La inteligencia artificial se posiciona como una de las grandes promesas para el agro. Sin embargo, especialistas advierten que su adopción sin bases sólidas puede generar más problemas que soluciones.
En este contexto, la inteligencia artificial debe entenderse como parte de un proceso más amplio y no como un punto de partida aislado.
El Congreso de Distribuidores del Agro (CDA 2026) reunirá el 21 de abril a referentes del sector en el GoldenCenter. Allí se debatirán temas clave como eficiencia, costos y transformación digital. Además, el encuentro buscará aterrizar la innovación en la realidad cotidiana del negocio.
En un escenario de márgenes ajustados, las empresas enfrentan decisiones que no admiten demora. Por lo tanto, la eficiencia operativa, la gestión de costos y el desarrollo del capital humano se vuelven variables críticas. A su vez, la incorporación de tecnología exige una mirada estratégica.
En ese marco, una de las exposiciones más esperadas será la de Juan Pablo Cosentino, especialista del IAE Business School. Su enfoque apunta a ordenar el debate sobre digitalización. También advierte sobre errores frecuentes en la adopción de nuevas herramientas.
Datos, procesos y estrategia: la base antes de la inteligencia artificial
En primer lugar, Cosentino plantea que el punto de partida debe ser la calidad de los datos. Es decir, sin información confiable, la inteligencia artificial pierde efectividad. Por eso, insiste en que los procesos deben estar ordenados antes de incorporar tecnología avanzada.
Según explica, muchas organizaciones intentan avanzar directamente hacia soluciones complejas. Sin embargo, descuidan la base informacional que sostiene esas herramientas. En consecuencia, se generan decisiones apoyadas en datos incompletos o inconsistentes.
Además, el especialista utiliza una analogía clara para describir el problema. Compara la adopción tecnológica sin base con construir un edificio sin cimientos. De este modo, advierte que el costo del error puede ser muy alto.
Por otro lado, remarca que la calidad, variedad y veracidad de los datos son fundamentales. Cuando estos elementos fallan, aparecen lo que define como “respuestas intoxicadas”. Es decir, conclusiones erróneas que afectan directamente al negocio.
En paralelo, el diagnóstico sobre la cadena agroindustrial revela una realidad fragmentada. Si bien existen avances tecnológicos en algunos puntos, la integración sigue siendo limitada. Por lo tanto, la captura de valor se ve afectada.
Asimismo, el agro presenta niveles de madurez digital desiguales. Esto genera dificultades para coordinar decisiones y compartir información. En consecuencia, la cadena funciona con distintos ritmos y lógicas.
Cosentino señala que el problema no es solo tecnológico, sino también estructural. Es decir, no alcanza con digitalizar procesos de forma aislada. Se necesita una transformación que involucre a todo el ecosistema.
Desde esta perspectiva, la clave está en lograr interoperabilidad y coordinación. Cuando los actores trabajan con lenguajes y velocidades diferentes, se produce un desacople. Esto impacta en la eficiencia y en la capacidad de respuesta.
Finalmente, el especialista subraya que la transformación digital comienza con el rediseño de procesos. Luego, la tecnología, incluida la inteligencia artificial, puede potenciar los resultados. Así, el objetivo es convertir datos en conocimiento y conocimiento en acción.
En síntesis, el mensaje es claro: digitalizar no es transformarse. El desafío del agro pasa por construir bases sólidas que permitan aprovechar el verdadero potencial tecnológico.
