30 de agosto de 2026 - 09:04 Por CREA Región Oeste Arenoso | OAR
Inteligencia artificial en la empresa agropecuaria
Imagine una calle céntrica de San Francisco en 1906. En un mismo tramo de adoquines conviven, sin carriles ni reglas claras, un tranvía, un automóvil incipiente, bicicletas, carruajes tirados por caballos y peatones cruzando sin mirar. ¿Caos? Absoluto. Sin embargo, para entender el momento que atraviesa el mundo corporativo con la irrupción de la inteligencia artificial (IA), esa escena de principios del siglo XX es la metáfora perfecta.
“Cuando las tecnologías se superponen hay caos, hay incertidumbre”, apuntó Juan Corvalán, director del Laboratorio de IA de la UBA, durante una charla ofrecida en el Congreso de la región Oeste Arenoso realizado en la ciudad bonaerense de Tandil.
La evolución de la herramienta ha pulverizado cualquier noción previa de obsolescencia. Si la versión pública inicial de ChatGPT a finales de 2022 representaba el equivalente a un videoclub o un Wikipedia anabolizado –donde el usuario debía redactar decenas de instrucciones para obtener respuestas aceptables–, la tecnología actual opera bajo un paradigma radicalmente distinto: la IA agéntica o proactiva.
Hoy el paradigma ya no requiere interactuar mediante chats iterativos. El salto cualitativo reside en entornos agénticos que asumen la ejecución de flujos completos. Esa velocidad de cambio genera un choque cultural inmediato. La tecnología ya está disponible, pero persiste una brecha mental en la adaptación de los modelos de negocio tradicionales.
El crecimiento de la IA en términos de usuarios no tiene precedentes históricos. En apenas tres años, más del 50% de la población con dispositivos móviles interactúa con alguna solución de IA y plataformas como ChatGPT han superado los 1000 millones de usuarios. Sin embargo, existe una barrera conceptual crítica dentro de las empresas: confundir la productividad individual con la transformación organizacional.
“Yo no transformo una empresa porque contesto correos con IA, porque la empresa son procesos. Transformar procesos es transformar prácticas, cultura y gestión del cambio. No es revolear ChatGPT a los procesos”, explicó Corvalán.
La gestión de la resistencia al cambio
La rápida automatización de tareas analíticas vuelve a encender viejos temores. Aunque informes globales de firmas como PwC indican que el 71% de las personas teme que la IA reduzca puestos de trabajo, en la práctica diaria la resistencia responde a dinámicas más complejas. Cuando un proceso que antes demandaba días de análisis individual pasa a ejecutarse de forma automática, muchos trabajadores enfrentan la incertidumbre sobre cuál será su rol en la actual coyuntura.
Frente a esto, la evidencia empírica aporta datos reveladores. Estudios recientes sobre el impacto de la IA en miles de empresas en EE.UU. demuestran que las organizaciones que invierten con fuerza en estas tecnologías no solo no destruyen empleo masivamente, sino que contratan más personal, aunque el proceso exige gobernanza, contención y la figura clave de un líder interno que empuje y coordine la agenda digital.
La distancia entre la promesa comercial de la IA y su implementación efectiva continúa siendo amplia. En muchas ocasiones las empresas que invierten en IA manifiestan inicialmente que no logran obtener un retorno de la inversión directo o inmediato.
Esto ocurre porque la inteligencia se está transformando en un insumo básico (commodity). Pretender resultados financieros extraordinarios a las pocas semanas de instalar una herramienta es un error conceptual. “El retorno de inversión para las empresas que sí les llega tiene que ver con una política estratégica sostenida en el tiempo”, indicó el especialista.
Al igual que ocurrió con la llegada de Internet a comienzos de los años 2000, los verdaderos frutos provienen de la reconversión de los modelos de negocio a mediano y largo plazo.
El cambio más profundo que introduce la IA no es técnico, sino cultural e intelectual. Históricamente, la generación de conocimiento en una organización implicaba un proceso secuencial de análisis, debate, tiempo y espacio biológico. La IA irrumpe licuando esas coordenadas.
