Inédito: presentaron un sistema conversacional basado en ChatGPT que ayuda a analizar información de los cultivos

SAN NICOLÁS (De una enviada especial).- Una empresa de inteligencia artificial desarrolló un agente conversacional basado en ChatGPT para asesorar a productores agropecuarios a través de WhatsApp. Esta herramienta utiliza big data para analizar información sobre ahorro, cantidad de hectáreas aplicadas y uso de equipos, que le permite a los productores tener respuestas rápidas y precisas sin necesidad de manejar Excel o plataformas complejas. La solución busca facilitar la toma de decisiones en los campos y modernizar el acceso a datos clave en el sector agrícola.

Se trata del proyecto de DeepAgro, una startup nacida en Casilda, Santa Fe, que cuenta con más de 60 clientes y 60.000 hectáreas aplicadas de grandes empresas agrícolas del país y pequeños productores. En la compañía revelaron también que se preparan para expandirse a Brasil y Estados Unidos. Los emprendedores están en una nueva ronda de inversión para acelerar su crecimiento y consolidarse como referentes en la digitalización del agro a nivel global, según indicaron durante Expoagro 2025.

“Estamos trabajando como compañía de inteligencia artificial en el uso de agentes, apalancados con la información que tenemos para asesorar mejor al productor agropecuario. Hoy, el productor necesita aprender de aplicación selectiva, de cómo usar nuestra herramienta. Por medio de WhatsApp, lo que estamos generando es un agente conversacional que sobre la información, de su uso y equipo, pueda acceder a la big data donde el productor hace la consulta y el sistema le responde. Esto se hace montado sobre la información que nosotros tenemos en nuestro sistema y toda la inteligencia artificial que existe hoy en el mercado. Lo que estamos desarrollando es el uso de agentes de IA aplicados al agro, como en el caso de ChatGPT y otras herramientas. Nuestro objetivo es aprovechar la información disponible para asesorar mejor al productor agropecuario”, dijo Juan Manuel Baruffaldi, CEO de DeepAgro.

Para el emprendedor, el productor necesita aprender sobre aplicación selectiva y cómo utilizar las herramientas tecnológicas. “Estamos desarrollando un agente conversacional basado en WhatsApp que, utilizando big data, consulta y responde sobre diversos temas, como ahorro, cantidad de hectáreas aplicadas y uso de equipos. Esto lo hacen para simplificar el uso”, resumió.

En la startup detectaron la necesidad de utilizar inteligencia artificial para aprovechar mejor la información del productor y convertirla en una herramienta de Business Intelligence (BI), sobre su data. “En lugar de una plataforma con gráficos y mapas, buscamos una solución más intuitiva a través de WhatsApp, un medio con el que el productor ya está familiarizado a interactuar. A nivel global, hay una tendencia creciente hacia el uso de agentes de IA para dar el siguiente paso, que es dejar atrás los tradicionales dashboards de BI y ofrecer una solución en la que el usuario pueda hacer preguntas específicas y obtener respuestas inmediatas. Nuestro agente no es solo un chat, sino que tiene la capacidad de analizar datos y proporcionar información estratégica”, afirmó.

Esta tecnología, por el momento, está disponible solo para sus clientes. “En la Argentina trabajamos con más de 60 clientes, estamos desde el norte argentino hasta el sur de Buenos Aires. Los productores son desde Cresud o Adecoagro, hasta productores de 800 y 1000 hectáreas, que son los más chicos. En total, nuestra tecnología ya se ha aplicado en más de 60.000 hectáreas”, dijo.

Los mayores desafíos que enfrentan como emprendedores es escalar en tecnología. “Estamos creciendo en la Argentina, pero también vemos una gran oportunidad en Brasil y Estados Unidos. El productor argentino está muy tecnificado, avanzado y acostumbrado a innovar. En otros países, como Brasil, aunque tienen una gran cantidad de equipos y tecnología propia, no son tan innovadores en la adopción de nuevas herramientas. Ahí es donde tenemos una oportunidad: demostrarles el valor de esta tecnología y cómo puede optimizar su producción”, precisó.

Su empresa también trabaja en Mato Grosso (Brasil) y Carolina del Sur (EE. UU.), donde adaptan la tecnología a esos mercados y validan en ellos su impacto, pero constantemente, dijo, buscan expandirse a nuevas fronteras. “Nuestro principal desafío es generar una solución que resuelva la necesidad puntual del productor en esos mercados”, completó.

En 2023, DeepAgro hizo su segunda ronda de inversión y ahora están en una nueva fase de financiamiento pre-Serie A, enfocada en planes de crecimiento en Brasil y EE.UU. “Buscamos consolidarnos en estos mercados con capital y estructura para aprovechar las oportunidades que hemos identificado”, puntualizó. Los emprendedores sostienen que la adopción masiva de estas tecnologías es solo cuestión de tiempo.

“Los agentes conversacionales pronto serán tan comunes como WhatsApp. Muchos productores ya interactúan con ChatGPT para generar Excel con proyecciones de rendimiento e inversión. Sin embargo, lo que ofrecen estos agentes es un paso más allá: no es necesario que el productor aprenda a usar Excel o Power BI. Con solo enviar un mensaje por WhatsApp, podrá acceder a información clave sobre su producción. Esto significa que incluso aquellos productores menos tecnificados podrán dar un salto inmediato en el uso de tecnología sin necesidad de conocimientos previos. Nos encontramos en un punto en el que la inteligencia artificial está nivelando el acceso a la información, permitiendo que cualquier productor pueda tomar mejores decisiones basadas en datos”, acotó.

La startup fue creada por cinco amigos, entre ellos Juan Manuel Baruffaldi [CEO], Juan Ignacio Cavalieri [CTO], Juan Ignacio Cornet [CRO], Iván Regali [Director de Recursos Humanos], Marcos Mammarella [CSM], quienes a partir de una tesis de grado de la carrera de Ciencias de la Computación de la Universidad Nacional de Rosario de uno de ellos idearon un prototipo que le permite al agricultor hacer más eficiente la producción agropecuaria.

Por Belkis Martínez

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