El campo entra en la era del dato

La digitalización del agro redefine la producción y dispara la demanda de profesionales que integren agronomía y ciencia de datos

El agro argentino está atravesando una transformación estructural. Ya no se trata únicamente de maquinaria más moderna o mayor mecanización. El cambio es mucho más profundo: el sector productivo opera hoy en un ecosistema de hiperconectividad donde sensores en el suelo, monitoreo satelital de precisión y algoritmos predictivos trabajan en conjunto para optimizar cada fase del ciclo productivo.

Esta evolución no es solamente tecnológica. Es también cultural. El campo, históricamente asociado a la intuición y la experiencia acumulada, avanza hacia un modelo basado en evidencia, información en tiempo real y análisis de grandes volúmenes de datos.

En este nuevo escenario, la inteligencia artificial se consolida como una herramienta central para mejorar la sostenibilidad y la rentabilidad del negocio agropecuario. El cambio de paradigma implica dejar atrás la lógica reactiva —actuar cuando el problema ya es visible— para adoptar una estrategia de anticipación inteligente. Hoy la tecnología no solo registra lo ocurrido o analiza variables históricas: también sugiere acciones concretas para maximizar rendimientos y reducir impactos ambientales.

Este proceso de tecnificación genera un efecto directo en el mercado laboral. Las empresas del sector ya no buscan exclusivamente agrónomos tradicionales ni especialistas informáticos aislados. El perfil requerido es híbrido: profesionales capaces de combinar conocimiento biológico con análisis avanzado de datos. Se trata de un rol estratégico, indispensable para transformar el enorme caudal de big data que genera el agro en decisiones productivas y financieras concretas.

La formación también se adapta a esta nueva realidad. Entre las herramientas emergentes aparecen los llamados “gemelos digitales”, simulaciones virtuales de lotes reales que permiten evaluar escenarios, medir riesgos y probar estrategias antes de intervenir físicamente en el cultivo. A esto se suman modelos predictivos de clima y plagas, claves para desarrollar diagnósticos tempranos en un contexto marcado por el cambio climático y la volatilidad económica.

“Estas tecnologías permiten que los estudiantes se formen en entornos que replican condiciones reales del campo, fortaleciendo su capacidad de análisis y su adaptación a un agro que evoluciona hacia modelos más eficientes y sostenibles. El trabajo con simuladores, modelos predictivos y herramientas de agricultura de precisión no sólo mejora la formación, sino que anticipa el rol que tendrán los datos en la toma de decisiones en el agro”, explicó Carlos Ramonda, Decano de Ciencias Aplicadas de Universidad Siglo 21.

El ecosistema agroindustrial en su conjunto —desde startups AgTech y empresas de insumos hasta cooperativas y grandes productores— ya inició la búsqueda activa de este nuevo tipo de profesional. La integración total es ahora condición excluyente: comprender tanto la fisiología del cultivo como la arquitectura de los datos que lo monitorean será determinante para liderar la próxima etapa de competitividad del campo argentino.