La inteligencia artificial como una transformación de la nutrición de los cultivos
El uso de Big Data y algoritmos predictivos permite anticipar rendimientos, calidad y necesidades nutricionales en tiempo real
La inteligencia artificial y el Big Data dejaron de ser promesas futuristas para convertirse en aliados concretos de la agronomía. Así lo demostraron expertos durante el Simposio FERTILIDAD 2025 en Rosario, donde el panel “Big Data e Inteligencia Artificial para mejorar la nutrición” reunió a voces destacadas como Ignacio Ciampitti, investigador argentino de la Universidad de Purdue, y Esteban Tronfi, fundador de la Red Agropecuaria de Vigilancia Tecnológica (Ravit).
“Hoy la tecnología avanza más rápido que la ciencia”, advirtió Ciampitti, al tiempo que subrayó la importancia de integrar e interpretar los datos disponibles. Si bien herramientas como los monitores de rendimiento existen hace décadas, es recién en los últimos años cuando comenzaron a aprovecharse de forma efectiva gracias al desarrollo de plataformas que permiten traducir la información en prescripciones agronómicas.
Uno de los focos de su exposición fue la construcción de modelos predictivos de rendimiento y calidad a partir de múltiples fuentes de información. Desde la universidad estadounidense, su equipo logró predecir con alta precisión los rendimientos de maíz y trigo mediante imágenes satelitales de los satélites Sentinel. “Una imagen por semana es suficiente para tomar decisiones acertadas”, aseguró.
