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SUSCRIBITEUna experiencia del CREA Washington Mackenna permitió identificar demandas, herramientas y oportunidades de automatización con inteligencia artificial.
Inteligencia artificial agro
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SUSCRIBITEDesde la automatización de tareas administrativas hasta la consulta de información técnica, la inteligencia artificial empieza a ganar espacio en las empresas agropecuarias. Un relevamiento realizado por el grupo CREA Washington Mackenna, en la región Centro, mostró distintos grados de adopción y puso en evidencia que el principal desafío ya no es acceder a estas herramientas, sino aprender a utilizarlas.
"En marzo de este año, cuando hicimos el plan de trabajo, buscamos detectar los principales interrogantes, intereses y problemáticas de cada empresa. Entre los temas más votados apareció la inteligencia artificial", contó Agustín Torriglia, asesor del CREA Washington Mackenna, integrado por 11 empresas del sur de Córdoba y San Luis.
A partir de ese interés, el grupo organizó una reunión dedicada a analizar aplicaciones de la inteligencia artificial en empresas agropecuarias. Antes del encuentro, realizó una encuesta entre sus integrantes para conocer el nivel de adopción de estas herramientas, los usos más frecuentes y las principales demandas. Participaron 22 miembros CREA.
El diagnóstico mostró que la inteligencia artificial ya había comenzado a incorporarse en la gestión de varias empresas, aunque con niveles de desarrollo muy diferentes. "Había personas que la habían probado apenas algunas veces y otras que la utilizaban casi todos los días. Incluso una empresa ya había automatizado la carga de facturas y el seguimiento de contratistas mediante inteligencia artificial. Pero, en general, el grado de avance era bastante heterogéneo", explicó Torriglia.
ChatGPT fue la plataforma más utilizada por los integrantes del grupo, seguida por Gemini y Copilot, mientras que Claude y NotebookLM registraron una adopción menor. Sin embargo, el principal uso seguía siendo la búsqueda de información, una aplicación que está lejos de aprovechar todo el potencial de estas tecnologías. "Muchos la utilizaban como si fuera Google. Ahí empezamos a ver que todavía no están aprovechando todas las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial", señaló.
La encuesta también permitió identificar dónde los integrantes perciben mayor potencial de aplicación. Las tareas administrativas encabezaron las respuestas, seguidas por la generación de información y reportes, la gestión económica y financiera y la planificación para la toma de decisiones. Entre los principales problemas que esperan resolver aparecen la carga de datos y documentación, junto con otras actividades repetitivas de bajo valor agregado.
El relevamiento mostró una actitud favorable hacia la incorporación de estas herramientas. La inteligencia artificial obtuvo una valoración promedio de cuatro puntos sobre cinco en cuanto a su potencial para las empresas y ninguno de los participantes descartó comenzar a utilizarla en el corto plazo: nueve afirmaron que ya estaban listos para avanzar y los 13 restantes manifestaron que intentarían implementarla durante los siguientes 30 días.
"Las respuestas fueron desde aprender a hacer una buena pregunta hasta automatizar procesos e integrar la inteligencia artificial con los sistemas de gestión que ya utilizan las empresas. Eso muestra que hay necesidades muy distintas, pero un interés común por empezar a incorporar estas herramientas", sostuvo.
Uno de los principales mensajes del encuentro fue que la inteligencia artificial no debe pensarse como una única herramienta, sino como un conjunto de plataformas con diferentes capacidades. "Muchas veces uno entra directamente a ChatGPT o Gemini, cuando en realidad ese no siempre es el mejor punto de partida. Lo primero es detectar qué tarea se quiere hacer y, en función de eso, elegir la herramienta más adecuada", explicó Torriglia.
Con ese criterio, se presentaron las principales alternativas disponibles para las empresas. ChatGPT fue destacado por su versatilidad para redactar textos, resumir documentos, analizar planillas y generar ideas; Gemini, por su integración con el ecosistema de Google y la posibilidad de consultar información actualizada con referencias a las fuentes; Claude, por su capacidad para analizar documentos extensos; NotebookLM, por permitir trabajar exclusivamente sobre documentos propios; y Copilot, por facilitar la automatización de tareas dentro de las aplicaciones de Microsoft 365.
"Fuimos bajando cada herramienta a casos concretos del agro. Mostramos para qué sirve mejor cada una y cuáles son sus fortalezas. La idea era que cada empresa pudiera identificar cuál le aporta más valor según el problema que necesita resolver", señaló.
Además, la capacitación hizo foco en un aspecto que condiciona la calidad de los resultados: la forma de interactuar con la inteligencia artificial. La elaboración de instrucciones precisas —conocidas como prompts— resulta determinante para obtener respuestas útiles.
