Aunque la inteligencia artificial (IA) suele asociarse a la automatización o el análisis de datos, en Uruguay viene transformando de manera silenciosa el trabajo en el campo. Desde hace más de una década, el país desarrolla proyectos que aplican IA al agro, combinando imágenes satelitales, sensores y algoritmos de aprendizaje automático para optimizar la producción, cuidar el suelo y hacer un uso más eficiente del agua.

Expertos y líderes de empresas que aplican IA a este sector productivo señalaron, en diálogo con la diaria, que en el país existe un “potencial muy fuerte” en este tema para impulsar el “crecimiento económico” y la productividad en el país.

Los cofundadores de Digital Sense, una empresa de inteligencia artificial y procesamiento de imágenes, Pablo Musé y Javier Preciozzi, consideraron que “hay un campo enorme de posibilidades en Uruguay”, pero remarcaron que “no está suficientemente explotado”.

En la misma línea, Javier Baliosian, director del Instituto de Computación de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República (Udelar), afirmó que “hay un amplio margen para generar un salto de productividad si se apuesta a la innovación”.

“Uruguay tiene potencial para un crecimiento muy grande en este campo, pero depende en buena medida de la inversión en ciencia y tecnología que el país haga o deje de hacer”, afirmó.

Por su parte, José García, ingeniero en electrónica y director de Smartway, una empresa dedicada a la telemetría (técnica de recopilar, transmitir y analizar datos de forma remota) y proyectos IoT (Internet de las Cosas), señaló que el país está “muy bien posicionado” e indicó que se está generando tecnología hacia la región.

“Hay una buena base de conocimiento tecnológico dentro de Uruguay, que nos permite ser hub de la región de conocimientos tecnológicos en la agricultura específicamente”, afirmó.

La mirada de la ARU

Por su parte, la gerente institucional de la Asociación Rural del Uruguay (ARU), Rocío Lapitz, afirmó que la IA ya se está utilizando “cada vez más” en el sector agropecuario uruguayo y que su expansión depende principalmente de la colaboración entre productores y desarrolladores tecnológicos, más que de una intervención directa del Estado.

“Estamos más que a favor, porque es algo que se viene utilizando y cada vez más, ya sea en ganadería, lechería o agricultura”, señaló Lapitz.

La representante de la ARU destacó que el país tiene ventajas estructurales para la incorporación de herramientas digitales en el agro, que considera un ejemplo de cómo la tecnología puede aplicarse de manera integral.

“Quizás Brasil o Argentina estén más desarrollados en algunos aspectos del desarrollo tecnológico, pero Uruguay, por su escala y su sistema de trazabilidad, está usando bastante más IA de lo que a veces se percibe en la región”, sostuvo.

Lapitz señaló que la IA tiene un impacto favorable en la eficiencia y la productividad, al permitir usos como la teledetección de cultivos o el análisis de datos en tiempo real para optimizar decisiones productivas.

Aplicaciones

Desde Digital Sense, Preciozzi y Musé explicaron que su empresa viene trabajando en proyectos de inteligencia artificial vinculados al agro desde 2008.

“Para nosotros, IA es la aplicación de modelos o procedimientos que permiten hacer un análisis automático de determinada información para generar un resultado”, explicó Preciozzi.

El primer proyecto de dicha empresa fue financiado por la Agencia Nacional de Investigación e Innovación (ANII) y “buscaba ayudar a los ingenieros agrónomos en el diseño de aplicaciones variables de insumos en el campo”, recordó.

El proyecto consistió en analizar imágenes satelitales para detectar zonas homogéneas dentro de una chacra y así diseñar mapas de aplicación variable: qué tipo de fertilizante o semilla aplicar en cada área según sus condiciones de suelo o pendiente. La automatización de este proceso permitió maximizar rendimientos, reducir costos y cuidar el suelo, explicaron.

Uno de los casos más relevantes es el sistema desarrollado para el Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca, que gestiona los planes de uso para agricultura. “Es un sistema en el que los ingenieros agrónomos cargan los planes agrícolas. El sistema valida que tengan sentido agronómico, protege el suelo y luego hace un seguimiento con imágenes satelitales para comprobar que lo declarado efectivamente se cumple”, señaló Preciozzi.

Musé agregó que el equipo diseñó algoritmos de clasificación automática de cultivos a partir de esas imágenes, lo que permite extender el control a todo el territorio nacional.

A partir de esos avances, la empresa también desarrolló sistemas de balance hídrico para la Asociación de Regadores Unidos del Uruguay, con financiamiento de la Agencia Nacional de Desarrollo. “El riego es caro y hay que hacerlo sólo cuando es necesario. Aplicamos un modelo de la FAO (Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura) que usa datos de clima, suelo y vegetación para estimar cuánta agua aplicar y cuándo hacerlo”, detalló Preciozzi. El equipo incluso logró estimar el volumen de agua disponible en represas a partir de imágenes satelitales.

Otros proyectos incorporan drones y visión por computadora. Uno de ellos, desarrollado para la Central Lanera Uruguaya, permite contar ovejas en movimiento con un dron. Otro, premiado por la Academia Nacional de Ingeniería, integra cámaras en tractores que detectan automáticamente los eucaliptos jóvenes y activan el riego individual, reduciendo tiempos, costos, consumo de combustible y fatiga del operario. “Se usa mejor el agua y se puede trabajar incluso de noche”, contó Preciozzi.

Musé destacó que también se desarrollaron máquinas que aplican herbicidas de forma selectiva, sólo cuando detectan malezas, reduciendo significativamente el impacto ambiental.

