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Históricamente, el manejo del pasto se definía por el “ojo del dueño” y por procesos analógicos que atravesaron generaciones. Pero fue gracias a la modernización del sector que se hizo posible producir más y mejor. Entre los avances tecnológicos, el uso de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Automatización ha avanzado significativamente en los últimos años, contribuyendo a elevar el nivel de precisión en la gestión agrícola. De este modo, las decisiones pueden tomarse con base en datos, posibilitando ajustes precisos que garanticen el uso racional y eficiente de los recursos, sean naturales, como el propio suelo y agua, o insumos, como pienso.
Este cambio contribuye a ampliar la sostenibilidad de las actividades agropecuarias: por un lado, mitigando las externalidades sobre el medio ambiente; por otro, contribuyendo al aumento de la productividad y, consecuentemente, de la rentabilidad.
IA en la industria: caso Minerva Foods
En la industria, el avance tecnológico también ha sido un vector de crecimiento y una ventaja competitiva, como explica el Chief Technology Officer de Minerva Foods, Roberto Stern, en entrevista con el portal Consumidor Moderno: “prever demandas e antecipar soluções é diferencial de mercado quando se trabalha com commodities, pois, com o volume de compra de matéria-prima e a granularidade de venda dos nossos produtos, ter modelos preditivos é essencial”.
En la empresa, la inteligencia artificial se aplica para lidiar con el volumen y la complejidad de las operaciones, utilizando modelos predictivos para anticipar demandas y apoyar decisiones en diferentes frentes. En la tipificación de canales (proceso de calificación de la carne según sus características), cámaras instaladas en las plantas capturan imágenes en tiempo real, mientras algoritmos clasifican los cortes con alto grado de precisión, con un análisis promedio cada 0,8 segundos, lo que permite identificar patrones, desviaciones y puntos atípicos a lo largo de la línea de producción.
Además, sistemas basados en IA se aplican en la evaluación del marmoleo en cortes nobles, en la optimización logística, con reducción de distancias recorridas y costos de flete, y en la planificación productiva, mediante herramientas que definen planes capaces de maximizar resultados operativos, como el Optimizador de Choice, que fija los planes que optimizan el EBITDA (Beneficio antes de Intereses, Impuestos, Depreciación y Amortización). También existe MAIA (Minerva Artificial Intelligence Assistant), capaz de interpretar contratos por medio de modelos LLM (mecanismos de IA optimizados para manejar grandes cantidades de texto). Desde 2022 se han implementado 41 proyectos respaldados por IA, utilizando modelos de optimización, machine learning, visión por computador, redes neuronales e IA generativa.
IA en la industria: caso de mercado
La solución utilizada para la evaluación de las carnes en la industria sigue la misma lógica del sistema desarrollado en colaboración internacional entre Canadá, Estados Unidos y Brasil, representado por la Escuela de Matemática Aplicada de la Fundação Getulio Vargas (FGV EMAp) a partir del estudio publicado en la revista Meat Science. El objetivo fue desarrollar un sistema de visión por computador capaz de clasificar la ternura de la carne a partir de imágenes captadas con smartphones y comparar el desempeño del modelo con la evaluación visual realizada por consumidores.
Para ello, los investigadores utilizaron un conjunto de datos compuesto por imágenes de 924 filetes de carne bovina y 514 de carne porcina para entrenar redes neuronales a realizar tanto la clasificación como la regresión de los atributos de calidad. Las imágenes se asociaron a mediciones de laboratorio, como la fuerza necesaria para cortar la carne y el porcentaje de grasa entre las fibras musculares, lo que permitió que el modelo aprendiera a estimar esas características basándose únicamente en el análisis visual.
El sistema alcanzó un 76,6% de acierto en la identificación de la ternura de la carne bovina y un 81,5% en la clasificación de la carne porcina, además de mostrar capacidad para predecir cuantitativamente la ternura y el contenido de grasa con niveles consistentes de correlación estadística. En pruebas comparativas, el modelo identificó correctamente el filete más tierno en el 76,5% de los casos, mientras que los consumidores acertaron en el 46,7%, lo que indica una mayor precisión del análisis automatizado frente a la evaluación visual humana.
