Una tecnología desarrollada en Rosario captó la atención de uno de los fondos de inversión corporativa más importantes de América Latina. DeepAgro cerró una ronda puente por US$ 2 millones liderada por Kamay Ventures, el fondo respaldado por Coca-Cola, Bimbo y Grupo Arcor. El capital será utilizado para acelerar la expansión de la empresa en Brasil y Estados Unidos.
La agtech creó un sistema de inteligencia artificial que identifica malezas en tiempo real y activa la pulverización únicamente sobre las plantas que necesitan tratamiento. Según la compañía, la solución reduce entre un 70% y un 90% el uso de herbicidas, con un ahorro estimado de US$ 20 a US$ 40 por hectárea. También disminuye cerca de un 45% el impacto ambiental de estas tareas.
El desembolso se sumó a otra ronda por US$ 2 millones que DeepAgro cerró a finales de 2023. En aquella operación participaron Draco Capital, Grupo Dacas, BYX Ventures, Innventure y Pampa Start. La compañía acumuló US$ 4 millones entre ambas inversiones para continuar con el desarrollo de su tecnología y ampliar su presencia comercial. Parte del capital también estará destinada a conseguir nuevos acuerdos con fabricantes de maquinaria agrícola.
La inversión llegó en un momento de mayor presión sobre los márgenes del campo. Los costos aumentaron y las exigencias ambientales impulsaron la búsqueda de herramientas capaces de reducir el uso de insumos sin afectar el rendimiento de los cultivos.
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Una IA que distingue las malezas dentro del cultivo
El principal producto de DeepAgro se llama SprAI. El sistema utiliza cámaras instaladas en la maquinaria agrícola para analizar el terreno mientras el equipo recorre el lote. Sus algoritmos observan la forma y el color de cada planta para determinar si se trata de una maleza. También tienen en cuenta su ubicación dentro del cultivo antes de ordenar la apertura del pico pulverizador correspondiente.
SprAI puede trabajar durante el barbecho y dentro de cultivos que ya fueron implantados. Esta característica lo diferencia de otras tecnologías basadas en sensores infrarrojos y amplía el período durante el cual puede utilizarse el equipo.
Toda la información se procesa sin conexión a internet. SprAI utiliza infraestructura de Nvidia y toma las decisiones dentro de la propia maquinaria, sin enviar las imágenes a servidores externos. Este modelo, conocido como inteligencia artificial en el borde, reduce el tiempo que transcurre entre la detección de la maleza y la pulverización.
El negocio combina la venta de la computadora encargada de ejecutar los algoritmos con una licencia anual de software para cada cultivo. DeepAgro trabaja con fabricantes y distribuidores para llegar a los productores y a las empresas agropecuarias, bajo un modelo conocido como B2B2C.
Según las estimaciones de la compañía, la inversión puede recuperarse en aproximadamente 18 meses. El plazo puede ser menor en establecimientos con grandes extensiones, aunque depende de la superficie tratada y del nivel de malezas presente en cada lote. El costo de los herbicidas también influye en el cálculo.
DeepAgro ya instaló cerca de 90 equipos
DeepAgro nació en febrero de 2020 por iniciativa de Juan Manuel Baruffaldi, Iván Regali, Marcos Mammarella, Juan Ignacio Cavalieri y Juan Ignacio Cornet. El proyecto tomó forma a partir de un algoritmo de detección de malezas con inteligencia artificial que Baruffaldi desarrolló durante su tesis de grado en Ciencias de la Computación para resolver una necesidad de un emprendimiento familiar.
El proyecto buscaba resolver una necesidad concreta dentro de una explotación agropecuaria familiar y terminó convirtiéndose en una empresa con presencia internacional.
La compañía tiene 53 empleados distribuidos entre su sede de Rosario y sus oficinas en Saint Louis, Estados Unidos, y San Pablo, Brasil. Hasta el momento, instaló cerca de 90 equipos en esos mercados: Argentina y Uruguay.
Su cartera de clientes incluye a AGD, LIAG, Grupo Duhau, CRESUD, Ceibos Group, Adecoagro y Grupo Budeguer. La llegada a grandes productores permitió comprobar el funcionamiento de la tecnología en operaciones de mayor escala. El siguiente paso consiste en ampliar ese alcance mediante acuerdos con fabricantes de maquinaria.
Los equipos instalados en Brasil y Estados Unidos funcionaron durante cerca de un año. En ese período, DeepAgro pudo comparar el desempeño de SprAI con otras soluciones disponibles y evaluar sus resultados bajo condiciones productivas diferentes. Las pruebas también permitieron observar el comportamiento del sistema frente a distintos tipos de malezas.
La estrategia contempla ampliar los acuerdos bajo el modelo OEM, que permite incorporar SprAI directamente en máquinas fabricadas por terceros. Este canal podría acelerar su llegada a nuevos productores sin depender únicamente de la venta directa de equipos.
Brasil es uno de los destinos prioritarios por la extensión de su superficie agrícola y el tamaño de sus productores. También cuenta con fabricantes capaces de producir maquinaria a gran escala. Estados Unidos representa otro mercado relevante por su nivel de tecnificación y la adopción de herramientas de agricultura de precisión.
Un mercado que podría superar los US$ 7.000 millones
Kamay Ventures calcula que la inteligencia artificial aplicada al agro latinoamericano moverá cerca de US$ 7.050 millones en 2030. Para 2025, ese mercado fue estimado en US$ 2.550 millones. La proyección contempla una mayor adopción de sistemas capaces de automatizar la toma de decisiones y de reducir el uso de productos químicos.
Solo en Argentina y Brasil, el mercado potencial de DeepAgro abarca alrededor de 110 millones de hectáreas. La oportunidad se extiende a otros países con agricultura extensiva, especialmente donde las malezas generan costos elevados o desarrollaron resistencia a determinados herbicidas.
La denominada protección inteligente de cultivos empezó a ganar terreno frente a los sistemas que pulverizan toda la superficie de manera uniforme. Aplicar herbicidas únicamente donde hacen falta puede reducir el costo por hectárea y ayudar a los productores a cumplir con regulaciones ambientales más exigentes.
