Buena parte de las pérdidas agrícolas comienza antes de que el productor pueda detectarlas a simple vista. Una maleza puede competir durante días con un cultivo por agua y nutrientes, una helada puede comprometer una cosecha en pocas horas y un foco de deterioro dentro de un silo puede avanzar sin que la temperatura o el aspecto de los granos permitan detectarlo a tiempo.
Sensores, inteligencia artificial, automatización y análisis de datos permiten transformar esas señales tempranas en información para tomar decisiones. Así, la tecnología busca así anticipar problemas, aplicar recursos con mayor precisión y actuar antes de que una situación que todavía parece controlable se convierta en una pérdida económica.
En diálogo con InnovaciónDigital360, especialistas de DeepAgro, AutoPlants y CO2NTROL explicaron cómo estas herramientas permiten detectar malezas, optimizar el uso del agua, anticipar heladas y monitorear el estado de los granos almacenados. También analizaron el retorno de estas soluciones, las condiciones de conectividad que requiere su implementación y el papel que tendrá la inteligencia artificial en la prevención de pérdidas.
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El desafío de detectar las pérdidas antes de que sean visibles
La agricultura trabaja con procesos que no siempre ofrecen señales inmediatas. El deterioro de un cultivo puede comenzar mucho antes de que una recorrida por el lote permita identificarlo, mientras que una intervención tardía puede obligar a utilizar más insumos, agua o energía para intentar compensar el problema.
En ese escenario, la captura permanente de información permite construir una visión más precisa de lo que ocurre en el campo. La temperatura, la humedad del suelo, las condiciones meteorológicas, la presencia de malezas o la actividad biológica dentro de un silo son variables que, analizadas en conjunto, pueden funcionar como indicadores tempranos.
El objetivo no es solamente registrar lo que pasó. El avance de estas tecnologías apunta a detectar cambios en tiempo real, identificar patrones y generar alertas que permitan actuar antes de que el impacto sobre el cultivo o los granos resulte difícil de revertir.
El agua es uno de los recursos donde la diferencia entre medir y estimar puede traducirse directamente en costos. Regar de más implica utilizar agua que el cultivo no necesita, pero también energía o combustible para moverla. Regar de menos puede generar estrés hídrico y afectar el rendimiento.
Las estaciones meteorológicas y los sensores de suelo permiten seguir variables que intervienen en ese equilibrio. AutoPlants combina información de temperatura, humedad, presión atmosférica, precipitaciones, radiación solar, viento y humedad del suelo a diferentes profundidades. Esos datos se procesan en una plataforma que también incorpora información sobre el estado fenológico del cultivo.
A partir de esa combinación, el sistema puede calcular la cantidad de agua que debería reponerse. El modelo utiliza la evapotranspiración y las mediciones de humedad para realizar un balance hídrico y establecer un rango de riego más ajustado a las necesidades de cada cultivo y suelo.
El mismo principio se aplica a la prevención de heladas. Los datos de temperatura y humedad obtenidos a nivel del órgano de la planta se combinan con pronósticos y modelos para determinar si las condiciones esperadas pueden afectar al cultivo. La tecnología permite diferenciar una situación que requiere intervención de otra en la que el descenso térmico no representa un riesgo para la producción.
En este punto, la anticipación tiene un efecto operativo. Los sistemas tradicionales de protección pueden requerir que los equipos de riego permanezcan activos durante períodos prolongados. Una detección más precisa permite reducir ese funcionamiento cuando las condiciones no lo justifican.
Según explicó Julián Mauro, Director Ejecutivo de AutoPlants, el retorno de la inversión puede medirse a través de distintos factores, entre ellos el ahorro energético, el consumo de combustibles, los costos asociados al riego y las pérdidas evitadas por heladas.
“En general un productor tiene un retorno de la inversión de entre 9 y 13 meses después de que adquiere nuestros productos. Entonces es bastante rápido, básicamente se paga solo y este producto dura más de diez años, por lo que hay tiempo para usarlo”, remarcó.
Inteligencia artificial para detectar malezas antes de que afecten el rendimiento
Las malezas representan otro problema que puede avanzar sin una señal evidente de pérdida. Compiten con el cultivo por agua, nutrientes y luz desde las primeras etapas y, cuando la disminución del rendimiento ya resulta visible, el daño económico puede estar consumado.
La inteligencia artificial permite intervenir en una instancia anterior. En el caso de las pulverizadoras equipadas con sistemas de visión artificial, las cámaras capturan imágenes mientras la máquina avanza por el lote y los algoritmos identifican las plantas que deben recibir tratamiento.
DeepAgro utiliza redes neuronales y procesamiento de imágenes para distinguir las malezas del cultivo. El sistema analiza características como forma, textura, contexto y estructura de la planta, en lugar de basarse únicamente en la diferencia de color.
Tal como detalló José Ignacio Canterle, ingeniero agrónomo y responsable comercial, opera de esta forma:
- Captura y procesamiento local: A medida que la pulverizadora avanza (a una velocidad recomendada de 15 km/h), las cámaras filman el terreno y la IA analiza cada fotograma en milisegundos.
