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La inteligencia artificial promete revolucionar la agricultura, pero para el profesor Juan Pablo Cosentino, de la Universidad Austral, el verdadero cambio no pasa por incorporar una nueva tecnología, sino por mejorar la calidad de la información con la que trabajan los productores.
Durante Bioactivación Edáfica, el encuentro organizado por Laboratorios Nova en Rosario, el especialista explicó que la IA puede transformarse en un aliado estratégico para la toma de decisiones, siempre que esté respaldada por datos confiables. En diálogo con Valor Agregado Agro, dejó una frase que resume su visión: «Antes de pensar en usar inteligencia artificial, hay que construir buenos datos para hacer un buen diagnóstico”.
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Cosentino aseguró que muchas empresas agropecuarias ya generan una enorme cantidad de información, pero todavía no logran integrarla para convertirla en conocimiento útil. Mapas de rendimiento, análisis de suelo, aplicaciones variables y datos provenientes de sensores suelen quedar aislados entre sí, cuando en realidad deberían formar parte de un mismo sistema de decisiones. «No puede ser que tenga un mapa de rendimiento que no esté alineado con un mapa de aplicación o con una prescripción. Hay que integrar los datos”.
Para el especialista, ese es el verdadero desafío de la agricultura digital.
Uno de los conceptos más importantes que desarrolló fue que la inteligencia artificial trabaja sobre probabilidades. Por eso, cuanto más contexto recibe, más precisas son sus respuestas. «La IA es el promedio. Pero cuando le damos contexto, deja de ser un promedio y se convierte en una herramienta muchísimo más valiosa».
Según el Ingeniero, ese contexto puede estar compuesto por análisis de suelo, historial del lote, mapas de rendimiento, información climática, sensores y cualquier otro dato relevante para comprender la realidad productiva.
Para explicar la importancia del diagnóstico, Cosentino utilizó una comparación muy sencilla. «Es como tener fiebre y tomar un medicamento sin saber qué la produjo. Fertilizar sin analizar el suelo es exactamente lo mismo». Por eso insistió en que primero debe realizarse un diagnóstico técnico y luego utilizar la inteligencia artificial para acelerar el análisis y reducir el margen de error en las decisiones.
Otro de los temas que abordó fue el uso de los prompts (instrucciones a la IA), es decir, las instrucciones que se le brindan a plataformas de inteligencia artificial como ChatGPT, Gemini u otras herramientas generativas. Explicó que un buen prompt no consiste solamente en formular una pregunta. Debe incluir contexto. «La calidad de la instrucción determina la calidad de la respuesta.» Y agregó: «Si tengo buenos datos y hago una buena pregunta, la respuesta será buena. Si tengo malos datos, aunque haga la mejor pregunta posible, la respuesta seguirá siendo mala”.
Para cerrar, Cosentino invitó a imaginar la inteligencia artificial como un consultor especializado. “Al igual que ocurre con un médico o un asesor agronómico, cuanto más completa sea la información que recibe, más precisa será la recomendación”, indicó. Por eso insistió en que el futuro del agro no depende únicamente de incorporar inteligencia artificial, sino de desarrollar una verdadera cultura del dato, capaz de transformar información dispersa en decisiones productivas de mayor precisión.
