31-12-2025

El nuevo insumo productivo

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En realidad, no tan nuevo. Cuando se habla de análisis de datos, muchas veces se piensa en tecnología compleja, software costoso o algo reservado a grandes empresas. Sin embargo, en el agro los datos estuvieron siempre presentes: en cada lote, en cada campaña y en cada decisión tomada por experiencia. El desafío de hoy no es solo seguir produciendo bien, sino aprender también a cosechar buena información y decidir qué hacer con ella.

Una de las leyendas más repetidas en el mundo del análisis de datos nos lleva a un supermercado norteamericano — la cadena Wal-Mart— a comienzos de los años ’90. La historia dice que, al estudiar los comportamientos de compra de sus clientes, encontraron una correlación llamativa: los viernes por la tarde subían al mismo tiempo las ventas de pañales y de cerveza. La explicación llegó al profundizar en ese resultado: madres encargando compras de pañales para el fin de semana, padres pasando por el súper a buscarlos… y sumando cerveza al changuito. En algunas versiones, esa cadena incluso habría probado acomodar la cerveza frente a la góndola de los pañales para facilitar la compra, con un impacto positivo en ventas.

Más allá de que los detalles exactos varían según quién lo cuente —y de que es difícil rastrear una fuente única y definitiva—, el ejemplo resulta útil para ilustrar una idea potente: cuando se observan datos en forma metódica, variables que parecen aleatorias empiezan a mostrar patrones. Y esos patrones, bien leídos, permiten anticipar comportamientos y tener impactos positivos en la toma de decisiones.

Quienes participamos desde distintos eslabones de la cadena agropecuaria tenemos, en general, una inclinación natural a analizar información y anticipar escenarios. Trabajar en una “fábrica” a cielo abierto, administrando organismos biológicos que interactúan en un ecosistema complejo y cambiante, convierte a la producción agrícola y ganadera en una de las actividades más inciertas del mercado y, por lo tanto, en una de las que más necesita ser medida y comprendida. Para ello, un requisito ineludible es incorporar a nuestra actividad la estructuración y digitalización de lo que hacemos, con el fin de generar un registro confiable de información para analizar y relacionar. 

¿Y DÓNDE ESTAMOS PARADOS COMO SECTOR EN ESTA VARIABLE?

Un informe realizado en 2022 por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), describe que existe una adopción de tecnologías digitales en el agro con un potencial muy significativo en términos de resultados, pero se trata de un fenómeno que no se despliega de manera universal. Dependiendo de la escala y del tipo de actividad, la adopción es desigual: conviven empresas altamente tecnificadas —generalmente de mayor escala y orientadas a superficies extensivas— con otras que presentan niveles muy bajos de sistematización de la información, o directamente nulos. 

Resulta importante aclarar algo: este rezago relativo en la adopción de prácticas sistemáticas de análisis de datos no responde a una falta de capacidad, de interés o de visión por parte del productor agropecuario. Durante muchos años, existieron barreras muy concretas que condicionaron este proceso: escalas productivas que no siempre justificaban inversiones, limitaciones en conectividad rural, escasa formación específica, altos costos de asesoramiento especializado, herramientas de medición poco accesibles o fragmentadas.

A esto se sumó, durante varios años, un contexto económico argentino que en muchos casos “disimuló” falencias productivas, aportando márgenes positivos por variables ajenas a la eficiencia propia de la actividad.

RECIENTEMENTE, TODO ESTE ESCENARIO CAMBIÓ DE MANERA RADICAL

Nunca en la historia de la actividad agropecuaria existieron tantas alternativas para capturar, ordenar y analizar información, muchas de ellas de bajo costo, incluso gratuitas, y con niveles de accesibilidad impensados hace solo una década. La conectividad avanza, hoy es tema solucionado gracias a la internet satelital, finalmente desembarcaron las caravanas electrónicas y abren un nuevo mundo, las plataformas digitales se simplifican, el conocimiento se democratiza, y el análisis de datos deja de ser patrimonio de grandes corporaciones para transformarse en una herramienta concreta al alcance de empresas agropecuarias de todo tamaño.

En este nuevo contexto, el desafío ya no pasa tanto por “si se puede”, sino por dónde empezar, con qué foco y para qué decisiones. Así como nadie concibe hoy producir sin información climática o de mercado, empieza a ser difícil pensar el futuro sin datos bien organizados y analizados. Ya no podemos mirar de costado.

DE LA PLANILLA ORDENADA DE REGISTROS, AL DATO QUE TRABAJA

Me tomo el atrevimiento de realizar una afirmación: hoy buena parte de nuestra actividad se administra con planillas de Excel. Es una herramienta poderosa, flexible y accesible, que forma parte de la rutina diaria del sector. Ahora bien, vale hacerse algunas preguntas simples, pero determinantes: Cuando termina una campaña, ¿qué hacemos con esa información? ¿La guardamos en la carpeta “24-25” y abrimos una planilla nueva con los mismos encabezados? ¿O pensamos una forma de construir un registro histórico, encadenado, que permita leer la evolución de las variables en el tiempo?

La diferencia entre una y otra decisión es más profunda de lo que parece. Un Excel aislado describe lo que pasó. Un registro histórico bien organizado permite comparar campañas, detectar tendencias, entender desvíos y anticipar escenarios. Y muchas veces no hace falta cambiar de herramienta: alcanza con pensar el dato de otra manera, ordenar criterios, estandarizar nombres, fechas y unidades, y dejar “hablar” a la información.