Los resultados indican que los sistemas basados en imagen pueden ofrecer una alternativa no invasiva, objetiva y accesible para la evaluación de la calidad de la carne fuera del entorno industrial, especialmente en el momento de la compra, mientras que en la industria tecnologías similares se aplican para estandarización, control de calidad y toma de decisiones operativas a escala.
La IA sale al campo
En el campo, el uso de tecnologías digitales sigue la misma lógica de recolección y procesamiento de datos, pero orientado al manejo y a la producción. Sensores, collares inteligentes y sistemas de pesaje automático pueden utilizarse de forma integrada para monitorear indicadores de productividad, condiciones ambientales y bienestar animal, generando datos que alimentan modelos de inteligencia artificial orientados al apoyo a la decisión en el campo, como enumera la Embrapa.
En la práctica, estos sistemas permiten seguir variables como ganancia de peso, temperatura corporal, frecuencia respiratoria y condiciones de microclima, con recolección automática de datos directamente en el pasto y procesamiento en plataformas digitales.
En la nutrición animal, los sistemas monitorean variables como consumo de pienso, ingesta de agua, ganancia de peso, condiciones climáticas y calidad de los insumos, permitiendo ajustes más precisos en la alimentación y en el desarrollo de los animales, como muestra esta nota publicada en Canal Rural.
Flávio Longo, miembro de la junta técnica del Colégio Brasileiro de Nutrição Animal (CBNA), enfatizó que estos sistemas no sustituyen el trabajo de los nutricionistas, ni fabrican piensos por sí solos, sino que categorizan toda la información necesaria para que profesionales cualificados puedan elegir la dieta ideal según las necesidades del momento. La información se organiza en plataformas que consolidan datos históricos y operativos, apoyando la definición de estrategias nutricionales y productivas con base en evidencias, y no solo en la observación directa.
La integración entre sensores, conectividad e inteligencia artificial permite llevar datos del campo, procesados en tiempo real, directamente al productor, ampliando la visibilidad sobre el desempeño del rebaño y apoyando decisiones basadas en indicadores objetivos.
Avances para todos
A pesar de estos avances, la adopción de estas tecnologías no ocurre de forma homogénea en el sector, debido al perfil de los agricultores brasileños. Según el último Censo Agropecuario, el 77% son agricultores familiares y/o de pequeña escala, que no siempre disponen de infraestructura, conectividad o recursos para incorporar soluciones digitales a gran escala.
Creado en 2023 mediante una asociación entre Embrapa, Huawei y CPQD, el Centro de Ciencia para el Desarrollo en Agricultura Digital (CCD-AD/SemeAr) busca reducir esa asimetría. Con una inversión prevista de R$ 25 millones hasta 2028, la propuesta es desarrollar y difundir soluciones basadas en inteligencia artificial e Internet de las cosas (IoT) orientadas a pequeños y medianos productores, ampliando el acceso a herramientas digitales ya utilizadas en operaciones más estructuradas.
Este movimiento evidencia una integración creciente entre producción y procesamiento, con aplicaciones que conectan el manejo, la eficiencia operativa y la evaluación de la calidad del producto final.
Fuentes de referencia:
- CENSO AGROPECUÁRIO 2017 – IBGE
- CPQD participa en proyecto de agricultura digital lanzado por Embrapa y Fapesp
- Con apoyo de la IA, la nutrición animal gana precisión y reduce costos de producción
- La IA revoluciona el agronegocio brasileño con más eficiencia y personalización
- Internet de las Cosas monitorea productividad y bienestar animal en sistemas de ILPF
- Investigadores usan IA para predecir la calidad de la carne a partir de fotos tomadas con el celular
- El PIB de la agropecuaria crece 11,7% e impulsa el resultado de la economía en 2025
- Presente entre las fibras, revelado en el sabor. El secreto del marmoleo en la carne
