Inteligencia artificial en la producción de papa: de los datos a la decisión agronómica.

Una reciente conferencia argentina analizó cómo los algoritmos están transformando la profesión del agrónomo y qué significa ese cambio para el cultivo, el almacenamiento y la venta de patatas.

La X Jornadas de Producción Responsable, organizada por la Asociación de Ingenieros Agrónomos de Tandil (CIAT) junto con el Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) de Argentina, se llevó a cabo el 19 de agosto de 2026 bajo el lema “Práctica profesional en la era de los algoritmos”. Sus conclusiones se aplican directamente a la papa, un cultivo que requiere una inversión de capital, insumos, información y decisiones excepcionalmente altas.

El cuello de botella se ha movido

Hace tres décadas, lo difícil era obtener información. Más tarde, lo complicado fue procesarla. Hoy en día, las plataformas digitales y los sistemas de IA pueden descargar, organizar y analizar grandes volúmenes de datos, pero esa capacidad por sí sola no garantiza una buena decisión.

En el cultivo de la papa, ahora es posible combinar imágenes satelitales y de drones, estaciones meteorológicas, sensores de humedad del suelo, análisis de laboratorio, registros de aplicaciones, mapas de rendimiento, historial de enfermedades en el campo y datos económicos. Sin embargo, una mayor cantidad de información no se traduce automáticamente en una mejor producción.

El valor reside en que los datos responden a una pregunta específica: dónde y cuándo regar, cómo ajustar la fertilización, qué zonas del campo requieren una inspección física, dónde la presión de enfermedades es mayor, cuándo debe comenzar la cosecha. Los datos satelitales, climáticos y de sensores dejan de ser el punto final del análisis y se convierten en el punto de partida de una decisión agronómica.

Tres puestos profesionales frente a la IA

Una de las aportaciones más destacadas de la conferencia fue la redefinición del rol del agrónomo. La recopilación y el procesamiento manual de datos ocuparán una menor parte del trabajo; la interpretación, la contextualización y la validación ocuparán una mayor parte.

Los ponentes identificaron tres posibles posturas profesionales:

• El operadorquien ejecuta las recomendaciones del sistema sin cuestionarlas.
• El traductor, quien entiende los resultados y puede explicarlos.
• El diseñador de criterios, quien decide qué preguntarle al modelo, proporciona el contexto de producción, controla la calidad de los datos de entrada y sabe cuándo se debe modificar o descartar una recomendación.

El tercer puesto fue descrito como el verdadero factor diferenciador profesional.

La papa ilustra este porqué. Una imagen puede detectar diferencias en el desarrollo del follaje, pero por sí sola no puede determinar la causa: deficiencia de nutrientes, problemas de humedad, enfermedades, errores de siembra, compactación del suelo o variabilidad natural del terreno. Del mismo modo, un modelo puede señalar condiciones favorables para una enfermedad y sugerir una aplicación, pero la decisión final debe sopesar la variedad, la etapa de crecimiento, el historial del cultivo, la presión regional de enfermedades, el clima y el mercado al que se dirige la cosecha.

Agricultura de precisión: el equipo ya está disponible.

El informe de la conferencia señala que gran parte de la tecnología ya presente en las explotaciones agrícolas permanece infrautilizada. Se estima que la maquinaria con funciones programables funciona a menos del 40 % de su capacidad instalada, y muchos agricultores se limitan a utilizar sistemas de dirección automática.

En el cultivo de la patata, la agricultura de precisión tiene aplicaciones a lo largo de todo el ciclo:

• cartografiar la variabilidad del suelo y delimitar las zonas de manejo;
• Ajustando la densidad y la profundidad de plantación;
• Fertilización de tasa variable según la zona y las necesidades del cultivo;
• Programación del riego basada en datos meteorológicos y sensores de humedad del suelo;
• detección precoz de problemas de salud o áreas de crecimiento reducido;
• aplicaciones específicas para la protección de cultivos;
• Mapeo de rendimiento y calidad;
• operaciones de registro, productos y tarifas campo por campo;
• Generación de la base de datos para la trazabilidad.

