Transparencia y AI para un agro paraguayo eficiente

La Navidad en el Chaco dejó una frase incómoda flotando en el aire. En su misa de Nochebuena en Fuerte Olimpo, el obispo Gabriel Escobar acusó a las autoridades de “lucrar con el dinero del pueblo” y de “hacerse del ñembotavy”. No fue un exabrupto aislado: puso ejemplos concretos de un Estado que no llega (hospitales sin remedios, falta de personal y presupuesto) mientras el poder se alimenta a sí mismo.

Si estás en agricultura o agronegocio, esto no es “solo política”. Es productividad. Es costo financiero. Es competitividad. La corrupción y la mala gestión se sienten en la ruta que no se termina, en el puesto de control donde se “arregla”, en el crédito más caro porque el riesgo país sube, en la falta de sanidad y trazabilidad que te cierra mercados.

Esta nota forma parte de la serie “Mba’éichapa AI Oñemohendáva Agricultura ha Agronegocio-pe Paraguáipe”. Y mi postura es clara: sin transparencia, la AI se vuelve maquillaje. Con transparencia, en cambio, la AI puede ser el mejor aliado para que el dinero público llegue donde tiene que llegar: a infraestructura, sanidad, innovación, extensión rural y servicios que hacen crecer al agro paraguayo de verdad.

La corrupción sí “cosecha”: cómo frena al agronegocio

La corrupción no es una idea abstracta; es una pérdida cuantificable en el campo. Cuando se filtra plata del presupuesto o se administra mal, el agro paga dos veces: por impuestos que no se traducen en servicios y por costos extra para suplir lo que el Estado no cubre.

El costo invisible: logística, seguros y financiamiento

En Paraguay, el agro depende de un mix sensible: caminos (incluyendo terraplenes y mantenimiento), puertos y trámites. Cuando la inversión pública se diluye:

• Sube el costo logístico: más tiempo por tonelada transportada, más roturas, más combustible, más días de camión parado.
• Suben los costos de seguro y mantenimiento: mayor siniestralidad en rutas malas o mal señalizadas.
• Se encarece el capital: más incertidumbre institucional se traduce en más tasa, más garantías y plazos más cortos.

Aunque cada empresa lo vive distinto, el patrón se repite: la ineficiencia pública termina siendo un impuesto privado.

La parte que duele en diciembre: salud, seguridad y mano de obra

El obispo mencionó la falta de recursos en salud y el maltrato cotidiano que mucha gente sufre buscando atención. Esto impacta directamente en el agro:

• La salud precaria en zonas rurales reduce estabilidad laboral y aumenta ausentismo.
• Los accidentes de tránsito y laborales se agravan cuando los servicios de emergencia están lejos o mal equipados.
• La rotación sube y la capacitación se vuelve un gasto recurrente, no una inversión.

Diciembre, además, es cierre de año: balances, planificación y renovación de contratos. Si el Estado no funciona, el productor planifica con miedo.

Liderazgo ético en el agro: menos discurso, más trazabilidad del dinero

La crítica del obispo tocó un punto de fondo: la voracidad por dinero y poder. En agronegocio, la versión práctica de esa crítica es simple:

Un país que no puede rastrear su dinero público tampoco puede sostener una cadena agroexportadora confiable.

Qué significa “ética” en desarrollo agrícola

No es moralina. Es gestión. Ética en políticas agrícolas se ve en:

1. Prioridades claras: invertir donde el retorno social y productivo sea medible (caminos rurales, control sanitario, riego, conectividad, educación técnica).
2. Reglas predecibles: trámites, habilitaciones, controles y sanciones consistentes.
3. Datos abiertos y auditables: compras públicas, obras, subsidios, programas de asistencia y resultados.

Cuando esto existe, el sector privado invierte más. No por amor al gobierno, sino por certeza.

El problema real: “figuretismo” también en la gestión pública

Escobar habló de “palabrerías, figuretismo y exterioridad”. En políticas públicas, eso suele verse así: inauguraciones sin mantenimiento, programas sin métricas, licitaciones que se anuncian pero no se ejecutan, y reportes que no se pueden verificar.

Para el agro, el resultado es directo: proyectos que arrancan y se abandonan (y el productor queda con promesas en vez de servicios).

Dónde entra la AI: control, auditoría y decisiones con datos

La AI en agricultura paraguaya suele asociarse a drones, sensores, pronóstico de rindes o detección de malezas. Todo eso suma. Pero hay un uso menos “instagrammeable” y más poderoso:

AI para transparencia y eficiencia del gasto público ligado al agro.

1) AI para detectar irregularidades en compras y obras

Los gobiernos compran medicamentos, maquinaria, combustible, servicios de mantenimiento, obras viales. La AI puede ayudar a encontrar patrones sospechosos sin esperar a una denuncia.

