AI en agronegocio: lecciones del Bañado Tacumbú

El Nuevo Barrio Bañado Tacumbú ya llegó a 32% de ejecución en su primera etapa, sobre un predio de 67 hectáreas, con un plan que apunta a 2.500 viviendas para unas 9.500 personas. Ese número (32%) parece una simple actualización de obra pública. Para mí es algo más útil: es una muestra clara de cómo se gestiona un proyecto grande cuando el avance se mide, se planifica por frentes y se coordina infraestructura crítica.

Y ahí aparece el puente con nuestra serie “Mba’éichapa AI Oñemohendáva Agricultura ha Agronegocio-pe Paraguáipe”: el agronegocio paraguayo muchas veces trabaja con presupuestos altos, riesgos climáticos y presión por resultados… pero con menos disciplina de datos de la que se ve en proyectos de infraestructura. La realidad? No falta esfuerzo. Falta sistema. Y la IA, bien aplicada, sirve justamente para eso: convertir operaciones complejas (siembra, cosecha, logística, comercialización) en un plan ejecutable, medible y ajustable.

En este artículo uso el caso del Bañado Tacumbú como espejo para responder una pregunta práctica: ¿cómo puede la inteligencia artificial ayudar al agro paraguayo a planificar y ejecutar con la misma claridad que una obra de gran escala?

Qué nos enseña un 32% de ejecución (y por qué al agro le conviene)

Un porcentaje de ejecución no es marketing: es control de avance. Cuando una obra reporta 32%, está diciendo que tiene (o debería tener) al menos tres cosas funcionando: planificación por hitos, medición periódica y gestión de desvíos.

En el agro pasa algo curioso: hay métricas (rinde, humedad, costo por hectárea), pero suelen aparecer tarde, cuando ya se cosechó o cuando el camión llegó tarde al puerto. En infraestructura, si el drenaje pluvial no avanza, el pavimento no puede seguir. Se ve el cuello de botella antes. En agricultura, el cuello de botella también existe (insumos, maquinaria, clima, camiones, silos), solo que no siempre se vuelve visible a tiempo.

Respuesta directa: el gran aprendizaje es que la ejecución mejora cuando se gestiona como un sistema de dependencias.

La analogía simple: caminos, agua y energía = insumos, clima y logística

El proyecto del Bañado incluye:

• Sistema vial interno (conectividad y acceso)
• Alcantarillado y desagües pluviales (riesgo hídrico)
• Instalaciones eléctricas y agua potable (servicios básicos)
• Relleno y nivelación (preparación de base)

En un agronegocio típico, el equivalente es:

• Logística y caminos rurales: tiempos de cosecha y fletes
• Riesgo hídrico: lluvias intensas, escorrentía, compactación
• Energía y capacidad operativa: secadoras, silos, bombeo, frigorífico
• Preparación de base: análisis de suelo, corrección, planificación de labores

La diferencia no es el tipo de actividad. Es el nivel de coordinación y predicción.

Dónde la IA entra de verdad: planificación, ejecución y control

La IA en agricultura y agronegocio en Paraguay funciona cuando se usa para tomar decisiones repetibles. No para “hacer magia”, sino para responder preguntas con datos: ¿qué priorizar?, ¿cuándo mover recursos?, ¿dónde hay riesgo?, ¿qué se retrasa?, ¿qué cuesta más de lo previsto?

Respuesta directa: la IA aporta valor en tres capas: planificar mejor, operar con menos fricción y cerrar el ciclo con aprendizaje.

1) Planificación: del “calendario ideal” al plan que resiste la zafra

En infraestructura, el avance depende de secuencias. En agro también. Por ejemplo: aplicación de herbicida → ventana climática → siembra → emergencia → control de malezas → fertilización → cosecha → transporte → secado.

Con IA (y analítica), un equipo puede construir un plan que combine:

• Históricos de rendimiento por lote
• Fechas reales (no teóricas) de siembra/cosecha de campañas anteriores
• Disponibilidad de maquinaria y turnos
• Pronósticos climáticos y alertas operativas
• Inventario de insumos y lead time de proveedores

Un cambio de mentalidad que recomiendo: planificar por restricciones (lo que te limita) en vez de planificar por deseos (lo que te gustaría que pase).

2) Ejecución: seguimiento diario con señales tempranas

El Bañado Tacumbú avanza con frentes paralelos: pavimentos, redes, relleno, electricidad. En agronegocio, también hay frentes paralelos: campo, acopio, mantenimiento, ventas, administración, transporte.

La IA ayuda cuando se define un tablero de control con pocas métricas que se actualicen seguido. Algunos ejemplos útiles:

• % de avance por labor por lote y por semana
• Costo acumulado vs. presupuesto por actividad (siembra, fitosanitarios, cosecha)
• Horas máquina efectivas vs. horas perdidas (clima, roturas, espera)
• Tiempo de ciclo de logística (cosecha → camión → planta → secado → silo)

Cuando esos indicadores se alimentan con registros (apps de campo, GPS de maquinaria, tickets de balanza, partes de mantenimiento), los modelos pueden detectar desvíos temprano: “este lote está 5 días atrasado vs. el plan y coincide con baja disponibilidad de pulverizadora”. Eso es acción, no teoría.

