Los drones crecen en el agro argentino y el CID 2026 en Tucumán lo confirma. Cómo pasar de volar a decidir mejor con datos e IA aplicada.
Drones en el agro argentino: el puente hacia la IA
En Argentina, los drones dejaron de ser “un juguete caro” para convertirse en una herramienta de trabajo que entra en la planificación de campañas, la gestión de insumos y hasta la toma de decisiones día a día. La señal más clara es institucional: Tucumán anunció que los días 23, 24 y 25 de septiembre de 2026 se hará la primera edición del Congreso Internacional de Drones (CID) en la Sociedad Rural de Tucumán, con apoyo de universidades y organismos como INTA, SENASA, INTI y entidades científicas locales.
Esto no es solo una buena noticia para quienes vuelan drones. Es un síntoma de algo más grande: el agro argentino está entrando en una etapa donde automatización + datos pasan a ser parte del “paquete tecnológico” tanto como la semilla o la fertilización. Y cuando el campo se acostumbra a capturar datos de manera rutinaria, el paso siguiente es casi inevitable: usar inteligencia artificial (IA) para interpretar esos datos y convertirlos en decisiones.
Esta nota forma parte de la serie “Cómo la IA Está Transformando la Agricultura y la Agroindustria en Argentina”. Hoy, el foco no es prometer futurismo: es mostrar por qué los drones son, en la práctica, la puerta de entrada más directa a una agricultura impulsada por IA.
Por qué el congreso de drones en Tucumán es una señal fuerte
La respuesta corta: porque cuando aparece un congreso propio, es porque el mercado ya existe y está madurando. Un evento como el CID no se arma para “evangelizar una novedad”, sino para ordenar conocimiento, profesionalizar operaciones y conectar oferta y demanda.
En la presentación del congreso se destacó algo que muchos productores ya sienten: la tecnología de drones trasciende al agro. Hoy se usa también en gestión ambiental, relevamientos, educación y tareas de apoyo a la gestión pública (por ejemplo, monitoreo de zonas afectadas por eventos climáticos). Esa transversalidad importa porque empuja estándares: mejores prácticas, marcos de seguridad, calibraciones, formación de pilotos, y una conversación más seria sobre datos.
Un detalle que cambia el juego: el ecosistema
Que estén involucradas universidades (UNT, UTN, San Pablo-T) y organismos técnicos (INTA, SENASA, INTI, EEA Obispo Colombres, Fundación Miguel Lillo, Defensa Civil) no es decorativo. Es la base de un ecosistema donde se puede:
- Validar metodologías (qué medir, cómo, con qué frecuencia)
- Formar recursos humanos (pilotos, técnicos, analistas)
- Discutir normativa y seguridad operativa
- Traducir innovación a protocolos aplicables en campo
Si la agricultura digital en Argentina quiere escalar, necesita exactamente esto: menos “magia” y más procedimientos repetibles.
Drones: automatización primero, IA después
La forma más clara de entender el rol de los drones es esta: un dron no es el objetivo; es el sensor y el brazo operativo. La IA aparece cuando querés responder preguntas concretas a partir de lo que el dron ve o hace.
En el agro, la secuencia suele ser:
- Captura (vuelo, imágenes RGB/multiespectrales/térmicas, nubes de puntos)
- Procesamiento (mosaicos, índices, modelos de elevación)
- Interpretación (qué significa ese patrón para el lote)
- Decisión (qué hago hoy, cuánto, dónde)
- Ejecución (aplicación variable, recorridas dirigidas, prescripción)
Los drones fortalecen el paso 1 y 5. La IA se vuelve crítica en el 3 y 4.
Qué hace la IA que un dron solo no puede hacer
Un dron te entrega un mapa. La IA te entrega una recomendación accionable.
Ejemplos típicos (y realistas) donde la IA agrega valor:
- Detección automática de malezas por patrones de textura/color (y estimación de cobertura)
- Conteo de plantas en estadios tempranos para evaluar emergencias y fallas
- Clasificación de estrés (hídrico, nutricional, enfermedades) combinando imágenes y datos de suelo/clima
- Priorización de recorridas: “andá primero a estas 3 hectáreas”
Mi postura: el gran freno no es que “falte IA”, sino que muchas empresas todavía no definieron qué decisión quieren mejorar. Sin esa pregunta, el dron termina siendo una foto linda.
Casos de uso que sí cierran números (cuando se implementan bien)
La respuesta directa: los drones cierran números cuando reducen incertidumbre y convierten recorridas y aplicaciones en procesos medibles.
Monitoreo para decisiones de campaña (no para “ver cómo viene”)
En plena campaña, el tiempo vale oro. Un vuelo bien planificado puede reemplazar horas de recorrida a ciegas y, mejor aún, dirigir la recorrida.
