercado. No alcanzará con manejar una plataforma digital: será necesario formular buenas preguntas, evaluar las respuestas y traducirlas en decisiones productivas y comerciales confiables.

La inteligencia artificial no disminuye la importancia del ingeniero agrónomo. Por el contrario, puede jerarquizar su intervención al liberarlo de tareas repetitivas y permitirle concentrarse en aquello que la tecnología todavía no puede aportar por sí sola: criterio, experiencia, contexto, confianza y responsabilidad.