“La IA comoditiza la inteligencia. Se licuó el tiempo y el espacio para producir, simular y generar conocimiento. Ningún humano está preparado para que le simulen y le licúen el tiempo y el espacio para generar conocimiento”, advirtió.
La verdadera prueba para los equipos de trabajo radicará en aprender a gestionar y tomar decisiones a partir de ese flujo constante de información sintetizada.
Lejos de la promesa utópica donde la tecnología liberaría al ser humano de la carga laboral para trabajar solo unas pocas horas semanales, la IA está generando un fenómeno inverso en muchos entornos corporativos.
Si un sistema agéntico es capaz de redactar un borrador de plan de negocios de 200 páginas en minutos, la carga cognitiva del trabajador no desaparece: se desplaza hacia la lectura, la verificación, la corrección de sesgos y la validación de ese contenido. Este flujo ininterrumpido de insumos generados por máquinas desencadena la “paradoja del cerebro frito”: un agotamiento cognitivo derivado de la falta de tiempo biológico para procesar un volumen colosal de información.
Corvalán remarcó que convivir con la IA requiere abandonar los extremos del pánico y del optimismo ciego. Las empresas no necesitan adoptar de golpe cada herramienta que aparece en el mercado, sino estructurar transiciones graduadas, priorizar la ciberseguridad, capacitar a sus equipos y resguardar los tiempos de análisis humano. En este nuevo mapa, el éxito no pertenecerá a quien adopte la tecnología más rápido, sino a quien sepa integrar automatizaciones sin atropellar la cultura y los procesos de su propia organización.
Aplicaciones
La digitalización no es solo un conjunto de nuevas herramientas; es una disrupción de escala civilizatoria. Así como la revolución industrial reorganizó las estructuras productivas de la sociedad durante varios siglos, la era de la información está alterando la forma en que el ser humano se abastece y gestiona sus recursos. La diferencia crucial radica en el ritmo.
“En lugar de tener 500 años para adaptarnos, tenemos tres o cuatro. Lo estamos viviendo en tiempo real y nuestro cerebro no está preparado para eso”, comentó Federico Mayer, director del Club AgTech
Esta brecha temporal plantea un riesgo operativo directo. Intentar utilizar las plataformas tecnológicas del presente manteniendo la mentalidad del siglo pasado produce fricciones severas en los equipos de trabajo. El verdadero desafío para la empresa agropecuaria consiste en comprender la profundidad de este salto de paradigma.
Durante décadas, la observación a campo dependía de recorridas manuales con una planilla de papel, mientras que actualmente esa tarea es posible realizarla con sensores remotos, imágenes satelitales y cámaras multiespectrales capaces de capturar múltiples bandas de reflectancia por metro cuadrado a la velocidad de la luz.
Ese volumen masivo de métricas excede la capacidad de procesamiento del cerebro humano en una mesa de trabajo convencional. De allí surge la necesidad de incorporar arquitectura algorítmica.
Mayer dijo que una de las mayores trampas del perfeccionismo técnico en el campo es concentrarse de manera exclusiva en sutiles ajustes de insumos tranqueras adentro, pasando por alto ineficiencias de enorme escala en la cadena logística externa. A modo de ejemplo, mencionó las ineficiencias generadas en el transporte de granos e insumos.
“La eficiencia que tiene Mercado Libre en su paquetería al lado de la nuestra es enorme. Se podrían ganar cientos de millones de dólares optimizando la logística y los fletes, pero esto requiere coordinación y sentar a los actores a la mesa para generar marcos de confianza”, indicó.
El sector agropecuario ha resuelto problemáticas complejas mediante el trabajo colectivo y la validación a campo, tal como ocurrió hace siete décadas cuando un grupo de productores formaron consorcios para contener la erosión de los suelos, lo que derivó en la creación de la red CREA.
El escenario actual exige trasladar ese mismo método pionero a la tecnología digital. “¿Dónde están los consorcios rurales de experimentación en inteligencia artificial?”, resumió Mayer, para luego remarcar que aquellos que utilicen las plataformas de datos no solo para maximizar márgenes, sino para coordinar procesos de manera integrada, lograrán construir un modelo productivo más sólido y resiliente.
