IA en el agro uruguayo: riego y forraje con datos

Un dato que no se puede pasar por alto: en la Estancia María Dolores (Florida) ya está en marcha un banco de forraje con 1.203 hectáreas de maíz y 10 pivots de riego, financiado en gran parte por gremiales de productores. La apuesta es concreta y con números arriba de la mesa: se estima una producción potencial de 8.550 toneladas de fibra/hay y 14.538 toneladas de grano, con un impacto total proyectado de 87,9 millones de litros de leche por el aporte de fibra y maíz.

A mí me interesa este caso por una razón simple: María Dolores muestra el “hardware” del agro moderno (riego, represas, telemetría, logística), pero deja claro lo que falta en muchas estancias para que ese hardware rinda de verdad: un sistema de decisiones basado en datos. Ahí es donde la inteligencia artificial en la agricultura deja de ser un eslogan y se vuelve gestión cotidiana.

En esta entrega de la serie “Cómo la IA Está Transformando la Agricultura y la Agroindustria en Uruguay”, uso el ejemplo de María Dolores para aterrizar ideas prácticas: qué puede optimizar la IA en riego y maíz, cómo ayuda a planificar la instalación de tambos y cómo ordena costos (energía, flete, raciones) sin volverse una “caja negra”.

María Dolores y el banco de forraje: el problema real que resuelve

El punto central es directo: el banco de forraje busca bajar el costo y asegurar disponibilidad de alimento para rodeos lecheros, especialmente de productores familiares. En lechería, cuando el forraje falla, no falla “un área”: fallan litros, reproducción, sanidad, flujo de caja y ánimo.

Según lo presentado en la estancia, el maíz se usará en distintos formatos (grano húmedo, maíz seco para raciones, ensilaje para tambos cercanos). Esa diversificación es inteligente porque responde a una realidad que muchos conocen: el alimento no es solo producción, es logística.

La clave económica: producir bien es importante; distribuir mejor lo es más

El artículo deja un detalle que vale oro: el ensilaje irá a tambos más cercanos por el costo del flete. Ese tipo de decisión (qué va como grano, qué va como silo, a quién se asigna y cuándo) ya es, en sí misma, un problema de optimización.

Y si sumamos riego, energía y ventanas de cosecha, el rompecabezas crece. Por eso, cuando hablamos de IA en agro, no es solo “drones y fotos lindas”: es resolver decisiones repetitivas con muchas variables y hacerlo rápido.

IA aplicada al riego: de “regar” a “programar” el agua

La respuesta corta: la IA mejora el riego cuando convierte telemetría en acciones (cuándo regar, cuánto, en qué sectores y con qué prioridad). María Dolores ya mostró “riego activo” y “telemetría vinculada al sistema”. El paso siguiente es cerrar el circuito: sensor → modelo → decisión → ejecución → aprendizaje.

Qué datos se necesitan (y que muchos ya tienen sin usar)

Para empezar, no hace falta ciencia ficción. Con un set mínimo se logra mucho:

• Datos de pivots: caudal, presión, horas de funcionamiento, consumo energético.
• Suelo: humedad por profundidad, conductividad, compactación (según disponibilidad).
• Clima: lluvia, evapotranspiración estimada, viento (impacta eficiencia de aplicación).
• Cultivo: fecha de siembra, híbrido, estado fenológico, ambiente/lote.
• Agua: niveles en represas, restricciones y autorizaciones (DINAGUA), historial.

Con eso, un modelo (no necesariamente complejo) puede entregar recomendaciones diarias con lógica agronómica.

Casos de uso de IA que sí pagan la cuenta

1. Riego por prioridad: si el agua o la energía son limitantes, el sistema prioriza los lotes con mayor respuesta esperada (por etapa del cultivo y estado hídrico).
2. Detección temprana de desvíos: consumo eléctrico “raro”, pivot que está aplicando menos, pérdidas por presión. La IA aprende patrones normales y alerta.
3. Pronóstico de rendimiento bajo riego: combina clima + manejo para anticipar rendimientos y ajustar compras/ventas de ración.
4. Programación de riego alineada a tarifa y demanda: si el costo energético pesa (y en el artículo aparece el tema UTE), la optimización por franja horaria puede recortar gastos sin tocar el rendimiento.

Frase para llevarse: sin IA, el riego se opera; con IA, el riego se gestiona.

IA en maíz para lechería: más que “rinde”, calidad y destino

La respuesta clara: en lechería, el maíz no se evalúa solo por toneladas, sino por calidad para convertir en litros y por el formato correcto (grano húmedo, seco, silo).