Aplicaciones prácticas:

• Detección de sobreprecios comparando ítems similares en distintas licitaciones.
• Análisis de proveedores: concentración anormal, empresas “nuevas” que ganan mucho, rotación de razón social.
• Alertas por cambios de contrato: adendas repetidas, ampliaciones sin justificación técnica.

Esto no reemplaza a la Contraloría ni a la Fiscalía. Les da una linterna más fuerte.

2) AI para seguimiento de ejecución física (no solo financiera)

Uno de los trucos más viejos es ejecutar presupuesto “en papeles”. La AI combinada con imágenes satelitales y reportes georreferenciados permite verificar avances reales:

• Caminos rurales: tramos intervenidos vs. tramos pagados.
• Canales y drenajes: existencia y continuidad.
• Infraestructura de apoyo (depósitos, puestos sanitarios, centros de acopio): obra terminada y operativa.

La regla que funciona: si no está georreferenciado y verificable, no debería pagarse completo.

3) AI para priorizar inversión agrícola con impacto medible

Con presupuestos ajustados, asignar bien importa más que nunca. Modelos de decisión (machine learning + análisis multicriterio) pueden ayudar a ordenar prioridades según impacto:

• Reducción de costo logístico por distrito.
• Población beneficiada y densidad productiva.
• Riesgo climático (sequía/inundación) y vulnerabilidad.
• Potencial de valor agregado (cadenas de carne, lácteos, granos, forestal).

Esto no “decide por la gente”. Hace más difícil mentir cuando alguien quiere llevar una obra donde no corresponde.

Cómo empezar en Paraguay: un plan realista en 90 días

Hablar de transparencia suena grande. Volverlo operativo es más simple si se empieza por pilotos cortos.

Paso 1: Elegir un caso de uso con dolor evidente

Tres opciones típicas en entornos agro:

• Mantenimiento de caminos rurales y obras menores.
• Compras públicas de insumos sensibles (medicamentos, combustible).
• Programas de apoyo al productor (subsidios, asistencia técnica, kits, etc.).

Elegí uno. El error común es querer “digitalizar todo”.

Paso 2: Ordenar datos mínimos (sin perfeccionismo)

Para que la AI aporte, necesitás lo básico:

• Catálogo de ítems y precios históricos.
• Listado de proveedores y contratos.
• Fechas, montos, entregables.
• Ubicación (distrito/coordenadas) cuando aplique.

Si los datos están sucios, igual sirve: primero se detecta, luego se mejora.

Paso 3: Definir métricas que nadie pueda dibujar

Métricas recomendadas para pilotos:

• % de procesos con alertas y % de alertas revisadas.
• Diferencia de precio vs. referencia (por ítem).
• % de obras con verificación georreferenciada.
• Tiempo promedio de pago vs. cumplimiento del entregable.

Paso 4: Publicar resultados y abrir la conversación

Transparencia que no se comunica se muere. Reportes simples, mensuales, y comparables. Y acá me pongo firme: si un proyecto de AI no mejora la rendición de cuentas, es un gasto más.

Preguntas que suelen aparecer (y respuestas directas)

“¿La AI no se presta también para manipular?”

Sí, como cualquier herramienta. Por eso la base es gobernanza de datos: logs, auditoría, control de cambios, y metodologías replicables. La AI útil es la que deja huella.

“¿Esto no es responsabilidad solo del Estado?”

El Estado tiene la obligación. Pero el sector privado puede empujar estándares:

• Exigiendo trazabilidad en proyectos público-privados.
• Participando en mesas técnicas con métricas.
• Aportando capacidades (datos, validación, pilotos) sin capturar el proceso.

“¿Qué gana una empresa agro con esto?”

Gana previsibilidad, baja de costos indirectos y mejor reputación país. Cuando la institucionalidad mejora, el margen mejora.

Un agro fuerte necesita instituciones que no se hagan del “ñembotavy”

La crítica del obispo Escobar no fue una teoría económica; fue una descripción de cómo se vive cuando el Estado falla y los más frágiles pagan primero. En agricultura pasa igual: los pequeños productores, los trabajadores rurales y las zonas alejadas sienten antes el abandono. Y después lo siente todo el sistema.

La serie “Mba’éichapa AI Oñemohendáva Agricultura ha Agronegocio-pe Paraguáipe” trata de poner la AI al servicio de resultados concretos. Mi recomendación, si estás pensando en proyectos de AI en el agro paraguayo para 2026, es esta: incluí un componente de transparencia y control. No como “responsabilidad social”, sino como estrategia productiva.

El país no necesita más discursos. Necesita datos, seguimiento y consecuencias. La pregunta que queda abierta para tu empresa, tu gremio o tu municipio es incómoda pero necesaria: ¿qué parte del gasto y la gestión ligada al agro podríamos hacer verificable mañana mismo, si nos animamos a medirla?