3) Control y aprendizaje: cerrar la campaña como se cierra una obra

Las obras se auditan. En agro, muchas campañas se “cierran” con una charla informal y una planilla. Es insuficiente.

Un cierre serio con IA y datos incluye:

1. Costo real por hectárea y por tonelada (con distribución de indirectos)
2. Mapa de variabilidad de rendimiento y correlación con manejo
3. Incidencias operativas (roturas, paradas, demoras) y sus causas
4. Decisiones comerciales (precio, momento, primas/descuentos) y resultado
5. Checklist de mejoras para la siguiente campaña, priorizado por impacto

Si repetís esto dos campañas, el negocio empieza a comportarse como un sistema que aprende.

Un caso concreto: “presupuesto BID” vs. “presupuesto zafra”

La nota periodística menciona que las obras están financiadas y ejecutadas con un monto de G. 181.498.015.121 (aprox. US$ 23,5 millones), con una empresa responsable y un marco de gestión.

En agronegocio, el presupuesto de campaña suele ser grande, pero el control a veces es liviano. El problema aparece cuando:

• el gasto en insumos se dispara,
• el flete sube por congestión o mal timing,
• la humedad obliga a secar más horas,
• o la cosecha se concentra y faltan camiones.

Respuesta directa: el agro necesita el equivalente de “certificaciones de avance” y “gestión de obra”, pero adaptado a lotes, labores y logística.

Cómo se ve eso en práctica (sin burocracia)

Yo usaría un esquema simple, tipo obra, aplicado a campaña:

• Hitos (milestones) por lote: siembra completa, primera aplicación, segunda aplicación, fertilización, cosecha, entrega final
• Frentes de trabajo: campo, mantenimiento, logística, planta/acopio, comercial
• Reunión corta semanal: 30 minutos, con 5 indicadores
• Registro obligatorio mínimo: partes de labor, consumo, horas, entregas

La IA entra para detectar patrones y anticipar conflictos: disponibilidad de maquinaria, picos de demanda de camiones, riesgo de lluvia en ventana crítica, desvíos de costo.

Checklist: 7 usos de IA que sí generan retorno en Paraguay

Si tu objetivo es implementar IA en agricultura y agronegocio sin caer en proyectos eternos, empezá por estos usos (ordenados por rapidez de impacto):

1. Pronóstico operativo de cosecha (volumen por semana + necesidades de transporte)
2. Optimización de rutas y turnos de camiones (menos espera, menos colas)
3. Detección de desvíos de costo en tiempo casi real (vs. presupuesto)
4. Mantenimiento predictivo de equipos críticos (cosechadoras, tolvas, secadoras)
5. Alertas de riesgo climático por etapa fenológica (no solo “probabilidad de lluvia”)
6. Clasificación automática de incidencias (paradas, causas, responsables)
7. Recomendaciones de compra/venta basadas en reglas y escenarios (no “adivinar precios”)

Una frase que me gusta para alinear equipos: “Lo que no se mide semanalmente se vuelve sorpresa mensual.”

Preguntas frecuentes que aparecen cuando una empresa quiere implementar IA

“Necesito muchos datos para empezar?”

No. Necesitás datos consistentes, aunque sean pocos. Un buen arranque puede usar 12-18 meses de registros de labores, rinde por lote, y datos logísticos básicos.

“IA significa comprar software caro?”

No necesariamente. Muchas mejoras vienen de ordenar la captura de datos, definir indicadores y luego aplicar modelos simples. El costo grande suele ser cultural: disciplina de registro y gestión.

“Qué equipo mínimo se requiere?”

Una combinación que funciona es:

• una persona de operaciones que “duela” por los tiempos y costos,
• alguien con criterio de datos (interno o externo),
• y un sponsor (gerencia) que sostenga el hábito de medir y corregir.

Lo que el Bañado Tacumbú nos está diciendo, sin decirlo

Cuando una obra pública avanza y reporta 32% con frentes claros —vialidad, drenaje, cloaca, electricidad— está mostrando que la complejidad se domina con plan, medición y coordinación. Ese mismo enfoque se puede trasladar al campo: lotes como unidades de trabajo, labores como frentes, logística como dependencia crítica, y control semanal como rutina.

Esta serie, “Mba’éichapa AI Oñemohendáva Agricultura ha Agronegocio-pe Paraguáipe”, viene insistiendo en una idea simple: la IA no sirve para reemplazar la experiencia del productor o del gerente. Sirve para que esa experiencia se convierta en proceso, y el proceso se convierta en resultado.

Si hoy tu campaña se siente como “apagar incendios” desde la siembra hasta la entrega, probá pensarla como una obra: ¿cuál es tu 32%? ¿Qué indicador te diría, a tiempo, que el plan se está desviando? Y si lo tuvieras, ¿qué decisión tomarías el lunes?