Mientras tanto, entre las líneas de trabajo más avanzadas desde el Instituto de Computación, Baliosian mencionó los desarrollos en robótica aplicada al agro liderados por equipos de la Facultad de Ingeniería, así como proyectos de inspección de cultivos y forestación con drones. Estas tecnologías emplean algoritmos de IA para analizar imágenes, detectar plagas, evaluar el crecimiento de los cultivos o estimar la humedad del suelo.

Baliosian explicó que las aplicaciones actuales más extendidas “utilizan IA para analizar imágenes aéreas e identificar situaciones relacionadas con la producción: pestes, humedad, riesgo de riego o estado de crecimiento de los cultivos”. Sin embargo, el abanico de posibilidades es mucho más amplio.

“Estamos trabajando en proyectos que recorren plantaciones, detectan enfermedades en frutos, evalúan calidad y cantidad de producción o identifican malezas para eliminarlas con precisión. Esto permite ahorrar costos logísticos”, detalló.

Otro campo de investigación es la detección automatizada de hormigueros, que afectan plantaciones de olivos y otros cultivos, dentro de lo que se conoce como agricultura de precisión: intervenir sólo donde es necesario, con la menor cantidad posible de insumos.

Baliosian destacó también la contribución que puede tener la IA frente al cambio climático, tanto en la predicción de fenómenos meteorológicos como en la adaptación de estrategias de riego y manejo agrícola.

“Hay equipos trabajando en predecir el comportamiento climático de un campo específico, lo que permite adelantarse a heladas o bajas temperaturas. También se están haciendo simulaciones de cultivos, como por ejemplo de lechuga, donde se experimenta con variables como humedad, temperatura o cantidad de agua para ajustar estrategias reales”, señaló.

Seguros

Mientras tanto, García destacó la importancia de difundir los usos de la inteligencia artificial en la agricultura, de modo que la ciudadanía en general, productores y técnicos puedan conocer sus aplicaciones tanto en la producción como en la gestión del conocimiento.

Explicó que su empresa trabaja en el desarrollo de seguros de rendimiento agrícola vinculados a riesgos por granizo, heladas y sequías, así como en el análisis de riesgo para grandes financieras. En ese marco, utilizan IA y observación satelital para realizar estimaciones de rendimiento en grandes extensiones de terreno, lo que permitiría, por ejemplo, diseñar un sistema de seguro agrícola nacional ante eventos climáticos extremos.

“Sería inviable peritar cada una de las chacras del país sin tecnología: son un millón y medio de hectáreas. Gracias a la inteligencia artificial aplicada a la observación satelital, podemos generar un mapa de rendimiento de todo el Uruguay. Eso habilitaría un seguro a nivel nacional y permitiría que los pequeños productores, que muchas veces no acceden a coberturas multirriesgo, también puedan estar protegidos ante una catástrofe”, explicó.

Desafíos

Por otro lado, Musé y Preciozzi reconocieron que Uruguay enfrenta desafíos de escala. “Un proyecto de este tipo puede costar cientos de miles de dólares, y muchas veces los desarrollamos acá para después aplicarlos afuera y así lograr una rentabilidad”, explicó Preciozzi. “Nuestro principal mercado sigue siendo Estados Unidos, aunque en el agro sí trabajamos más en Uruguay”, añadió.

Según Musé, el sector forestal se destaca por su apertura a la innovación. “Hay una impronta más innovadora, en parte por la escala de las empresas detrás. En la forestación hay mucha apertura y posibilidades”, afirmó.

Por el contrario, Preciozzi observó que la agricultura extensiva argentina está un “paso más adelante”: “Muchas técnicas que acá se aplican parcialmente están mucho más extendidas allá. También hay más tecnología en la fruticultura y en la producción de vino, que en Uruguay no se ha desarrollado tanto por cuestiones de escala”.

Musé y Preciozzi coincidieron en que la IA puede ser una herramienta clave para la sostenibilidad ambiental. “Hoy se pueden monitorear márgenes de cultivos, que tienen que estar a una determinada distancia de los cursos de agua, detectar floraciones de cianobacterias o verificar si los productores respetan los planes de suelo, todo con imágenes satelitales y algoritmos automáticos”, apuntó Musé.

Sin embargo, advirtió que el término “inteligencia artificial” se usa con ligereza: “Está bastante bastardeado. Nosotros preferimos hablar de machine learning o métodos estadísticos. Hay mucho humo y a veces es difícil distinguir lo real de la burbuja”.

Consultado por los desafíos, García consideró que uno de los retos es romper con la “barrera del conocimiento”. “Al desconocer sobre IA, mucha gente la rechaza, dice que no sabe lo que es y que, por las dudas, se aleja. Es claramente una barrera cultural que existe entre los productores”.

Hay que romper el “miedo” y entender que es una “herramienta más”, como en su momento lo fue el tractor, añadió. Sostuvo que en este tema el Estado tiene un rol clave para brindar comunicación y generar una política masiva hacia los productores agrícolas para que todos puedan acceder a un seguro nacional de productividad.

Según Baliosian, la aplicación de estas tecnologías podría transformar la productividad del agro uruguayo, pero aún existen limitaciones estructurales. “Estas herramientas implican una inversión económica que muchos productores, sobre todo los pequeños, no pueden afrontar”, explicó.

Además de la escala productiva, subrayó la falta de formación avanzada como un obstáculo clave: “Falta mucha gente formada en posgrados y en aspectos sofisticados de inteligencia artificial aplicada a la agricultura digital y de precisión. Uruguay necesita más técnicos e investigadores capacitados para aprovechar estas tecnologías”, finalizó.