Los ensayos virtuales con IA ya son una alternativa concreta a las pruebas físicas en el campo. Un informe de Calice, una agtech que combina inteligencia artificial con modelado computacional, detalla cómo estas simulaciones alcanzan niveles de precisión que superan el 85% y, en algunos casos, rozan el 95%, en comparación con los resultados reales obtenidos en sembradíos.

La herramienta permite acelerar los tiempos de validación y reducir costos millonarios que antes eran inevitables. Tradicionalmente, probar una nueva variedad de cultivo llevaba varios años, ya que se hacía un ensayo por campaña en cada localidad. Esto, además de ser lento, demandaba enormes inversiones para poder avanzar en todas las etapas.

Ensayos virtuales con IA: cómo funcionan y qué necesitan para ser precisos

Para entender cómo se llega a esos niveles de coincidencia, hay que mirar primero el origen de los datos. Un ensayo virtual se construye con información histórica que puede abarcar entre 10 y 30 años de clima, rendimiento de cultivos, tipos de suelo y prácticas de manejo. Estos datos pueden venir de ensayos anteriores, satélites, estaciones meteorológicas y registros propios de empresas agrícolas.

Con todo ese volumen, se crean simulaciones digitales del comportamiento de una variedad en distintos ambientes. Las variables analizadas son múltiples: temperatura, lluvias, heladas, tipo de híbrido, presión de enfermedades y hasta densidad de siembra. Todo se procesa con algoritmos de aprendizaje automático que generan millones de cálculos para modelar escenarios complejos.

Según Ramiro Olivera, CEO de Calice, “cuanto más larga y consistente es la serie de datos, mejor podemos modelar el comportamiento futuro”. Esa calidad en la base de datos es la que permite que la predicción supere el 85% de coincidencia con lo que luego ocurre en el campo.

Ensayos virtuales con IA: ahorro de costos y decisiones más rápidas

La precisión de los ensayos virtuales con IA reduce la necesidad de sembrar en múltiples localidades e impacta de lleno en los números. Dependiendo del tamaño del programa, las empresas pueden ahorrar hasta un 60% en inversión destinada a ensayos físicos. Además, al contar con resultados más ágiles, se acortan los plazos para tomar decisiones clave sobre qué variedad avanzar comercialmente.

Un solo escenario de simulación puede demandar más de 10 millones de operaciones matemáticas. La potencia de cómputo detrás de estas herramientas permite explorar rápidamente si una nueva genética puede rendir bien en una zona específica o si conviene seguir ajustando el desarrollo. Y todo esto sin mover una sola máquina en el lote.

Otro punto a favor es que los modelos permiten prever cómo impactarían distintos manejos o condiciones futuras, como un año con menos lluvias o con mayor presión de plagas, algo imposible de testear en un solo ciclo agrícola real.

Ensayos virtuales con IA: qué variables analiza y cómo impactan en el rinde

Entre los factores que se consideran para definir el comportamiento de un cultivo en los ensayos virtuales con IA, hay cinco grandes grupos: datos climáticos (temperaturas extremas, lluvias, sequías), características del suelo (profundidad, fertilidad, textura), genética (tipo de híbrido o variedad), manejo agronómico (densidad, fecha de siembra, fertilización) y presencia de plagas o enfermedades.

El cruce de esas variables permite estimar de forma precisa el rinde potencial de una variedad sin necesidad de esperar una campaña completa. Por eso, estas simulaciones se convirtieron en una herramienta estratégica para las empresas semilleras, que ahora pueden ajustar más rápido sus desarrollos y reducir los riesgos antes de lanzar un producto al mercado.Con niveles de predicción que ya igualan o superan el 85%, los ensayos virtuales con IA empujan una transformación profunda en la forma de innovar en el agro. La inteligencia artificial ya no es un complemento: es parte central del diseño de las semillas del futuro.