- Reconocimiento morfológico: A diferencia de las tecnologías ópticas tradicionales basadas solo en el color verde o sensores infrarrojos, el algoritmo de DeepAgro reconoce la forma, textura, contexto y estructura de la planta. Esto le permite distinguir una maleza de un cultivo implantado.
- Disparo dirigido: Manda la señal eléctrica únicamente a la electroválvula del pico pulverizador posicionado sobre la maleza para que aplique la dosis exacta, manteniendo los demás picos cerrados.
El cambio tiene consecuencias que van más allá del ahorro de producto. Una menor cantidad de caldo implica menos recargas de la pulverizadora, menos desplazamientos para abastecerla y menor consumo de combustible. También permite utilizar dosis o productos de mayor valor técnico sobre los sectores donde realmente se necesitan.
Desde DeepAgro señalaron un ahorro promedio del 73% en agroquímicos, aunque el resultado depende del nivel de infestación del lote. Para una operación de entre 2.500 y 4.000 hectáreas anuales, la empresa estima que el ahorro puede ubicarse entre US$25 y US$40 por hectárea y que el equipo puede amortizarse en una campaña.
El dato muestra una característica particular de este tipo de tecnología: el retorno puede calcularse a partir de un costo que deja de producirse. La comparación entre lo que habría implicado una aplicación de cobertura total y lo que efectivamente se utiliza permite estimar el ahorro y contrastarlo con la inversión en hardware e instalación.
El deterioro de los granos también puede comenzar sin señales visibles
Las pérdidas no terminan cuando el grano ingresa al sistema de almacenamiento. Una parte importante del riesgo aparece durante la conservación, cuando hongos, microorganismos, insectos, humedad o focos de calentamiento pueden deteriorar la mercadería.
En un silo, la temperatura es una de las variables habituales para detectar anomalías. Sin embargo, el calor puede desplazarse lentamente dentro de la masa de granos. El dióxido de carbono ofrece otra señal porque se genera como consecuencia de la respiración biológica y puede desplazarse con mayor rapidez entre los espacios intergranarios.
“Los procesos de deterioro comienzan mucho antes de que sean visibles”, explicó Sergio Asad, ingeniero especialista en automatización de CO2NTROL. En ese contexto, el monitoreo de CO₂ puede funcionar como una señal adelantada frente a cambios que todavía no se reflejan en la temperatura o en una inspección visual.
“CO2NTROL es un sistema desarrollado por INTA e Ingeniería Electrónica Argentina (IEA) que utiliza la medición de dióxido de carbono como indicador temprano de actividad biológica dentro de silos y celdas. El sistema emplea sensores instalados en las salidas de ventilación. Periódicamente activa la aireación del silo para impulsar el aire intergranario hacia esos sensores. Si existe un foco de deterioro, el aire transporta el CO₂ generado por la respiración de microorganismos o insectos, permitiendo detectarlo rápidamente”, desarrolló.
El objetivo es intervenir cuando el problema todavía se encuentra localizado. Aireación, secado, movimiento de la mercadería o tratamientos sanitarios pueden aplicarse antes de que el deterioro se extienda y afecte una proporción mayor del granel.
La tecnología también muestra cómo el monitoreo puede convertirse en una herramienta de gestión. El registro de eventos, acciones correctivas e historial de cada silo permite construir trazabilidad sobre las condiciones de almacenamiento y las decisiones tomadas ante cada alerta.
El retorno se mide también en pérdidas que no ocurren
Uno de los desafíos de la incorporación de tecnología al agro consiste en demostrar que la inversión genera un resultado económico. En muchos casos, el beneficio no aparece como una nueva fuente de ingresos, sino como un costo que deja de producirse.
En el riego, el cálculo puede incorporar el ahorro de agua, energía y combustible. En el control de malezas, la variable central puede ser la cantidad de agroquímicos que no se aplican. En el almacenamiento, el indicador puede ser una cantidad de toneladas o una calidad comercial que se logra preservar.
CO2NTROL plantea el cálculo a partir de las pérdidas evitadas: toneladas de grano preservadas, menor incidencia de focos de calentamiento, menos movimientos correctivos y conservación de parámetros comerciales. Un único foco detectado a tiempo puede representar un costo evitado superior al valor del sistema de monitoreo.
Esta lógica también modifica la forma de evaluar la tecnología. No alcanza con preguntar cuánto cuesta un sensor, una plataforma o un equipo de IA. La comparación debe contemplar cuánto cuesta no tener información cuando aparece un problema y cuánto puede costar intervenir demasiado tarde.
Conectividad: cómo llevar datos del campo a las decisiones
La captura de información genera valor cuando los datos pueden llegar al sistema que los procesa y, cuando es necesario, a la persona que debe tomar una decisión. En el ámbito rural, la conectividad puede convertirse en una limitación, aunque las alternativas disponibles se ampliaron.
AutoPlants incorpora conectividad 4G y una alternativa satelital para establecimientos donde la cobertura móvil es insuficiente. Sus equipos funcionan con batería y panel solar, y pueden seleccionar el medio de comunicación disponible.
