Qué construimos: De la observación humana a la precisión inteligente

En el sector agropecuario, cada decisión depende de una estimación certera: cuánto puede rendir un campo, qué variabilidad tiene el lote y cómo afectará el clima al resultado final.

Para una de las empresas agroindustriales más grandes del país, la estimación de rindes todavía dependía de recorridas a campo, muestreos manuales e interpretaciones subjetivas.

Con IAIAOH, demostramos cómo una idea simple —usar IA para predecir el rendimiento con rigor científico— puede convertirse en un diferencial estratégico cuando se combina con el equipo adecuado.

El desafío: Estimaciones inconsistentes, procesos lentos y cero trazabilidad

La estimación de rindes se apoyaba fuertemente en el criterio humano y en muestras limitadas, lo que generaba incertidumbre a gran escala. Los principales desafíos eran:

• Distintos agrónomos, distintos criterios de estimación

• Muestras de campo pequeñas y poco representativas

• Flujos de trabajo manuales que ralentizaban las decisiones

• Falta de trazabilidad y de una fuente de datos unificada

La pregunta central era clara: ¿Puede la IA estandarizar la estimación de rindes, mejorar la precisión y acelerar las decisiones sin reemplazar el conocimiento experto del agrónomo?

Cómo lo construimos: Inteligencia predictiva que aprende de la tierra

Construimos IAIAOH, una prueba de concepto de IA predictiva que combina múltiples fuentes de datos para estimar el rinde de soja a nivel de lote.

La solución integra:

• Imágenes satelitales multiespectrales (NDVI, RedEdge)

• Señales climáticas como temperatura, precipitaciones y humedad del suelo

• Modelos de Machine Learning entrenados con datos históricos de cosechas

• Un dashboard geoespacial con alertas tempranas y reportes automatizados

• Una arquitectura preparada para integrarse vía API con los sistemas existentes de la compañía

Lejos de reemplazar a los agrónomos, el modelo funciona como una capa de validación, reduciendo sesgos y fortaleciendo la toma de decisiones expertas.

Logros clave: Lo que demostró la PoC

Incluso en etapa de prueba de concepto, IAIAOH mostró un impacto potencial relevante:

• Hasta 80% de reducción en errores de estimación

• 25% de mejora en predicciones vinculadas al clima

• 15–20% de ahorro operativo por menor necesidad de recorridas y reprocesos

• Decisiones más rápidas, basadas en datos y con trazabilidad completa