La planta de congelados de Arroyo Seco muestra cómo sumar valor en hortalizas. Con IA, se optimizan zafras, calidad, logística y rentabilidad.
IA y congelados: el nuevo negocio hortícola del Rosario
En el cinturón hortícola del Gran Rosario hay un dato que explica por qué el “valor agregado” dejó de ser una consigna y pasó a ser supervivencia: más de 200 productores trabajan unas 2.000 hectáreas para abastecer mercados que, históricamente, premiaban la frescura… pero castigaban la volatilidad. Cuando el precio baja o el clima aprieta, la verdura fresca no espera. Se pierde.
Por eso tiene tanto peso lo que ocurre en Arroyo Seco con la planta de congelados de MBRF, una operación con más de 30 años que, con el impulso de la nueva empresa, volvió a mostrar algo simple y potente: si congelás rápido, extendés la vida útil, reducís desperdicio y estabilizás el negocio. Y si encima sumás inteligencia artificial, esa lógica escala: se puede planificar mejor la siembra, afinar contratos, optimizar turnos y logística, y vender con menos sobresaltos.
Esta nota es parte de la serie “Cómo la IA Está Transformando la Agricultura y la Agroindustria en Argentina”. Mi postura es clara: la IA no sirve para “ponerle tecnología” a lo que ya funciona, sino para resolver lo que hoy duele en serio. En hortalizas, duele la estacionalidad, la merma, la incertidumbre comercial y el costo logístico. La planta de congelados es un excelente punto de partida para hacerlo bien.
De la cosecha al congelado: el verdadero salto de valor
El congelado industrial agrega valor porque compra tiempo. En verduras frescas, el reloj corre desde que se corta el cultivo. En cambio, en una planta de congelados el objetivo operativo es otro: capturar calidad en horas, no en días.
En Arroyo Seco, el gerente de planta, Robertino Salvagno, lo explicó de manera directa: mientras un vegetal fresco puede tardar casi una semana en llegar al mercado, en pocas horas se puede tener el producto congelado, preservando componentes y nutrientes sin agregar nada. Esa diferencia no es un detalle: cambia la economía completa del productor y de la industria.
Qué cambia para el productor
El congelado ordena la demanda y reduce el descarte. En lugar de depender solo de la plaza de fresco (con picos y valles), aparece un comprador industrial que:
- Firma contratos por campaña según su cálculo de consumo.
- Define estándares (calibre, estado sanitario, timing de cosecha).
- Absorbe parte de la producción que, si no entra al circuito fresco, suele terminar en merma.
En términos prácticos, el productor gana previsibilidad. Y en Argentina 2025/2026, con costos que no aflojan y financiamiento selectivo, la previsibilidad vale casi tanto como el precio.
Qué cambia para la industria
La industria gana continuidad de oferta y alcance nacional. MBRF distribuye congelados (marca Green Life) a todo el país, y eso exige algo que el fresco rara vez puede prometer: stock y regularidad.
La planta procesa, solo entre acelga y espinaca, unas 3.000 toneladas por año, equivalente a 250 hectáreas de producción intensiva. También trabajan brócoli, choclo, chauchas y arvejas. Ese volumen muestra por qué la conversación ya no es “si conviene industrializar” sino cómo industrializar con datos.
Planificación por zafras: donde la IA tiene impacto inmediato
La planificación es la columna vertebral del congelado. Si una planta se queda sin materia prima, frena; si le sobra, desperdicia capacidad y energía. En hortalizas, además, la estacionalidad es dura.
Salvagno lo resumió así: trabajan por zafras y, mientras cosechan un cultivo, procesan otro; el objetivo es abastecerse para tener alimento el resto del año. La realidad es que ese “equilibrio” se parece mucho a un problema clásico de optimización: decisiones múltiples (qué, cuánto, cuándo, dónde) con restricciones (clima, mano de obra, capacidad de frío, transporte, contratos).
IA para pronosticar oferta y demanda (sin magia)
La IA funciona cuando convierte incertidumbre en rangos accionables. En una cadena de congelados, los modelos pueden entrenarse con:
- Históricos de recepción por cultivo y semana.
- Rendimientos por lote y fecha de siembra.
- Calidad a la entrada (rechazos, causas, proveedores).
- Ventas por región/canal (retail, food service, distribuidores).
- Variables climáticas (heladas, olas de calor, excesos hídricos).
¿Para qué? Para tres decisiones que mueven la aguja:
- Contratación inteligente: cuánto comprar y a quién para reducir riesgo de desabastecimiento.
- Calendario de siembra y cosecha: fechas recomendadas por zona para escalonar zafras.
- Producción y stock: cuánto congelar por SKU para cubrir meses “flacos” sin sobrestock.
No hace falta un “modelo perfecto”. Hace falta uno que, semana a semana, permita decir: “si el clima sigue así, el riesgo de faltante de espinaca en febrero sube; ajustemos compras o traigamos de otra zona”.
