A medida que la inteligencia artificial gana espacio en la gestión del agro, la calidad de la información se vuelve un factor crítico. Desde Albor advierten que contar con datos integrados, actualizados y consistentes es el paso previo para aprovechar el potencial de estas nuevas herramientas y tomar mejores decisiones.
La inteligencia artificial comienza a ocupar un lugar cada vez mayor en las empresas agropecuarias, con herramientas capaces de acelerar análisis, cruzar grandes volúmenes de información y aportar nuevas perspectivas para la toma de decisiones. Sin embargo, su incorporación también plantea un desafío: la calidad de las respuestas depende directamente de la calidad de los datos disponibles.
En empresas que manejan diferentes actividades, campos propios y alquilados, maquinaria, contratistas, proveedores o distintas unidades de negocio, la información puede encontrarse distribuida entre planillas, sistemas, documentos y registros elaborados por diferentes áreas.
“Una inteligencia artificial puede generar una respuesta rápida, sofisticada y aparentemente correcta. Pero si los datos de origen están incompletos, desactualizados, duplicados o fueron cargados con criterios diferentes, la decisión que tomemos a partir de esa respuesta también puede ser equivocada”, explicó Juan Gutierrez, responsable de Cuentas Estratégicas y Soluciones en Albor.
Cuando una empresa tiene más de una respuesta
Una situación frecuente puede observarse en una empresa que combina agricultura y ganadería, trabaja sobre campos propios y alquilados y, además, cuenta con maquinaria propia.
Durante una campaña, el área de producción registra rindes y labores; administración carga compras y pagos; y el responsable de maquinaria lleva por separado el combustible, las reparaciones y las horas trabajadas. Cuando llega el momento de determinar cuánto dejó realmente un cultivo, pueden aparecer distintos resultados según la fuente consultada.
“Ninguno de esos números necesariamente está mal. El problema es que fueron construidos con criterios diferentes y en momentos distintos. Mientras las decisiones dependen de una persona que conoce toda la operación, esa inconsistencia puede pasar inadvertida. Pero cuando queremos preguntarle a una IA cuál fue el margen real de una actividad, necesitamos tener una única respuesta confiable”, señaló Gutierrez.
Según el especialista, este problema se vuelve más evidente a medida que las empresas crecen y profesionalizan su gestión. Lo que antes podía resolverse a partir del conocimiento de quienes conducían el negocio comienza a resultar insuficiente frente a organizaciones con más actividades, personas, procesos y datos.
Antes de la IA, inteligencia en los datos
Para Albor, el desafío no consiste solamente en incorporar nuevas tecnologías, sino en construir previamente una base de información consistente que pueda ser utilizada por toda la organización.
“La IA puede cruzar miles de registros en segundos, pero no puede decidir por sí sola cuál de tres números diferentes representa la realidad de la empresa. El problema no es que la inteligencia artificial no sepa responder, sino que muchas veces la organización todavía no tiene una única respuesta confiable”, agregó Gutierrez.
Esto implica avanzar hacia una fuente única de información, donde producción, administración, finanzas y gestión trabajen sobre una misma base y bajo criterios comunes.
En este proceso, Albor Campo permite centralizar registros e integrar procesos para transformar la operatoria cotidiana en información consistente. Sobre esa base, Albor Analytics incorpora una capa de análisis avanzado para cruzar variables, visualizar indicadores y convertir los datos en herramientas concretas para la toma de decisiones.
“La secuencia es importante: primero hay que ordenar, integrar y generar información confiable. Después podemos analizarla y potenciarla con inteligencia artificial y otras tecnologías. Antes de tener inteligencia artificial, necesitamos tener inteligencia en los datos”, afirmó Gutierrez.
La incorporación de IA abre nuevas posibilidades para la gestión agropecuaria, pero su verdadero potencial estará condicionado por la información sobre la cual trabaja.
“Quizás el mayor riesgo para una empresa no sea quedarse afuera de la inteligencia artificial, sino incorporarla sin haber resuelto antes cómo genera, ordena e integra sus datos. En una actividad donde cada decisión impacta sobre el resultado, la primera pregunta debería ser si podemos confiar en la información sobre la que estamos decidiendo”, concluyó Gutierrez.
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