La Federación Rural criticó el Presupuesto 2025-2029. Así puede el agro uruguayo usar IA para ganar eficiencia y vender mejor, incluso sin apoyo estatal.
Diciembre en Uruguay suele ser sinónimo de balances. Y este 12/2025 el agro cerró el año con uno particularmente áspero: la Federación Rural evaluó la Ley de Presupuesto Nacional 2025-2029 y sostuvo que, de 11 planteos, casi todos no fueron atendidos, con apenas dos excepciones. El mensaje fue directo: “lamentamos profundamente” y “se priorizaron intereses más electorales”.
A mí me interesa este episodio por una razón práctica, no ideológica: cuando el marco presupuestal no acompaña (o acompaña a medias), la modernización no se detiene; cambia de carril. Y hoy, el carril más rápido para ganar eficiencia, resiliencia y capacidad comercial en el agro uruguayo tiene nombre y apellido: inteligencia artificial aplicada a la producción y a la gestión.
Esta nota forma parte de la serie “Cómo la IA Está Transformando la Agricultura y la Agroindustria en Uruguay”. La idea acá no es “comentar política”, sino aterrizar una pregunta incómoda: ¿qué puede hacer una empresa agropecuaria o agroindustrial cuando sus reclamos no entran en la agenda? Mi postura es clara: ordenar datos, automatizar decisiones repetitivas y profesionalizar la comunicación con IA es una forma concreta de recuperar margen y control, incluso en contextos de costos altos y señales débiles.
Qué nos dice el Presupuesto sobre las prioridades (y por qué importa)
La señal principal es simple: si el sector siente que sus planteos centrales no entraron, eso se traduce en más incertidumbre para planificar inversiones y más presión para “hacer rendir” cada peso.
En el artículo, la Federación Rural destaca que solo dos puntos tuvieron respuesta:
- Creación de una comisión interinstitucional de gobernanza para el fideicomiso de salud animal.
- Un ámbito de discusión para avanzar hacia la eliminación del 1% de impuesto municipal a la comercialización de semovientes, con un plazo de 180 días para expedirse.
El resto, según la gremial, no quedó reflejado como esperaban. Y aparece un tema que cualquier productor reconoce al instante: tipo de cambio, costos del Estado, costos de trámites y tasas. Dicho en criollo: si el margen se achica, no alcanza con producir bien; hay que gestionar mejor.
Respuesta directa: la Ley de Presupuesto, leída desde el agro, refuerza que la competitividad dependerá más de la eficiencia puertas adentro que de “alivios” externos de corto plazo.
Cuando la política no destraba, la IA compensa (de forma medible)
La IA no baja impuestos. Tampoco corrige el tipo de cambio. Pero sí hace algo muy valioso: reduce el costo por decisión.
En una empresa agropecuaria promedio hay decenas de microdecisiones diarias (compras, asignación de recursos, logística, sanidad, riego, alimentación, planificación de turnos, reclamos, reportes). Muchas se toman “a ojo” porque falta tiempo o información consolidada. La IA sirve para convertir ese “a ojo” en un proceso repetible.
Respuesta directa: la IA compensa la falta de señales políticas con tres ventajas: más productividad por hora, menos errores operativos y mejor capacidad comercial.
1) Productividad por hora: automatizar tareas que hoy comen el día
En Uruguay, fin de año trae cierre de ejercicios, auditorías, planificación de zafras, presupuestos internos y renegociaciones con proveedores. Es el peor momento para perder tiempo en tareas manuales.
Ejemplos de automatización útil (y realista):
- Carga y clasificación de comprobantes (compras, fletes, veterinaria) con extracción automática de datos.
- Armado de reportes semanales de gastos por centro de costo (campo, maquinaria, personal, sanidad).
- Borradores de informes para directorio, socios o inversores con datos y gráficos.
No es glamour. Es caja.
2) Menos errores: detectar desvíos antes de que duelan
Hay un patrón repetido en empresas agro: el desvío se descubre tarde. “Se nos fue el costo de ración”, “se nos disparó el consumo de gasoil”, “esa mortandad no estaba en el radar”.
Con modelos simples (y buena disciplina de datos), se puede:
- Detectar anomalías en consumo de insumos.
- Anticipar riesgos sanitarios combinando registros internos con alertas de campo.
- Ajustar planes de mantenimiento para evitar paradas en plena ventana operativa.
Frase para enmarcar: el objetivo no es predecir el futuro; es ver el presente con menos niebla.
3) Mejor comercialización: vender con datos, no con intuición
Cuando el contexto aprieta, comercializar mejor vale tanto como producir más. En agroindustria (cárnica, láctea, granos, forestal), la IA ayuda a:
- Segmentar clientes y armar propuestas según historial de compra.
- Automatizar seguimiento de leads B2B (exportadores, brokers, industrias).
- Generar contenido técnico-comercial (fichas, comparativos, respuestas) coherente y rápido.
En nuestra serie lo venimos repitiendo: la IA no es solo para el lote o el potrero; también es para el escritorio y el WhatsApp de ventas.
