La inteligencia artificial está abriendo nuevas posibilidades para evaluar los riesgos de la producción agropecuaria. La compañía internacional Aon desarrolla herramientas que combinan información sobre suelos, clima, agua y manejo agrícola para analizar las condiciones de cada campo, en lugar de depender exclusivamente de promedios regionales. Esta tecnología podría contribuir a mejorar los seguros de cultivos y las decisiones de inversión, una cuestión especialmente relevante para Uruguay por la exposición de su agricultura a sequías y otros fenómenos meteorológicos.
Dos establecimientos agrícolas pueden encontrarse a pocos kilómetros de distancia y, sin embargo, enfrentar riesgos productivos diferentes.
La profundidad del suelo, su capacidad para almacenar agua, el relieve, las prácticas de manejo y las características de cada cultivo influyen sobre la respuesta de las plantas ante períodos de sequía o lluvias intensas.
A pesar de estas diferencias, numerosos instrumentos de evaluación de riesgos utilizan información correspondiente a regiones relativamente extensas.
La incorporación de nuevas tecnologías de análisis de datos permite avanzar hacia una evaluación más detallada de las condiciones de cada establecimiento.
En Estados Unidos, la compañía de servicios profesionales → Aon desarrolla este enfoque mediante su centro especializado en resiliencia agrícola, denominado Aon Agriculture Resilience Center.
La iniciativa utiliza herramientas de inteligencia artificial, modelos de cultivos e información ambiental para estudiar cómo pueden responder los sistemas productivos frente a diferentes situaciones de riesgo.
Del promedio regional al análisis de cada campo
Tradicionalmente, la evaluación de riesgos agrícolas ha recurrido a registros históricos de producción, información meteorológica y estadísticas correspondientes a departamentos, municipios o regiones.
Estos datos continúan siendo importantes, pero pueden ocultar diferencias significativas entre establecimientos.
Por ejemplo, dos campos que reciben la misma cantidad de lluvia pueden presentar resultados productivos diferentes si uno posee suelos profundos y el otro tiene menor capacidad para retener humedad.
La disponibilidad de agua para las plantas depende de diversos factores, entre ellos las propiedades físicas del suelo, el desarrollo de las raíces y las condiciones meteorológicas.
También influyen las decisiones del productor, como la selección de cultivos, las rotaciones y determinadas prácticas de conservación.
El objetivo de las nuevas plataformas es integrar estas variables para obtener una representación más precisa del riesgo.
Cómo funciona la tecnología SAGE Risk Analyzer
Aon utiliza una herramienta denominada SAGE Risk Analyzer, que combina diferentes fuentes de información para analizar riesgos y capacidad de recuperación de los sistemas agrícolas.
Entre los componentes considerados se encuentran la ciencia del suelo, los modelos de cultivos, las prácticas de manejo, las condiciones meteorológicas y los datos relacionados con el clima.
La plataforma incorpora métodos de inteligencia artificial para identificar relaciones entre estas variables y explorar posibles escenarios.
Un modelo de cultivo es una representación matemática del crecimiento y desarrollo de las plantas bajo determinadas condiciones.
Puede utilizarse para estudiar cómo factores como la temperatura, el agua disponible y las características del suelo influyen sobre el comportamiento de un cultivo.
La inteligencia artificial permite complementar estos modelos mediante el análisis de grandes cantidades de información y la identificación de patrones.
Sin embargo, una predicción no equivale a una certeza. Su confiabilidad depende de la calidad de los datos, de la metodología empleada y de la validación del sistema.
Qué significa evaluar la resiliencia agrícola
Uno de los conceptos centrales del programa de Aon es la resiliencia.
En términos productivos, se refiere a la capacidad de un sistema agrícola para resistir, adaptarse y recuperarse frente a situaciones adversas.
Un establecimiento puede experimentar una sequía y sufrir pérdidas importantes. Otro, sometido a condiciones meteorológicas similares, puede conservar una mayor parte de su producción.
La diferencia puede estar relacionada con características naturales, infraestructura disponible o decisiones de manejo.
La plataforma busca identificar estas diferencias y aportar información para comprender dónde se concentran los riesgos.
También permite estudiar cómo determinadas mejoras productivas podrían modificar la vulnerabilidad de un establecimiento.
Esto no significa que el sistema pueda eliminar los efectos de una sequía o garantizar rendimientos.
Su función es aportar información para tomar decisiones mejor fundamentadas.
Una posible transformación de los seguros agrícolas
Los seguros agropecuarios constituyen uno de los instrumentos disponibles para enfrentar las consecuencias económicas de fenómenos adversos.
Su funcionamiento depende de las condiciones de cobertura, los riesgos asegurados, las sumas contratadas y los procedimientos establecidos para determinar las pérdidas.
Una evaluación más detallada podría ayudar a las aseguradoras a comprender mejor las características de cada establecimiento.
También podría permitir estudiar productos que reconozcan diferencias de riesgo entre campos ubicados dentro de una misma región.
Aon señala que la información obtenida mediante SAGE Risk Analyzer puede utilizarse para orientar decisiones de suscripción y fijación de precios, entre otras aplicaciones.
En el lenguaje de los seguros, la suscripción es el proceso mediante el cual una aseguradora evalúa un riesgo y determina las condiciones bajo las cuales está dispuesta a cubrirlo.
La fijación de precios consiste en establecer el costo de esa cobertura considerando diferentes factores.
La utilización de modelos más detallados no garantiza que todos los productores paguen menos.
