La IA en el agro, ¿cómo la aplican tres empresas que ya trabajan a campo?

La inteligencia artificial (IA) lo transformó todo, desde la tecnología de la información hasta el agro. Una de las manifestaciones más visibles es el uso de modelos de lenguaje como ChatGPT. Empresas y profesionales ya lo incorporan como una herramienta para mejorar la comunicación, automatizar tareas administrativas y generar contenido. 

Los docentes, por ejemplo, experimentan con ChatGPT en sus clases. Y el sector agropecuario, uno de los grandes motores de la economía del país, no se queda atrás. La implementación de tecnologías basadas en IA está revolucionando la forma en que se gestionan los cultivos y se optimizan los recursos. Desde el uso de drones para monitoreo hasta sistemas de predicción que ayudan a los productores a anticipar plagas y enfermedades, la IA ofrece herramientas valiosas para convertir al sector en una actividad mucho más eficiente. 

Lo puso sobre la mesa el panel “Inteligencia artificial aplicada a los agronegocios” del BCR Agtech Forum. Reunió a los fundadores de las startups rosarinas Sima, Deep Agro y Sensify, quienes -más allá de relatar sus inicios y alianzas- hicieron pie en la aplicabilidad de estos desarrollos basados en la IA en el campo práctico local. El potencial es enorme y la inversión clave para empoderar a la nueva generación de emprendedores. 

Para comprender mejor el impacto de la IA en la agricultura es necesario entender a qué problemas se enfrentan los productores que todavía usan técnicas tradicionales: la meteorología, mantener el suelo productivo y con nutrientes, y las malezas. Problemas que hoy se pueden previsionar gracias al uso de la IA. 

“La inteligencia artificial comenzó en los años ‘50, pero tardó mucho en llegar a masificarse porque las computadoras no tenían las capacidades actuales”, subrayó Bruno Ruyú, fundador de Teramot, una solución impulsada por IA que permite organizar grandes volúmenes de datos con un sistema fácil de usar. En la previa, ofreció un panorama del estado actual de las nuevas tecnologías y ubicó a la inteligencia artificial a la altura de las plataformas que transformaron la manera de vincularse entre personas y empresas, como internet y los teléfonos móviles. 

Ahora bien, no hay avances sin desafíos. Es que uno de los principales retos de la IA es la calidad y disponibilidad de los datos, puesto que su recopilación puede verse afectada por la falta de infraestructura tecnológica en algunas áreas del país. Así como la regulación y la ética en el uso, que son aspectos que requieren de una especial atención. 

# Reconocé las malezas 

De la mano de Juan Manuel Baruffaldi, la tecnológica Deep Agro se vale de la IA para la aplicación selectiva de herbicidas en cualquier etapa de crecimiento del cultivo. Se trata de un sistema de reconocimiento inteligente que en tiempo real va clasificando, reconociendo las malezas y aplicando el herbicida solo en el lugar que corresponde. Utiliza Deep Learning para que el programa aprenda a reconocer las distintas especies de maleza y las diferencie entre sí. 

“Nuestra solución te permite ahorrar hasta un 80% en el uso de fitosanitarios, con impacto en el medioambiente y en los costos”, aseguró. Es un aplicativo que se le agrega a las pulverizadoras, que incorpora cámara, placa y válvula. 

La compañía nació en 2017, tiene sede en Rosario y en marzo desembarcaron con una oficina en Brasil, donde -según confío Baruffaldi a Punto biz- ya abrocharon contrato con gigantes del agro como Adecoagro para probar la solución. Además, firmaron un acuerdo con Crucianelli para la transferencia de tecnología. “La particularidad que tiene el vínculo con Crucianelli es que además de ingresar como inversor a la compañía, el holding fabricante de sembradoras trabajará con nosotros en el desarrollo comercial de nuevas soluciones", refirió. 

# Monitoreá desde el celu 

Andrés Yerkovich tomó la posta en la Bolsa por Sima (Sistema Integrado de Monitoreo Agrícola), un desarrollo que permite controlar cultivos a través de un celular, una tablet o por la web. Recaba información en tiempo real en lotes productivos para registrar datos sobre salud del cultivo, humedad de suelos o avances de siembra e imágenes satelitales para mejorar la toma de decisiones. 

“Con la inteligencia artificial y el procesamiento de datos entrenamos modelos de estimación de rendimientos, donde combinamos datos de estado de cultivos con imágenes satelitales y desarrollamos un algoritmo de estimación de rendimiento con un porcentaje de error menor al 5%”, puntualizó.

Sima está a punto de cumplir 10 años, tiene 50 personas trabajando y presencia hoy en Argentina, Brasil, Uruguay, Paraguay, Colombia, México, Venezuela y Bolivia. “Sima no nace con la idea de aplicar inteligencia artificial, pero sí con una visión de la importancia de tener datos de calidad y estructurados para la toma de decisiones”, sostuvo. Un hito importante de la startup fue su alianza con la Nasa. Cerraron un acuerdo de investigación por el cual la Nasa podía utilizar de forma interna su tecnología y, una vez cumplido el objetivo del programa, Sima pasó a tener la propiedad del código y lo alimentan año a año. 

# No le pierdas pisada a la cadena de frío 

La startup rosarina Sensify encontró en la digitalización de la industria de la refrigeración su plataforma de crecimiento y no para de sumar hitos. Tiene clientes de la talla de Cervecería y Maltería Quilmes, tejió alianzas con compañías como Amazon Web Services, abrió oficinas en Brasil y México, y ahora se lanza a la conquista europea con una sede en España. 

“No empezamos a utilizar inteligencia artificial, pero sí muchas tecnologías relacionadas. Sensify nació para evitar cortes en la cadena de frío de productos refrigerados, más que nada de la industria alimenticia. Nosotros estamos más focalizados en lo que es foodtech y reportamos en tiempo real la cadena de frío desde que un alimento se elabora hasta que es comercializado”, refirió Eugenio Harraca, uno de los fundadores de Sensify. 

La compañía basa sus soluciones en la inteligencia artificial y la Internet de las cosas (IoT, por su sigla en inglés). Entre los servicios que prestan, realizan mantenimiento preventivo para reducir gastos de servicio técnico y evitar fallas técnicas de las heladeras. Tal es así que han detectado hasta 24 días antes que una heladera se iba a descomponer. “Tenemos una plataforma que soluciona un problema global. Y por eso estamos saliendo a competir en la mayor cantidad de mercados posibles”, resumió sobre el proyecto.