Tres frentes donde la IA ya mueve la aguja en Uruguay (sin esperar permisos)
Si me pedís una hoja de ruta práctica, yo empezaría por estos tres frentes, porque requieren menos fricción y generan resultados visibles.
1) IA para gestión del establecimiento: del Excel infinito a decisiones accionables
Respuesta directa: la IA funciona cuando hay un “sistema mínimo” de datos, aunque no sea perfecto.
Pasos concretos (en orden):
- Unificar fuentes: contabilidad, compras, stock, producción, sanidad. No todo, lo esencial.
- Definir 10-15 KPIs operativos (costo por hectárea, costo por kg producido, mortandad, consumo de combustible, rendimiento por lote, etc.).
- Montar un tablero simple y un “asistente” que responda en lenguaje natural: “¿Qué rubro subió más este mes?”.
El punto clave: si el Presupuesto no baja el “costo país”, vos bajás el costo interno de coordinar.
2) IA para agricultura de precisión: más rendimiento con la misma superficie
Respuesta directa: la agricultura de precisión con IA mejora decisiones de dónde y cuánto aplicar.
Aplicaciones típicas:
- Clasificación de ambientes con imágenes (drones/satelitales) para manejo variable.
- Modelos de recomendación de fertilización y riego según suelo, clima y respuesta histórica.
- Detección temprana de estrés hídrico o plagas para intervenir antes (y gastar menos).
No hace falta una mega inversión inicial. La trampa está en otra parte: si no definís qué decisión querés mejorar, cualquier modelo termina siendo un adorno.
3) IA para ganadería: sanidad y eficiencia en tiempos de márgenes finos
El artículo menciona la gobernanza del fideicomiso de salud animal como uno de los puntos atendidos. Bien. Pero la sanidad no se resuelve solo con institucionalidad; se resuelve con gestión diaria.
Respuesta directa: en ganadería, la IA aporta cuando conecta registros (pesajes, tratamientos, movimientos) con alertas y rutinas.
Ejemplos:
- Alertas por patrones de baja de ganancia diaria en ciertos lotes.
- Priorización de acciones sanitarias según riesgo y costo.
- Automatización de reportes para auditorías internas y trazabilidad.
“People also ask”: preguntas comunes sobre IA en el agro (respondidas sin humo)
¿La IA sirve si mi empresa no tiene datos prolijos?
Sí, pero con una condición: arrancar por un caso de uso acotado. Si pretendés “hacer IA” con datos dispersos y sin responsable, te va a frustrar. Lo que funciona es:
- Un proceso,
- un dueño,
- un indicador,
- y una mejora medible.
¿Cuánto tarda en verse el retorno?
En automatización administrativa y comercial, suele verse en semanas (horas ahorradas, menos errores, más velocidad de respuesta). En producción, el retorno aparece en ciclos (zafra/campaña), pero se acelera si atacás decisiones caras: fertilización, ración, sanidad, logística.
¿La IA reemplaza gente?
Mi experiencia es otra: reemplaza tareas, no personas. Y en el agro uruguayo, donde el tiempo y el talento son limitados, liberar horas para lo crítico es una ventaja competitiva.
Un plan de 30 días para empezar (sin esperar a nadie)
Si hoy estás en modo “me interesa, pero no sé por dónde arrancar”, este es un plan simple y ejecutable.
- Elegí un dolor caro (ej.: costos de insumos, demoras en reportes, pérdidas por mantenimiento, seguimiento comercial).
- Definí un objetivo numérico: “bajar 5% el gasto de X”, “ahorrar 10 horas/semana”, “subir 15% la tasa de respuesta”.
- Armá un inventario de datos: dónde están, quién los carga, cada cuánto.
- Probá un piloto con IA en 2 semanas:
- automatización documental,
- tablero de KPIs,
- o asistente para responder consultas internas.
- Cerrá con una regla: si no se mide, no se adopta.
Este enfoque tiene una ventaja psicológica enorme: te saca del debate abstracto y te pone en ejecución.
Lo que deja este episodio: modernizar no es un discurso, es un sistema
La evaluación crítica de la Federación Rural sobre el Presupuesto 2025-2029 deja una sensación de oportunidad perdida. Pero también deja algo útil: la modernización del agro no puede depender de una sola palanca. Si una palanca no responde, se trabaja con las que sí están a mano.
En esta serie venimos viendo que la IA en la agricultura y la agroindustria uruguaya ya es una herramienta práctica para producir, gestionar y vender mejor. No porque esté de moda, sino porque el sector vive de márgenes y de timing. Y hoy, el timing se gana con información, automatización y disciplina.
Si tu empresa quiere avanzar en IA sin tirar plata, el paso más inteligente es empezar por un diagnóstico breve: procesos críticos, datos disponibles y un piloto con retorno claro. Después, sí: escalás.
La pregunta que me queda (y te dejo) no es si el agro va a modernizarse. Es otra: ¿vas a esperar el “momento perfecto” o vas a construir una ventaja mientras los demás discuten?