En un contexto donde el agro argentino ya incorporó tecnología en prácticamente todos sus procesos —desde maquinaria de precisión hasta software de gestión— el nuevo desafío no es generar datos, sino saber utilizarlos. Allí es donde soluciones como las que impulsa AyronOne comienzan a marcar una diferencia concreta en la competitividad del sector.
Fundada en Río Cuarto, la compañía se posiciona como una consultora tecnológica especializada en la implementación escalable de inteligencia artificial y automatización de procesos en empresas agroindustriales. Su propuesta apunta a resolver una problemática cada vez más extendida: la fragmentación y subutilización de los datos.
“El principal problema que vemos en las empresas agropecuarias es que tienen muchísimas fuentes de datos: maquinaria agrícola, software de gestión, planillas manuales, facturación, stock. Todo eso está disperso y es muy difícil de procesar”, explicó Álvaro Aguilar fundador de la compañía.
Este escenario genera una paradoja: las empresas cuentan con información valiosa, pero no logran transformarla en decisiones oportunas. Según Aguilar, esto impacta directamente en la eficiencia: “Muchas veces la información se analiza una vez finalizada la campaña. Terminan haciendo una especie de ‘autopsia’ de lo que ya pasó, sin posibilidad de corregir desvíos en el momento”.
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Frente a esto, el enfoque de AyronOne se basa en integrar, ordenar y automatizar los datos para habilitar una toma de decisiones en tiempo real. A través de modelos de inteligencia artificial, la empresa permite capturar información de múltiples fuentes, procesarla y dejarla disponible de manera accesible para gerentes, ingenieros y productores.
“Lo que hacemos es tomar todas esas fuentes, ordenarlas y permitir la explotación de los datos mediante inteligencia artificial, automatizando procesos para obtener resultados sin intervención humana”, detalló Aguilar.
Los resultados de este tipo de implementación ya comienzan a evidenciar impactos concretos. En distintos proyectos —tanto en empresas agroindustriales como en otras industrias con alta complejidad operativa— se registran mejoras significativas en eficiencia. La automatización de procesos administrativos y operativos permite reducir entre un 40% y un 70% los tiempos de procesamiento de información, mientras que la centralización de datos en plataformas integradas puede disminuir errores humanos en más de un 60%.
En empresas vinculadas al agro, particularmente en producción agrícola y gestión de insumos, la implementación de modelos predictivos permitió anticipar desvíos productivos con mayor precisión y mejorar la planificación, generando incrementos de eficiencia operativa de entre un 15% y un 25%. A su vez, en entornos industriales como plantas de bioenergía, la integración de datos en tiempo real contribuyó a optimizar procesos y reducir costos operativos en torno al 20%.
Uno de los mayores impactos se observa en la velocidad de toma de decisiones. “El cuello de botella es procesar la información lo más rápido posible para poder decidir en el momento”, remarcó Aguilar. “Nosotros logramos que esa información esté disponible en tiempo real, permitiendo detectar desvíos y corregirlos mientras la campaña está en marcha”.
La clave está en la combinación de distintas tecnologías. Por un lado, automatización de procesos mediante algoritmos y código tradicional; por otro, la implementación de modelos de lenguaje (LLM) capaces de interpretar instrucciones y ejecutar acciones de forma autónoma. A esto se suman modelos predictivos de machine learning, que permiten anticipar escenarios productivos, segmentar información y optimizar decisiones.
Sin embargo, la tecnología por sí sola no alcanza. Uno de los principales desafíos sigue siendo el nivel de madurez digital de las empresas. “En la mayoría de los casos es bajo. Por eso lo primero que hacemos es un diagnóstico para entender cómo registran los datos, qué necesitan y a partir de ahí diseñar un plan de trabajo paso a paso para transformar esa información en valor”, señaló.
El proceso incluye también capacitación, un aspecto clave para garantizar la adopción. AyronOne combina instancias presenciales en los establecimientos con soporte remoto, buscando acompañar a los equipos en el uso cotidiano de las herramientas.
El impacto de este tipo de soluciones se extiende a toda la cadena agroindustrial. La empresa trabaja con clientes de agricultura, ganadería —incluyendo sistemas de feedlot— y también con industrias vinculadas como plantas de biogás y bioetanol, donde la gestión eficiente de datos resulta crítica.
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Más allá de los casos puntuales, el avance de la inteligencia artificial en el agro parece irreversible. “La velocidad a la que evoluciona todo esto es impresionante. Los beneficios que se pueden obtener son enormes”, afirmó Aguilar. Y agregó: “El desafío hoy no es si usar inteligencia artificial o no, sino cómo implementarla de manera inteligente y escalable en las empresas”.
En este escenario, el campo argentino enfrenta una oportunidad estratégica. La capacidad de integrar tecnología, capital humano y datos puede convertirse en un factor decisivo para mejorar productividad, reducir costos y ganar competitividad a nivel global.
Lejos de ser una tendencia pasajera, la inteligencia artificial aplicada al agro comienza a consolidarse como una herramienta estructural. Y en ese camino, iniciativas como AyronOne reflejan cómo la innovación ya no es solo una ventaja, sino una condición necesaria para producir mejor.
Por Fernanda Bireni para Valor Agregado Agro