La fertilización de tasa variable es particularmente importante debido al peso del fertilizante en la estructura de costos y a la necesidad de equilibrar el rendimiento, la calidad y la eficiencia en el uso de nutrientes. Sin embargo, las recomendaciones aún requieren validación agronómica: la respuesta de la papa depende no solo del contenido de nutrientes del suelo, sino también de la variedad, el cultivo anterior, la disponibilidad de agua, la fecha de siembra, si el cultivo está destinado a procesamiento o al mercado de consumo en fresco, y la calidad comercial que se busca.

Riego: la mayor oportunidad individual

El riego es uno de los sectores con mayor potencial. La combinación de pronósticos meteorológicos, sensores de suelo, imágenes remotas y modelos de desarrollo de cultivos permite ajustar con mucha mayor precisión la frecuencia y el volumen de aplicación.

La IA puede ayudar a identificar zonas con estrés hídrico, anticipar necesidades y comparar diferentes escenarios. Sin embargo, la recomendación aún debe validarse en función del tipo de suelo, la profundidad efectiva de las raíces, el sistema de riego utilizado, el estado del cultivo y la sensibilidad de la etapa de crecimiento específica.

El costo de equivocarse es alto. Una mala decisión sobre el riego afecta el rendimiento, la forma y el tamaño de los tubérculos, aumenta la incidencia de defectos y puede crear condiciones favorables para ciertas enfermedades. La automatización solo funciona cuando se combina con conocimientos agronómicos.

Protección de cultivos: detección temprana, tratamiento específico.

Los sistemas de visión artificial y análisis de imágenes ayudan a reconocer síntomas, cambios de color, zonas sin cultivar y áreas con comportamiento anómalo. Esto facilita el monitoreo de grandes extensiones y permite dirigir las inspecciones de campo hacia las áreas con mayor probabilidad de presentar problemas. Un beneficio adicional es la recopilación de historiales de enfermedades a nivel de campo, vinculados a la variedad, las condiciones ambientales, los tratamientos aplicados y la respuesta posterior del cultivo.

La principal ventaja no reside en sustituir la observación de campo, sino en hacerla más rápida, precisa y eficiente. La robótica y los sistemas de aplicación selectiva apuntan a un tratamiento más preciso: en la conferencia se mencionaron tecnologías de detección y pulverización capaces de reducir significativamente el uso de herbicidas de amplio espectro. En el cultivo de la patata, este enfoque podría extenderse gradualmente al control localizado de malas hierbas y otras intervenciones diferenciadas.

Almacenamiento: de la reacción a la anticipación

La digitalización también está transformando la etapa posterior a la cosecha. Los sensores registran la temperatura, la humedad, la ventilación y las concentraciones de gases dentro de los almacenes. La IA puede analizar estos datos, detectar desviaciones y anticipar condiciones que favorezcan la germinación, la pudrición, la pérdida de peso o el deterioro de la calidad del procesamiento.

En lugar de reaccionar una vez que se detecta un problema, estos sistemas pueden emitir alertas tempranas y recomendar ajustes en la ventilación o las condiciones de almacenamiento. La decisión final debe tener en cuenta la variedad, el mercado objetivo, el estado inicial del lote y el período de almacenamiento previsto.

Inteligencia de mercado y su limitación vinculante

El impacto de la IA no se limitará al ámbito agrícola. La integración de datos sobre superficie sembrada, progreso de la cosecha, rendimientos, existencias almacenadas, precios, volúmenes que llegan a los mercados mayoristas, costes logísticos y demanda permite elaborar mejores escenarios comerciales.

