Trigo récord 2025/26 y precios bajos: cómo usar IA para decidir ventas, optimizar logística y proteger margen en la agroindustria argentina.
Trigo récord y precios bajos: IA para vender mejor
El trigo argentino está mostrando una de esas postales que ilusionan y, a la vez, incomodan. Por un lado, la campaña 2025/26 se encamina a un récord histórico cercano a 27 millones de toneladas, impulsado sobre todo por rindes promedio alrededor de 40 qq/ha. Por el otro, el precio internacional se mantiene deprimido: el valor promedio de exportación ronda USD 200–201 por tonelada, uno de los niveles más bajos de lo que va del siglo.
Esa combinación (mucho volumen + poco precio) cambia el foco. Este año no gana el que “más produce” a secas, sino el que decide mejor: cuándo fijar precio, cómo armar el flujo de ventas, dónde capturar primas de calidad, cómo reducir costos logísticos y financieros, y cómo cubrirse ante volatilidad. Y ahí, en mi experiencia, la inteligencia artificial aplicada al agro deja de ser un tema de moda y pasa a ser una herramienta práctica.
Este artículo es parte de la serie “Cómo la IA Está Transformando la Agricultura y la Agroindustria en Argentina”. Tomamos el caso del trigo récord como contexto para algo más útil: qué puede hacer la IA para proteger margen cuando el mercado no acompaña.
El récord de trigo no alcanza si el precio te come el margen
La idea central es simple: un récord físico no garantiza un récord económico. Con una producción estimada en torno a 26,8–27 millones de toneladas, se proyecta que aproximadamente 65% podría destinarse a exportación (cerca de 17,5 millones de toneladas). Aun así, con un precio FOB promedio de USD 200/t, el ingreso de divisas rondaría USD 3.500 millones, un número que mejora frente a la campaña anterior, pero queda lejos de otros máximos en términos reales.
La causa también es directa: el trigo vale menos. Incluso exportando más toneladas, el ingreso total no escala al mismo ritmo. Para el productor y para la agroindustria (acopios, exportadores, molinos), esto se traduce en una pregunta operativa: ¿cómo defender rentabilidad con un mercado internacional en mínimos?
Cuando el precio está flojo, los errores se pagan más caros:
- Vender “por necesidad” y no por plan.
- No capturar oportunidades de primas (proteína, PH, W, trazabilidad).
- Subestimar el impacto del flete y las demoras.
- Tomar decisiones con información parcial (o tarde).
La buena noticia: muchas de esas pérdidas son evitables con mejores datos, mejores modelos y procesos más ordenados.
IA para anticipar precios y elegir el momento de fijación
La IA no predice el futuro como una bola de cristal, pero sí puede mejorar la probabilidad de decidir bien cuando hay demasiadas variables: clima global, stocks, demanda, política comercial, tipo de cambio, spreads, primas por calidad, tasas, logística.
Pronósticos que sirven: probabilidades, no “un numerito”
Un enfoque útil es usar modelos de machine learning que entreguen bandas de escenarios (optimista, base, adverso) y su probabilidad, en vez de un único precio esperado. En trigo, esto es clave porque el negocio se define por ventanas:
- Previo a cosecha: decisiones de cobertura parcial y planificación de flujo.
- Cosecha: presión de oferta, cuellos logísticos y precios más sensibles.
- Postcosecha: oportunidades de carry, primas y arbitrajes.
Con IA, el objetivo no es adivinar el máximo. Es bajar la varianza del resultado: reducir el arrepentimiento típico de “vendí justo antes de que suba” o “me quedé esperando y cayó”.
Señales que la IA suele detectar mejor que una planilla
En la práctica, los modelos funcionan mejor cuando combinan señales diversas:
- Series de precios (locales e internacionales) y estacionalidad.
- Variables de oferta/demanda (stocks, embarques, consumos).
- Indicadores climáticos (anomalías, riesgo de estrés hídrico).
- Datos de calidad esperada (proteína/PH por zona si hay historial).
- Costos de logística y tiempos de entrega (para estimar neto real).
Resultado buscado: recomendaciones accionables, por ejemplo:
- “Fijar 20–30% del volumen si el precio supera X y el riesgo de baja aumenta”.
- “Esperar con el resto si el modelo detecta probabilidad alta de rebote postcosecha”.
No es magia. Es disciplina con datos.
IA para comercializar mejor: del “precio” al “neto en bolsillo”
Cuando el precio internacional está bajo, la conversación debería moverse rápido del “precio pizarra/FOB” al precio neto: lo que queda después de flete, gastos, financiación, mermas, calidad y tiempos.
La IA aporta porque permite optimizar decisiones con restricciones reales.
Optimización de mix de ventas y flujo de caja
Un productor o una empresa puede usar modelos de optimización (con IA o analítica avanzada) para responder algo muy concreto:
- ¿Qué porcentaje vender con entrega inmediata?