“El productor en sí no necesita nada para instalar uno de nuestros productos, más allá de tener un cultivo y una zona medianamente apta con un pozo. No necesita nada porque el producto funciona con una batería y un panel solar. Y el propio aparato decide a que se tiene que conectar, si a 4G o a la red satelital”, explicó Julián Mauro.
En soluciones de aplicación selectiva DeepAgro, por su parte, también plantea la necesidad de resolver la falta de conectividad en el campo. Para resolver este problema, la empresa ofrece la instalación de antenas Starlink como un servicio adicional, para permitir la sincronización de datos, telemetría y mapeos de aplicación en tiempo real.
Conectividad: cómo las soluciones tecnológicas llevan los datos del campo a las decisiones
| Empresa | Solución de conectividad | Cómo funciona | Principales desafíos |
|---|---|---|---|
| AutoPlants | Conectividad 4G y alternativa satelital | Los equipos funcionan con batería y panel solar y seleccionan automáticamente el medio de comunicación disponible, ya sea 4G o red satelital. | Garantizar conectividad en establecimientos rurales con cobertura móvil insuficiente. |
| DeepAgro | Antenas Starlink como servicio adicional | Permite sincronizar datos, telemetría y mapeos de aplicación en tiempo real en soluciones de aplicación selectiva. | Resolver la falta de conectividad y superar barreras vinculadas con la inversión inicial, el cambio cultural y la adaptación de la maquinaria. |
| CO2NTROL | Monitoreo local con conexión externa opcional | El sistema mantiene el monitoreo y las alarmas dentro de la planta aun sin Internet permanente. Cuando hay conectividad, los responsables pueden supervisar los silos a distancia. | Operar en establecimientos con infraestructura de comunicaciones restringida sin perder las capacidades de monitoreo remoto. |
Aún así, resaltan algunas barreras actuales para la adopción masiva:
- Desembolso inicial de capital: normalmente requiere una inversión inicial importante que compite con la adquisición de otros fierros o insumos en un contexto de crédito acotado. Se está iniciando un programa con Nera para financiar esta inversión inicial, en un modelo de pago por uso de hectáreas.
- Cambio cultural: Pasar del hábito tradicional de cobertura total confiar en la precisión milimétrica de los disparos de las cámaras. Adaptar la estrategia de manejo de pulverización al uso de tecnología selectiva.
- Puesta a punto de la flota: El parque de pulverizadoras en la región es muy diverso en antigüedad y sistema hidráulico/eléctrico, por lo que a veces requiere una adecuación previa antes de instalar el kit, que se hace, pero suele generar dudas de parte del cliente a la hora de tomar la decisión.
El caso de CO2NTROL presenta otra estrategia. El sistema puede mantener el monitoreo y las alarmas dentro de la planta aún sin acceso permanente a Internet. Cuando existe conectividad externa, la información puede transmitirse a dispositivos remotos para que responsables de calidad o encargados supervisen los silos a distancia.
“Esta flexibilidad facilita su adopción tanto en acopios de gran escala como en establecimientos ubicados en zonas rurales con infraestructura de comunicaciones restringida”, especificó Sergio Asad.
Esto muestra que la conectividad no tiene una única solución. La infraestructura necesaria depende de qué datos se capturan, dónde se procesan y con qué velocidad deben llegar a quien toma la decisión.
De las alertas a la predicción
El siguiente paso para estas tecnologías es reducir la distancia entre detectar un problema y anticiparlo. La incorporación de más sensores genera volúmenes crecientes de información sobre los cultivos, el suelo, el clima, las máquinas y las condiciones de almacenamiento.
La inteligencia artificial puede ayudar a encontrar relaciones entre esas variables. En lugar de analizar cada indicador de manera aislada, los modelos pueden cruzar información histórica y datos en tiempo real para identificar patrones asociados a determinados riesgos.
En el caso de DeepAgro, esa evolución apunta al reconocimiento de especies de malezas y a un mapeo automático de presión de malezas mientras la pulverizadora trabaja de manera autónoma.
En AutoPlants, el mayor volumen de información puede ampliar la capacidad de detectar patrones y estimar pérdidas productivas. “Al estar lanzando cada vez más hardware con sensores de patrones, vamos a tener tanta información que vamos a poder analizar cosas que antes no podíamos hacer”, aseguró Mauro.
Para CO2NTROL, el objetivo es combinar CO₂, temperatura, humedad, variables meteorológicas e historial de almacenamiento para anticipar la aparición de focos de deterioro.
“En definitiva, el futuro del almacenamiento no será solamente monitorear lo que está ocurriendo, sino anticipar lo que ocurrirá para actuar antes de que el deterioro sea visible o económicamente significativo”, planteó Asad.
El cambio de fondo es pasar de una agricultura que responde ante el daño a otra que intenta intervenir antes de que ocurra. Sensores, IA y datos no eliminan los riesgos climáticos, biológicos o productivos, pero permiten reducir el margen de incertidumbre y transformar señales que antes podían pasar inadvertidas en decisiones concretas.