María Dolores proyecta una potencialidad importante en fibra y grano, y un impacto de 87,9 millones de litros de leche. Para acercarse a ese número en la vida real, se necesita consistencia: calidad estable, pérdidas controladas y entrega a tiempo.

Tres decisiones donde la IA ayuda de verdad

1) Momento óptimo de cosecha (para silo o grano húmedo)

Un modelo puede integrar:

• Estado del cultivo (imágenes satelitales o recorridas digitalizadas)
• Grados día acumulados
• Historial por ambiente
• Ventanas climáticas

Y recomendar una fecha “óptima” por lote. La mejora típica no es mística: suele aparecer en menos pérdidas, mejor digestibilidad y menos silo “desparejo”.

2) Asignación inteligente de destinos

Si el costo del flete manda, la IA puede automatizar reglas del tipo:

• “Silo para tambos a X km; grano para planta de ración; grano húmedo para Y”.
• Ajuste por disponibilidad real de camiones, tiempos y humedad.

3) Control de costos por tonelada útil (no por tonelada producida)

La lechería vive de costo por litro y costo por kilo de materia seca utilizable. La IA puede armar tableros que respondan preguntas simples:

• ¿Qué lote produjo alimento más barato puesto en el comedero?
• ¿Dónde se fue la plata: energía, fertilizante, flete, mermas?

Planificación de tambos en 2026: la IA como “jefe de operaciones”

El artículo trae una novedad potente: el INC planea adelantar el llamado para instalar los primeros 6 a 8 tambos (de algo pensado para 2027 a 2026). Cuando se acelera un cronograma, lo que más se estresa es la coordinación.

La respuesta práctica: la IA reduce el caos cuando convierte muchas dependencias en un plan ejecutable.

Qué se puede automatizar sin perder control humano

• Plan maestro de infraestructura: agua, energía, conectividad, caminos internos, corrales, vivienda.
• Cronograma y riesgos: “si UTE demora X, impacta pivot Y; si Mevir entrega Z, se mueve el inicio”.
• Gestión documental: llamados, requisitos, seguimiento de postulaciones, trazabilidad de decisiones.

Acá hay una oportunidad poco comentada: la IA también sirve para “lo administrativo” del agro, que muchas veces define si un proyecto llega a tiempo o no.

Energía, costos fijos y telemetría: donde se esconde el margen

En María Dolores aparece un punto sensible: la categoría de “gran consumidor” y cargos fijos altos. Más allá del caso puntual, la lectura es general: en sistemas con riego, el margen se decide en energía y eficiencia operativa.

La IA aporta en tres frentes:

1. Modelos de consumo esperado por pivot tahu (por hectárea y por mm aplicado) para detectar pérdidas.
2. Optimización de horarios de riego (si hay señales tarifarias o picos de demanda).
3. Mantenimiento predictivo: fallas de bombas, boquillas, desalineación, microparadas.

Mi postura: si vas a invertir fuerte en riego, no tiene sentido “mirar el tablero una vez por semana”. El riego necesita la misma disciplina que una planta industrial.

Preguntas típicas (y respuestas sin humo) sobre IA en estancias

“¿Necesito sensores carísimos para usar IA?”

No. Podés empezar con telemetría básica de pivots, clima y registro prolijo de labores. La IA rinde cuando hay continuidad, no cuando hay gadgets.

“¿La IA reemplaza al agrónomo o al encargado?”

No. Reduce trabajo repetitivo y mejora consistencia, pero la decisión final debe quedar en el equipo técnico. La IA es un copiloto: acelera, no conduce sola.

“¿Cómo mido retorno en un proyecto así?”

Medí tres cosas antes y después:

• Costo energético por mm aplicado y por hectárea
• Merma y calidad de silo (estabilidad y pérdidas)
• Costo de alimento puesto en el tambo y litros producidos por kg de materia seca

Próximo paso: pasar de “campo con tecnología” a “campo con sistema”

Lo de María Dolores es una señal: Uruguay está dispuesto a hacer proyectos productivos grandes, con gremiales empujando y tecnología de riego funcionando. Ahora viene el desafío más silencioso: convertir toda esa operación en un sistema que aprenda.

La IA en la agricultura uruguaya es exactamente eso: una capa que conecta riego, cultivo, logística y costos para que el productor (grande o chico) tome decisiones más rápidas y con menos margen de error.

Si estás en lechería o en agricultura de riego y querés bajar el costo del alimento sin bajar la calidad, el camino es bastante claro: orden de datos, tableros simples, modelos que se puedan explicar y automatizaciones que no te quiten el control.

¿Tu operación ya tiene telemetría y registros, pero igual sentís que decidís “a ojo” demasiado seguido?