Algunos establecimientos podrían ser considerados menos riesgosos y otros podrían enfrentar condiciones diferentes. Por eso, la transparencia de los criterios utilizados resulta fundamental.
La información también puede orientar inversiones
Las aplicaciones potenciales de estas tecnologías no se limitan al mercado asegurador.
Las instituciones financieras pueden utilizar información sobre riesgos productivos para complementar sus evaluaciones de crédito.
Las empresas agroindustriales pueden estudiar la vulnerabilidad de las regiones donde obtienen sus materias primas.
También es posible analizar la conveniencia de determinadas inversiones destinadas a mejorar la capacidad de respuesta frente a situaciones adversas.
Por ejemplo, una evaluación puede ayudar a identificar áreas donde la conservación del suelo, la gestión del agua o la diversificación productiva merecen especial atención.
Estas posibilidades requieren análisis económico y agronómico. Una herramienta informática no sustituye el conocimiento técnico ni las observaciones realizadas en el establecimiento.
Qué ocurre cuando la información es incompleta
Una de las principales dificultades de los modelos agrícolas es la disponibilidad de datos confiables.
La información meteorológica puede presentar diferencias de resolución entre regiones.
Los mapas de suelos no siempre describen con suficiente detalle las condiciones de cada parcela.
Además, los registros sobre prácticas de manejo y rendimientos pueden ser incompletos o difíciles de comparar.
Si un modelo utiliza información insuficiente, sus conclusiones pueden resultar menos confiables.
También existe el riesgo de que una herramienta desarrollada para determinadas condiciones agrícolas funcione de manera diferente en otros países.
Por eso, cualquier sistema destinado a influir sobre seguros o financiamiento debe someterse a procesos de validación y revisión.
Uruguay: una agricultura expuesta a la variabilidad climática
La producción agrícola uruguaya enfrenta riesgos relacionados con la disponibilidad de agua, las temperaturas y otros fenómenos meteorológicos.
Los cultivos de soja y maíz pueden sufrir pérdidas importantes cuando las condiciones climáticas resultan desfavorables durante etapas decisivas de su desarrollo.
Las características de los suelos también influyen sobre la respuesta productiva.
Esto significa que una misma situación meteorológica puede tener consecuencias diferentes entre establecimientos.
La posibilidad de integrar información climática, agronómica y de manejo a escala de campo presenta interés para mejorar la evaluación de estos riesgos.
Sin embargo, no existe información verificada que permita afirmar que SAGE Risk Analyzer ya esté siendo utilizado comercialmente para asegurar cultivos en Uruguay.
Su eventual aplicación nacional requeriría estudiar la disponibilidad de datos, los modelos utilizados y su adecuación a las condiciones locales.
Instituciones y capacidades nacionales
Uruguay dispone de instituciones públicas y privadas que producen información relevante para la actividad agropecuaria.
El → Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA) desarrolla investigación sobre cultivos, suelos, producción y sistemas agropecuarios.
El → Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca (MGAP) reúne competencias e información vinculadas con la producción y las políticas sectoriales.
El → Instituto Uruguayo de Meteorología (Inumet) aporta información meteorológica de utilidad para distintas actividades económicas.
La articulación entre información climática, investigación agronómica y herramientas digitales puede contribuir al desarrollo de capacidades nacionales.
Esto no supone que las instituciones mencionadas participen en el proyecto de Aon.
La información disponible no permite establecer acuerdos de cooperación entre ellas y la compañía.
Los productores pequeños no deben quedar excluidos
La incorporación de inteligencia artificial a las decisiones económicas también plantea preguntas sobre equidad.
Los establecimientos con mejores registros, mayor conectividad y más recursos técnicos podrían estar en condiciones de aprovechar estas herramientas antes que otros productores.
Sin embargo, los productores familiares y las empresas de menor escala también necesitan instrumentos adecuados para enfrentar riesgos climáticos.
Si la evaluación digital se convierte en un requisito para acceder a determinados seguros o créditos, será necesario considerar cómo evitar nuevas barreras.
La calidad de los datos y la posibilidad de revisar las decisiones automatizadas son aspectos fundamentales.
Los productores deberían poder comprender qué información se utiliza y cómo influye sobre las condiciones que se les ofrecen.
La tecnología puede mejorar las decisiones, pero no debería sustituir mecanismos de transparencia, supervisión humana y protección de los usuarios.
Una herramienta para gestionar riesgos, no para predecir el futuro con certeza
La inteligencia artificial está ampliando las posibilidades de analizar información compleja sobre la producción agropecuaria.
La experiencia documentada por Aon muestra un enfoque que combina ciencia del suelo, modelos de cultivos y datos climáticos para evaluar diferencias entre establecimientos.
Su potencial aplicación en seguros y financiamiento merece seguimiento, especialmente en países como Uruguay, donde la agricultura enfrenta una importante variabilidad meteorológica.
No obstante, todavía es necesario conocer mejor los resultados de validación, las condiciones comerciales y las consecuencias económicas de utilizar estos sistemas en diferentes mercados.
El desafío consiste en convertir los avances tecnológicos en herramientas útiles, confiables y accesibles para mejorar la producción y proteger el trabajo de quienes dependen de ella.
Fuentes principales
ICI Forestal – Elaboración propia a partir de documentación técnica y fuentes institucionales.
Crédito de imagen: ICI Forestal. Ilustración conceptual generada mediante inteligencia artificial sobre evaluación digital de riesgos agrícolas. No representa una pantalla real de SAGE Risk Analyzer ni una explotación agrícola identificada.