Para el productor, estas herramientas pueden facilitar la comparación de alternativas: vender de inmediato, almacenar, escalonar las entregas, abastecer el mercado de productos frescos o explorar otros canales. También pueden ayudar a anticipar períodos de sobreoferta, detectar cambios en la demanda, organizar la logística y mejorar la comunicación entre productores, comerciantes, procesadores y mercados mayoristas.

Existe un inconveniente, y es la limitación más grave de todo el panorama: la IA necesita datos fiables. La informalidad, la falta de registros estandarizados y la escasa transparencia en algunos tramos de la cadena de suministro menoscaban la calidad de cualquier pronóstico. El desarrollo tecnológico debe ir acompañado de una mejor sistematización de la información del sector, la trazabilidad y la integración entre los participantes.

Los cuatro pilares de la Agricultura 5.0

La conferencia identificó cuatro tecnologías que convergen en los sistemas de producción:

Gemelos digitales. Un modelo que integra datos de suelo, clima, cultivos y manejo para representar cómo se desarrolla un campo y probar escenarios antes de intervenir; por ejemplo, comparando los resultados bajo diferentes estrategias de riego, fertilización o protección de cultivos.

Inteligencia artificial con capacidad de actuar. Procesamiento de anomalías detectadas por sensores y ejecución de acciones predefinidas mediante equipos automatizados. El procesamiento local integrado permite su funcionamiento incluso en zonas rurales con conectividad deficiente.

Robótica aplicada. Una respuesta a la escasez de mano de obra y una vía hacia una mayor precisión en el control, la clasificación, la selección, la aplicación de insumos y el manejo de cultivos.

Biología sintética y epigenómica. Desarrollo de variedades que utilicen el agua y los nutrientes de forma más eficiente, que resistan las enfermedades y que toleren temperaturas extremas.

Limitaciones y necesidad de validación local

Los obstáculos son considerables: falta de estandarización e interoperabilidad de los datos, costes de validación, conectividad rural, formación y barreras regulatorias.

El informe es explícito en un punto en particular. Los modelos desarrollados para otros cultivos o regiones no deben transferirse a la producción de papa sin una validación local. Cada zona de cultivo tiene sus propios suelos, clima, variedades, sistemas de manejo y mercados. Una herramienta que funciona bien para el procesamiento de papas en una región puede requerir ajustes significativos para la papa de consumo en otra.

Por lo tanto, el criterio profesional sigue siendo decisivo. El algoritmo puede sugerir, pero el agrónomo debe verificar la calidad de los datos, interpretar el contexto y asumir la responsabilidad de la recomendación.

Formando a la próxima generación

La conferencia también suscitó inquietudes sobre la eficacia con la que se está incorporando la IA a los planes de estudio universitarios. Las asignaturas fundamentales seguirán siendo esenciales, ya que proporcionan el conocimiento necesario para interpretar y validar los resultados de las nuevas herramientas. Al mismo tiempo, será necesario añadir competencias en datos, automatización y uso responsable de la IA.

A medida que se automatizan las tareas técnicas, las capacidades humanas cobran mayor importancia: el pensamiento crítico y analítico, la creatividad, la curiosidad, la resiliencia, la flexibilidad, la adaptabilidad y el trabajo interdisciplinario.

En la cadena de la papa, el profesional del futuro deberá comprender simultáneamente el cultivo, la tecnología y el mercado. No bastará con operar una plataforma digital; lo que realmente importará será la capacidad de formular buenas preguntas, evaluar las respuestas y convertirlas en decisiones productivas y comerciales fiables.

Conclusión

La inteligencia artificial no disminuye la importancia del agrónomo. Al contrario, realza su prestigio al eliminar tareas repetitivas y permitir que el profesional se concentre en aquello que la tecnología aún no puede ofrecer por sí sola: criterio, experiencia, contexto, confianza y responsabilidad.

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Adaptado de un informe publicado por Argenpapa (Argentina) que resume la 10ª Conferencia sobre Producción Responsable, organizada por CIAT e INTA, Tandil, agosto de 2026. Fuente: argentinapapa.com.ar