Para quienes ya dieron ese paso inicial y cuentan con procesos sistematizados, el desafío vuelve a renovarse. Una vez alcanzada cierta estandarización y aprovechamiento del dato disponible aparecen nuevas preguntas: ¿Lo que hoy estoy midiendo sigue siendo relevante?, ¿Las herramientas que uso se ajustan a mi estructura y a mis objetivos actuales? ¿Investigo continuamente a ver qué salió nuevo? ¿Me propongo una metodología de mejora continua, o doy por resuelto un proceso, que en realidad nunca se termina?

Para quienes quieren empezar —o profundizar— vale hacer una aclaración práctica, casi conceptual. Excel es, sin dudas, una herramienta extraordinaria. Está presente en prácticamente todas las empresas agropecuarias, es flexible, conocida y potente. Pero Excel no fue concebido como una base de datos, sino como una planilla de cálculo. Y esa es, justamente, su mayor virtud.

Un registro de datos confiable, consistente y reutilizable en el tiempo requiere, en rigor, una base de datos como tal. Hoy, ese rol puede ser cubierto por soluciones sencillas y accesibles, como listas estructuradas en SharePoint o tablas en Dataverse, administradas a través de pequeños aplicativos desarrollados a medida. Aplicativos que, lejos de ser proyectos complejos, pueden ser aprendidos, adaptados y mantenidos por los propios usuarios, con un esfuerzo gradual y creciente.

A la vez, es posible apoyarse en información generada por terceros, incorporando capas de datos que enriquecen lo que observamos en nuestros lotes. Herramientas de monitoreo como LandViewer permiten analizar imágenes satelitales —tanto naturales como multiespectrales— y evaluar el estado de los distintos ambientes productivos a lo largo del tiempo.

Algo similar ocurre con la maquinaria agrícola. Plataformas de captura de datos de labores, como MyJohnDeere o FieldView, permiten registrar y analizar qué sucede en cada pasada, incorporando al análisis productivo información operativa que hasta no hace mucho tiempo se perdía o quedaba dispersa.

En el plano de la gestión y la administración, existen sistemas especialmente diseñados para la actividad agropecuaria —como Synagro, Finnegans, Cropwise, SIMA y numerosos desarrollos regionales o locales, como AgroPro o SIGA— que cumplen un rol clave. Todos ellos, en distintos niveles y con diferentes enfoques, persiguen un mismo objetivo: estandarizar la toma de datos y estructurar la información para que pueda ser analizada y utilizada en la toma de decisiones de alto impacto productivo.

La combinación de estos repositorios de datos con herramientas de análisis como Power BI permite dar un salto cualitativo: la información deja de estar dispersa en archivos sueltos y empieza a vivir en el ambiente correcto, pensada para ser consultada, relacionada, comparada y visualizada.

Y a este ecosistema se suma, de manera cada vez más decisiva, la Inteligencia Artificial. Herramientas como ChatGPT, Gemini o Copilot comienzan a funcionar como verdaderos asistentes de trabajo: ayudan a ordenar ideas, interpretar información, detectar relaciones y resolver problemas. Su valor no está en “saber más que nosotros”, sino en potenciar nuestras capacidades y acompañarnos de manera eficiente en la toma de decisiones.

Estos ejemplos conforman una paleta de herramientas específicas, de costo razonable y escalables según la necesidad y la ambición de cada empresa.

“ESTO NO ES PARA MÍ”

A lo largo del tiempo, muchas prácticas se fueron incorporando al agro con resultados más que positivos: análisis de suelo, capacitaciones técnicas, cultivos de servicio, siembra y fertilización variable, ensayos de productos y dosis en agroquímicos, estrategias de cría y engorde, entre muchas otras. Todo eso fue construyendo una idea compartida de cómo producir más y mejor, apoyados en conocimiento, experiencia y evidencia.

Lo que estas líneas buscan sumar es un complemento clave a todo ese camino recorrido: una vez que entendimos qué funciona, empezar a preguntarnos cuánto y cuándo, exactamente. Yendo un paso más allá, animarnos a descubrir si existe, dentro de cada empresa y de cada campo, esa relación escondida —como la de los pañales y la cerveza— que solo aparece cuando se mira la información con método y continuidad.

Por eso, involucrarse en esta iniciativa o acrecentarla, no parece una opción reservada a unos pocos entusiastas de la tecnología. Se parece cada vez más a una responsabilidad empresarial y productiva. El productor agropecuario no es únicamente dueño o locatario de un campo: es un custodio temporal de un recurso que impacta en su negocio, en sus sucesores y en toda la comunidad, en la historia del planeta. Incorporar el análisis sistemático de la información como complemento para maximizar resultados no solo mejora la eficiencia propia, sino que también fortalece a un sector que, lejos de competir entre sus actores, comparte desafíos, aprendizajes y destino.

La urgencia de empezar hoy —o de profundizar lo que ya se viene haciendo— radica en un hecho simple: por primera vez, las herramientas, el conocimiento y la accesibilidad están alineados. Todo está disponible y al alcance de la mano. Postergar esta decisión no la vuelve innecesaria; solo hace que el aprendizaje sea más costoso, riesgoso y complejo cuando su adopción resulte, finalmente, inevitable.

* Julián Tello está a cargo de Coordinación Comercial & Digital en Menendez & Cía.