Decidir mejor para producir más: el creciente rol de la inteligencia artificial en el agro

La producción agropecuaria se mueve hoy en un escenario donde cada decisión cuenta. La variabilidad climática, el costo de los insumos y la necesidad de aprovechar mejor cada hectárea obligan a trabajar con información precisa y en tiempo real.

El desafío es estructural: según la FAO, en los próximos 25 años el planeta sumará entre 1.000 y 1.500 millones de habitantes. Eso implicará aumentar la producción de alimentos a un ritmo cercano al 3% anual. Producir más sin expandir superficie exige reducir errores y tomar mejores decisiones en cada campaña.

En ese contexto, la inteligencia artificial empieza a ocupar un lugar concreto en la gestión productiva. El agro genera datos de manera constante —registros de siembra, aplicaciones, clima, rendimientos, stock y logística—, pero gran parte de esa información queda dispersa en planillas y sistemas que no conversan entre sí.

El problema no es la falta de datos. Es la dificultad para convertirlos en decisiones operativas.

En Laburen desarrollamos soluciones de IA agéntica pensadas para integrarse a los sistemas que ya utilizan productores y empresas agroindustriales. Nuestros agentes funcionan como empleados de IA dentro de los flujos reales de trabajo: no son herramientas aisladas, sino parte de la operación.

Estos agentes pueden cargar y validar datos de campaña, consolidar información de distintos lotes, actualizar stock de insumos, generar reportes técnicos y económicos, dar seguimiento productivo y acompañar la planificación sin agregar carga administrativa.

Uno de los impactos más relevantes es la trazabilidad. Al operar directamente sobre los procesos, los agentes registran qué se hizo, cuándo y con qué insumos de manera automática. La trazabilidad deja de ser una exigencia posterior y pasa a ser parte natural de la gestión, permitiendo revisar decisiones, comparar campañas y ajustar manejos con información ordenada y consistente.

“La IA ya no se queda en el análisis. Los agentes trabajan sobre los procesos reales, automatizando tareas y ordenando la información para transformar datos en criterio operativo”, explica Sebastián Rinaldi, fundador de Laburen.

El camino para empezar no es complejo: identificar tareas repetitivas —carga de datos, seguimiento de campañas, generación de reportes— y aplicar automatización inteligente en esos puntos. A partir de allí, la IA se integra de manera progresiva y comienza a generar impacto real en eficiencia productiva.

En Laburen trabajamos para que la inteligencia artificial se aplique al agro real, convirtiendo datos dispersos en decisiones operativas, campaña tras campaña.