Diversificación geográfica: del instinto a la analítica
La nota original cuenta una práctica clave: contratar productores fuera del radio inmediato para cubrirse de problemas climáticos. Por ejemplo, choclo en el sudeste bonaerense o arveja en el norte provincial, aunque el grueso esté a 100 km de la planta.
Ese criterio se puede volver sistemático con IA:
- Mapas de riesgo por cultivo y zona (heladas, granizo, estrés térmico).
- Simulaciones de escenarios (si falla Rosario, cuánto puede aportar otra región).
- Optimización de costos logísticos (flete vs. riesgo de quiebre de stock).
La diferencia es grande: pasás de “diversificar por las dudas” a “diversificar con números”.
Eficiencia industrial: visión por computadora, energía y mermas
En congelados, la rentabilidad se gana con mermas bajas y energía controlada. El frío es caro. El descarte también. Y el consumidor no perdona inconsistencia.
Visión por computadora para control de calidad
Una aplicación concreta, accesible y muy efectiva es la visión por computadora en la línea:
- Detección de cuerpos extraños y defectos visibles.
- Clasificación por tamaño/color (estandarización de producto).
- Alertas tempranas de desvíos por proveedor o lote.
Bien implementada, reduce reclamos y rechazos, y también ayuda a discutir con datos: si un proveedor entrega con más tallo o más tierra, se ve y se mide.
IA para mantenimiento predictivo (porque parar cuesta)
En una planta, el costo de una parada inesperada no es solo mecánico: es materia prima que llega y no entra, turnos que se desordenan, cámaras que se saturan.
Con sensores relativamente comunes (vibración, temperatura, consumo eléctrico) y modelos simples, se puede:
- Predecir fallas en cintas, motores, compresores.
- Programar mantenimiento fuera de picos de zafra.
- Bajar consumo energético detectando equipos fuera de rango.
No es glamoroso, pero es donde la IA devuelve plata rápido.
La métrica que yo miraría primero: “horas a congelado”
Si tuviera que elegir un KPI para empezar, sería este: tiempo desde cosecha hasta congelado.
- Menos horas = mejor calidad final.
- Menos horas = menos pérdidas por deterioro.
- Menos horas = menos discusiones comerciales.
La IA puede ayudar a bajarlo coordinando turnos, cupos de recepción, rutas y secuencia de procesamiento.
Comercialización y logística: vender congelado también es un problema de datos
El congelado no elimina la volatilidad: la gestiona. Las ventas suben cuando el circuito fresco se corta. Eso implica que el área comercial necesita anticiparse, no reaccionar.
IA para mix de productos y reposición
Con datos de ventas por canal y región, se puede construir un sistema que recomiende:
- Mix de SKUs por temporada (espinaca vs acelga vs brócoli).
- Niveles de stock objetivo por centro de distribución.
- Promociones que no rompan márgenes (sobre todo en picos de demanda).
Esto es particularmente relevante en diciembre y verano argentino: cambia el consumo, cambia la logística (vacaciones, rutas cargadas), y suben los costos de “apagar incendios”.
Trazabilidad y confianza: un plus comercial
La trazabilidad ya no es solo para exportar. En el mercado interno, cada vez más compradores (retail y food service) piden:
- Origen por lote.
- Certificaciones y prácticas.
- Evidencia de consistencia.
Digitalizar la trazabilidad y usar analítica para detectar desvíos mejora la negociación y reduce pérdidas por reclamos.
Cómo empezar con IA en una cadena de hortalizas congeladas (sin tirar plata)
La mejor implementación de IA es la que arranca con un problema concreto, datos disponibles y un responsable interno. En agroindustria, los pilotos sin dueño mueren.
Un plan realista de 90 días podría ser:
- Diagnóstico de datos (2 semanas): qué se registra hoy (recepción, calidad, producción, paradas, energía, ventas).
- Caso de uso #1 (6 a 8 semanas): pronóstico semanal de recepción y plan de producción por zafra.
- Tablero operativo (2 semanas): KPI de horas a congelado, merma por proveedor, paradas, consumo.
- Gobernanza mínima: quién valida datos, quién decide, qué acción se toma con cada alerta.
Si esto funciona, recién ahí escalar a visión por computadora o mantenimiento predictivo.
Frase para llevarse: “La IA no reemplaza la planificación; la obliga a ser consistente.”
Un cierre incómodo (y útil): el desafío no es tecnológico, es de coordinación
La planta de MBRF en Arroyo Seco muestra algo que en Argentina muchas veces subestimamos: cuando industria y productores coordinan, la horticultura deja de ser un negocio de supervivencia y se vuelve un sistema. Contratos por campaña, procesamiento por zafras, abastecimiento anual, distribución nacional, empleo local (103 personas de forma directa). Eso ya es una transformación.
El paso siguiente es lógico: usar inteligencia artificial para decidir mejor. Menos intuición donde hay millones en juego. Menos merma. Menos energía desperdiciada. Más regularidad de calidad y de ventas.
Si estás del lado productor, industria o logística, mi recomendación es empezar con una pregunta muy práctica: ¿qué decisión tomamos tarde todos los años y cuánto nos cuesta? Ahí suele estar el primer proyecto de IA que se paga solo.