Mateo Salvatto: “El principal error es incorporar inteligencia artificial sin saber para qué”

ROSARIO.- “Si no metés inteligencia artificial en todo hoy te vas a quedar afuera o te vas a fundir”. Para Mateo Salvatto, esa idea es uno de los mayores errores que se están instalando alrededor de la nueva tecnología. El emprendedor, creador de la aplicación Háblalo, planteó una mirada diferente: antes que salir a incorporar inteligencia artificial por moda, las empresas deberían preguntarse qué problemas quieren resolver y en qué procesos realmente puede aportar valor.

Durante una charla sobre innovación que compartió con Martín Navarro, líder de Nuevas Soluciones Digitales de Bayer Crop Science, y Alejandro Diez, investigador en mejoramiento genético de maíz de la compañía, Salvatto sostuvo que el impacto de la inteligencia artificial no pasa por reemplazar personas, sino por potenciar el trabajo de los equipos. A su criterio, la discusión no debería centrarse en si una empresa usa o no IA, sino en identificar aquellas tareas que consumen tiempo y recursos y que podrían resolverse de una manera más eficiente.

Para explicar esa idea recurrió a la experiencia de sus propias compañías. Contó que hoy dirige una empresa de software dedicada a desarrollar herramientas para personas con discapacidad y otra enfocada en impresión 3D de hormigón. En ambas, aseguró, la inteligencia artificial dejó de ser una prueba aislada para convertirse en una herramienta cotidiana.

“Todos nuestros ingenieros trabajan con un copiloto que programa con ellos. ¿Los reemplaza? Cero. Los asiste y los hace mucho más eficientes”, explicó. Una propuesta comercial que antes le demandaba unos 45 minutos hoy la resuelve en tres, explicó.

Automatizar tareas repetitivas es apenas el primer nivel, aclaró: “La primera capa es la automatización de procesos engorrosos o repetitivos”. El segundo nivel, más relevante, es distinto: “No es solo automatizar una tarea, sino automatizar un flujo completo”. Como ejemplo, un desarrollo de software puede generarse hoy con IA a partir de un pedido del cliente y quedar listo tras la revisión de un programador: “Me tomó un mes menos de lo que me tomaba antes”, graficó.

Para Salvatto, uno de los errores más frecuentes consiste en contratar herramientas de IA para toda la organización sin haber definido previamente qué uso tendrá cada equipo. En sus empresas, primero les pidieron a todas las áreas que propusieran dónde la inteligencia artificial podía aportar valor, y luego compararon las propuestas. “Cada equipo trajo su propuesta sobre por qué quería usar inteligencia artificial y para qué. Algunas ideas quedaron y otras no. Lo importante fue dar el espacio a la conversación”, contó.

Salvatto mismo desarrolló un agente que todas las mañanas revisa sus correos, LinkedIn y tareas pendientes para organizar la jornada. “Me hace un resumen del día y me ayuda entendiendo los pendientes”, relató. También mostró cómo esa tecnología permitió acelerar el desarrollo de Háblalo, la aplicación gratuita para personas con discapacidad que hoy usan medio millón de personas, incorporando funciones de control por movimiento ocular y asistentes para personas ciegas. “Hace muchos años soñábamos con esa tecnología y no podíamos financiarla. Ahora la inteligencia artificial nos permitió desarrollarla mucho más rápido”, afirmó.

La inteligencia artificial también está cambiando la forma en que Bayer desarrolla nuevos híbridos. Alejandro Diez explicó que estas herramientas no reemplazan el trabajo de mejoramiento genético ni los ensayos a campo, sino que ayudan a tomar decisiones más rápidas y precisas durante todo el proceso. “Lo que viene a hacer es potenciar u optimizar lo mismo que ya estamos haciendo”, resumió.

Según detalló, los programas de mejoramiento incorporan hoy información genética, clima, suelo y ambiente para evaluar miles de combinaciones mediante modelos predictivos, lo que permite analizar muchos más materiales que antes, de 1000 a 100.000, precisó, y anticipar cuáles tienen mayores posibilidades de éxito. Además, señaló que los modelos permiten decidir qué híbridos conviene evaluar en cada localidad, sin necesidad de sembrarlos todos en todos los ambientes, ya que pueden predecir cómo responderían a partir de la información disponible de materiales emparentados.

Uno de los cambios más importantes fue la reducción de los tiempos del proceso. “Antes un ciclo de mejoramiento duraba cinco años. Hoy ese tiempo se redujo en 15 veces: estamos pudiendo cumplir tres ciclos por año”, indicó. Esa aceleración, explicó, permite acortar el tiempo necesario para llevar nuevos materiales al mercado.

También señaló que el productor empezó a ocupar un lugar mucho más importante dentro del proceso de selección. “Antes se miraba solo el rendimiento. Ahora se mira si rinde, si se enferma, si se quiebra, si se vuelca, y qué impacto puede tener eso en la decisión del agricultor”, afirmó. De esa manera, explicó, el mejoramiento genético dejó de considerar únicamente el potencial productivo y comenzó a incorporar atributos que influyen en el manejo y en las decisiones que toma el productor en cada campaña.

Navarro mostró cómo ese trabajo continúa una vez que el híbrido llega al mercado. Explicó que hoy una bolsa de semilla ya no está acompañada únicamente por una recomendación general, sino por un conjunto de herramientas digitales basadas en inteligencia artificial que ayudan a elegir el híbrido más adecuado para cada lote, definir densidades variables de siembra y de nitrógeno, monitorear el cultivo mediante imágenes satelitales, estimar el estado fenológico sin necesidad de recorrer el campo, analizar los resultados de cosecha para ajustar decisiones futuras y medir indicadores como la huella de carbono y la trazabilidad de la producción. Según señaló, el objetivo es que la tecnología acompañe al productor durante todo el ciclo del cultivo y no solo en el momento de la compra. “Ya no se vende solamente un producto; se vende un producto asociado a un servicio”, resumió.

Por Pilar Vazquez

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