Aplicaciones comunes:
- Ambientes: delimitar zonas de manejo distintas con evidencia visual
- Emergencia y stand de plantas: detectar fallas temprano y decidir resiembra o ajustes
- Manchones: ubicar dónde están y estimar magnitud antes de gastar en insumos
Lo importante es el hábito: si volás una vez cada tanto, tenés “fotos”. Si volás con calendario y objetivo, generás series de datos. Y ahí la IA empieza a ser útil.
Aplicaciones localizadas y reducción de desperdicio
Cuando el dron se usa como plataforma de aplicación (por ejemplo, tratamientos puntuales), el valor aparece si la operación está diseñada para:
- Intervenir en lugares específicos (bordes, manchones, focos)
- Reducir pisoteo/ingreso con máquina en momentos críticos
- Responder rápido (ventanas cortas)
En paralelo, la IA puede optimizar el “dónde” y el “cuánto”: segmentar el lote, definir umbrales y armar prescripciones a partir de historial.
Trazabilidad y auditoría operativa
Un beneficio poco “marketinero” pero enorme: los drones ayudan a documentar. En un contexto donde la agroindustria conversa cada vez más sobre buenas prácticas, sustentabilidad y cumplimiento, tener evidencia ordenada (vuelos, mapas, reportes) suma.
Si no está registrado, en la práctica no existe. Y la IA necesita registros para aprender.
El cuello de botella real: datos desordenados
Si querés pasar de drones a IA, el problema rara vez es el dron. El problema suele ser cómo se guardan, nombran y comparan los datos.
La respuesta práctica: antes de comprar más tecnología, ordená el sistema.
Checklist simple para preparar tu operación para IA
- Estandarizá vuelos: misma altura, solapamiento, horarios similares
- Definí una “pregunta” por vuelo: malezas, emergencia, estrés, anegamientos, etc.
- Unificá identificadores: lote, ambiente, fecha, híbrido/variedad, tratamiento
- Guardá metadatos: clima del día, estado fenológico, observaciones de campo
- Cerrá el ciclo: cada mapa debería terminar en una acción o en un “no acción” justificado
Esto suena básico, pero es lo que separa al que “usa drones” del que hace agricultura digital.
Tucumán como laboratorio: NOA, cultivos intensivos y velocidad de adopción
La respuesta directa: el NOA tiene condiciones que hacen que la tecnología se pruebe rápido, sobre todo en sistemas donde la heterogeneidad y el valor por hectárea empujan a medir más.
Tucumán combina agroindustria, instituciones técnicas activas y una matriz productiva donde conviven cultivos extensivos con intensivos y economías regionales. En ese mix, los drones son útiles para:
- Relevamientos rápidos después de eventos climáticos (granizo, excesos hídricos)
- Diagnóstico de variabilidad dentro de lotes más chicos y heterogéneos
- Seguimiento de áreas con restricciones de acceso
Y el siguiente paso, de nuevo, es IA: modelos que recomienden acciones según historial, clima y estado del cultivo.
“IA en el agro” no es solo rendimiento: también es gestión
En nuestra serie venimos insistiendo con esto: la IA no vive únicamente en el lote. También aparece en:
- Planificación de tareas y logística (qué hacer primero, con qué equipo)
- Gestión de stock de insumos y reposición
- Reportes automáticos para productores, socios, gerencias o clientes
- Comunicación comercial (por ejemplo, generar partes de campaña con datos reales)
Si el CID 2026 logra poner en la misma mesa a productores, técnicos, universidades y empresas, va a acelerar esa conversación.
Qué hacer en los próximos 90 días si querés subirte a esta ola
La respuesta concreta: empezá con un piloto chico, pero cerrá el circuito de datos a decisión.
- Elegí un lote y una problemática (por ejemplo, malezas en barbecho o emergencia)
- Definí indicador de éxito (menos recorridas, menos re-aplicaciones, detección temprana)
- Armá una rutina (un vuelo por semana o por etapa fenológica)
- Compará contra “lo de siempre” (tiempo, costos, resultados)
- Documentá aprendizajes (qué funcionó, qué no, y por qué)
Mi recomendación: si podés asistir a espacios como el congreso de Tucumán (o eventos similares), no vayas a “mirar fierros”. Andá con una lista de decisiones que querés mejorar y preguntá cómo lo resolvieron otros.
El futuro cercano: drones + IA + equipos de campo más livianos
La dirección es clara: más automatización, más sensores, más integración con software de gestión y más modelos predictivos. Pero el ganador no va a ser el que tenga el dron más nuevo, sino el que arme un sistema donde:
- Los datos se capturan con método
- Se interpretan rápido
- Se convierten en acciones
- Se aprende campaña a campaña
El anuncio del Congreso Internacional de Drones 2026 en Tucumán es una invitación a profesionalizar esa transición. El campo argentino ya está produciendo datos desde el aire. La pregunta que define 2026 y 2027 es otra: ¿quiénes van a transformar esos datos en decisiones con IA de forma consistente?