"Hay que decirle qué tarea queremos que haga, darle contexto y explicarle cómo queremos que responda. No es lo mismo pedir un resumen en cinco puntos que un informe de diez páginas o un análisis comparativo. Cuanto más claro es el pedido, mejor suele ser la respuesta", explicó asesor.
Las plataformas disponibles actualmente permiten resolver necesidades muy distintas, desde buscar información con fuentes verificables y analizar grandes volúmenes de documentación hasta automatizar procesos administrativos o desarrollar agentes capaces de ejecutar tareas de manera autónoma. "Lo importante es entender qué puede hacer cada herramienta y elegir la más adecuada para cada situación, en lugar de intentar resolver todo con una sola", indicó.
Torriglia incorporó estas herramientas a su propio trabajo como asesor y consultor. "Uno de los primeros usos que encontré fue NotebookLM", contó. Allí cargó las normas de gestión CREA y otros documentos de consulta para resolver dudas puntuales sin tener que revisar nuevamente toda la documentación. "Como trabaja únicamente con los archivos que subí, no sale a buscar información afuera. Si no recuerdo cómo resolver una cuestión específica, hago la consulta ahí y en segundos tengo la respuesta. Es una forma de ahorrar mucho tiempo", dijo.
Con el tiempo, ese uso evolucionó hacia la automatización de procesos. En su consultora Metys desarrolló un agente de inteligencia artificial para procesar comprobantes de gastos y ordenar automáticamente la información administrativa. "Le compartimos los comprobantes, los sube a una carpeta en la nube y el agente completa una planilla de Excel. Después el contador revisa el IVA y los demás aspectos impositivos, pero nosotros ya tenemos toda la información organizada para la gestión", explicó.
La inteligencia artificial también pasó a formar parte de la gestión cotidiana de la empresa. "Con Claude armamos una plataforma donde tenemos un chatbot conectado con nuestra propia información. Podemos consultar registros de lluvias, datos económicos, tableros interactivos o cualquier otra información que necesitemos, sin tener que buscarla en distintos lugares", detalló. Esa integración permitió centralizar información que antes estaba distribuida en diferentes sistemas y documentos, facilitando el acceso a los datos necesarios para el trabajo diario.
Las recorridas a campo son otro ejemplo de esta lógica. En lugar de tomar apuntes para redactar los informes al regresar a la oficina, Torriglia registra observaciones mediante audios y mensajes que luego procesa con inteligencia artificial. "Al final del día le pido que arme una minuta con todo lo que fui registrando durante la gira. Si además tuve reuniones con empresas CREA, incorporo esas conversaciones y termino la jornada con un informe prácticamente listo para compartir", relató.
La misma metodología llegó incluso a la administración de sus finanzas personales. "Todos los meses comparto los movimientos de mis cuentas bancarias y el sistema los clasifica automáticamente porque ya fue entrenado. Así puedo comparar lo proyectado con los gastos reales, ordenar el presupuesto y hacer un seguimiento de mis inversiones sin tener que cargar esa información de manera manual", indicó.
El interés por incorporar inteligencia artificial en las empresas agropecuarias crece rápidamente. Sin embargo, el principal desafío es evitar la expectativa de obtener resultados inmediatos. "Hay mucho entusiasmo, pero también la idea de querer hacer todo de golpe, y no funciona así", advirtió el asesor.
En este sentido, consideró que la incorporación de estas herramientas requiere un proceso de aprendizaje gradual. "No se pasa de un día para otro a tener un agente de inteligencia artificial. Hay que empezar por lo más básico: aprender a hacer una buena consulta, mejorar una planilla de Excel o automatizar una tarea sencilla. A partir de ahí se puede avanzar hacia desarrollos más complejos", dijo.
Ese recorrido también implica decidir cómo invertir un recurso escaso: el tiempo. "Hay dos caminos. Si no querés dedicarle tiempo, podés contratar a un consultor que te ayude. Si preferís hacerlo vos, también se puede, pero requiere aprender, probar y equivocarse. Es una curva de aprendizaje", afirmó.
Esa experiencia la atravesó junto con su socio, Nicolás Vitelli, al desarrollar las herramientas que hoy utilizan en la consultora. "Nos llevó mucho tiempo. Tuvimos que definir dónde iba a estar la base de información, cómo organizar los datos, cómo construir la plataforma y entrenar los agentes. Ninguna de esas cosas sale de un día para otro", aseguró.
"Es dedicarle tiempo y ganas para después ahorrar tiempo. Antes podía pasarme toda una mañana ordenando los gastos para hacer mi presupuesto personal. Hoy cargo los extractos bancarios en una carpeta, el agente los clasifica automáticamente y en diez minutos tengo el trabajo terminado", agregó.
"La inteligencia artificial no reemplaza el criterio de las personas, pero sí libera tiempo para dedicarlo a tareas que realmente agregan valor", concluyó.
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