- ¿Cuánto almacenar para capturar carry o primas?
- ¿Cuánto fijar y cuánto dejar a fijar?
- ¿Cómo escalonar ventas para cubrir necesidades financieras sin “malvender”?
En un año de precio bajo, el flujo manda. Y la IA ayuda a armar un plan que contemple:
- Vencimientos (insumos, alquileres, tarjetas, bancos).
- Capacidad de acopio propia/terceros.
- Costos de almacenaje y riesgo de calidad.
- Penalidades o bonificaciones por especificaciones.
La frase que uso con equipos comerciales es: “No optimizamos el precio, optimizamos el sistema completo.”
Calidad: la prima que muchos dejan en la mesa
En trigo, la calidad no es un detalle: define bonificaciones y acceso a ciertos destinos. Con modelos que combinan:
- historial de lotes,
- ambiente,
- manejo (fertilización nitrogenada, fecha de siembra),
- y datos de laboratorio,
se puede construir un “mapa de probabilidad” de proteína/PH por lote y así:
- separar calidades para negociar mejor,
- decidir mezclas (blending) con más precisión,
- y evitar castigos por no cumplir especificaciones.
Cuando el FOB es bajo, una prima por calidad puede ser la diferencia entre un margen apretado y un margen defendible.
IA y logística: el lugar donde se pierden (o se ganan) dólares silenciosos
En campañas grandes, como la 2025/26, la logística se vuelve un cuello de botella natural. Y en Argentina, el flete puede comerse una porción enorme del valor.
La IA aplicada a logística es útil porque toma un problema que suele resolverse “a ojo” y lo convierte en decisiones repetibles.
Planificación de cupos, turnos y rutas
Con datos de:
- tiempos de espera por destino,
- capacidad de descarga,
- disponibilidad de camiones,
- estado de caminos y clima,
se pueden construir modelos para:
- elegir destinos que maximizan neto,
- reducir horas ociosas,
- y evitar picos de saturación.
En mi experiencia, bajar demoras vale tanto como conseguir un par de dólares más por tonelada, porque mejora el costo real y la capacidad operativa.
Predicción de cuellos y alertas operativas
La mayoría de las pérdidas logísticas no son “grandes accidentes”; son fricciones repetidas:
- un lote que no sale a tiempo,
- un cupo que se pierde,
- una espera que desordena toda la semana,
- un camión que se reasigna tarde.
Con IA se pueden disparar alertas tipo:
- “Riesgo alto de demora en destino A en las próximas 48–72 horas”.
- “Conviene adelantar carga de lote B por pronóstico de lluvia”.
Eso, en cosecha, se traduce en toneladas entregadas a tiempo y menor stress (que también es rentabilidad).
Un plan de adopción realista: IA en 30, 60 y 90 días
Acá va una postura clara: la IA en el agro fracasa cuando se la compra como ‘software’ y no como proceso. La tecnología importa, pero lo determinante es el flujo de datos y la rutina de decisión.
En 30 días: orden y visibilidad
- Consolidar datos de ventas, contratos, entregas, fletes y calidad.
- Definir un tablero simple: volumen comprometido, precio promedio, neto estimado, necesidad de caja.
- Establecer una “cadencia” semanal de decisiones (30–45 minutos, sin excusas).
En 60 días: modelos simples que ya pagan
- Modelo de recomendación de fijación por bandas (escenarios).
- Optimización básica de destinos (neto por tonelada con restricciones).
- Alertas de logística (demoras, clima, capacidad).
En 90 días: ventaja competitiva
- Segmentación por calidad y estrategia de primas.
- Predicción por lote de parámetros de calidad.
- Integración con compras de insumos (relación margen–tecnología para la próxima fina).
“Cuando el precio está bajo, el margen se defiende con decisiones repetibles, no con intuición heroica.”
Qué cambia para Argentina si la IA se masifica en trigo
Un trigo récord con precios bajos deja una lección país: no alcanza con producir más si no mejoramos la captura de valor. La IA puede ayudar en tres frentes muy concretos:
- Eficiencia: menos costo invisible (logística, demoras, errores).
- Gestión de riesgo: mejores coberturas y timing de fijación.
- Calidad y diferenciación: más primas y acceso a mejores mercados.
Si la campaña 2025/26 efectivamente consolida un volumen cercano a 27 Mt, el impacto macro dependerá cada vez más de lo micro: miles de decisiones comerciales y operativas tomadas con mejor información.
El récord ya está sobre la mesa. La pregunta que queda para 2026 no es solo “¿cuánto rendimos?”, sino “¿qué tan inteligentes fuimos para venderlo y moverlo?”
Si querés, puedo ayudarte a bajar esto a tu caso: qué datos ya tenés, qué te falta y qué modelo conviene armar primero para trigo (sin proyectos eternos).