El uso de Big Data y algoritmos predictivos permite anticipar rendimientos, calidad y necesidades nutricionales en tiempo real
La inteligencia artificial y el Big Data dejaron de ser promesas futuristas para convertirse en aliados concretos de la agronomía. Así lo demostraron expertos durante el Simposio FERTILIDAD 2025 en Rosario, donde el panel “Big Data e Inteligencia Artificial para mejorar la nutrición” reunió a voces destacadas como Ignacio Ciampitti, investigador argentino de la Universidad de Purdue, y Esteban Tronfi, fundador de la Red Agropecuaria de Vigilancia Tecnológica (Ravit).
“Hoy la tecnología avanza más rápido que la ciencia”, advirtió Ciampitti, al tiempo que subrayó la importancia de integrar e interpretar los datos disponibles. Si bien herramientas como los monitores de rendimiento existen hace décadas, es recién en los últimos años cuando comenzaron a aprovecharse de forma efectiva gracias al desarrollo de plataformas que permiten traducir la información en prescripciones agronómicas.
Uno de los focos de su exposición fue la construcción de modelos predictivos de rendimiento y calidad a partir de múltiples fuentes de información. Desde la universidad estadounidense, su equipo logró predecir con alta precisión los rendimientos de maíz y trigo mediante imágenes satelitales de los satélites Sentinel. “Una imagen por semana es suficiente para tomar decisiones acertadas”, aseguró.
Pero el aporte de la tecnología va más allá del rendimiento. En colaboración con la NASA, Ciampitti trabaja en vuelos con sensores hiperespectrales que permiten estimar la concentración de nutrientes, como el nitrógeno, en tiempo real. Estos datos posibilitan ajustar la nutrición de los cultivos de forma dinámica según la biomasa presente en cada momento.
Además, presentó avances en la predicción de calidad:junto a productores de Estados Unidos, desarrollaron algoritmos capaces de mapear proteína y aceite en soja usando imágenes satelitales y machine learning. “La imagen sin interpretación agronómica no sirve. Lo fundamental es conectar satélites, cultivos y modelos predictivos”, destacó.
En sintonía, Esteban Tronfi introdujo el concepto de “agronomía aumentada” a través de los llamados “gemelos digitales”, modelos que simulan en una pantalla las condiciones reales de un lote y permiten proyectar diferentes escenarios de manejo. “Un gemelo digital es la representación virtual del lote, el puente entre los datos y el conocimiento técnico”, explicó.
La propuesta de Ravit se basa en tres grandes convergencias: la experiencia directa de los agricultores, la inteligencia colectiva que integra ciencia y técnica, y las herramientas tecnológicas basadas en IA y Big Data. Con este enfoque, desarrollaron 750.000 “tokens” o nodos de información que alimentan modelos regionales sobre manejo y resultados agronómicos.
Según Tronfi, el objetivo es llegar al decisor con información útil en tiempo y forma, incluso dentro de un mismo lote y sus distintos ambientes. Los gemelos digitales permiten, por ejemplo, simular escenarios con diferentes ofertas hídricas y niveles de fertilización, y anticipar con gran precisión las consecuencias de cada estrategia.
Así, la digitalización de la agronomía no solo permite observar el presente con más nitidez, sino también anticipar el futuro con fundamentos. Una transformación silenciosa, pero profunda, que está cambiando la forma de producir alimentos en el siglo XXI.