El caso Cropilot: Franco Vizzio puso la Inteligencia Artificial al servicio de que el productor pueda analizar escenarios antes de decidir qué sembrar

¿Cuánto puede rendir un lote en la próxima campaña? Para responder esa pregunta, un productor suele mirar la historia del campo, las lluvias, el cultivo antecesor y los rindes de los últimos años. Después entra a jugar la experiencia y, con todo eso, se arma un objetivo que termina condicionando buena parte del negocio.
Franco Vizzio, ingeniero agrónomo, productor y consultor cordobés, decidió probar otro camino: alimentar con toda esa información a un motor de inteligencia artificial especializado en agricultura para que haga sus propias proyecciones.
Así nació Cropilot, una aplicación que procesa datos climáticos e imágenes satelitales para analizar la situación de cada lote y construir escenarios productivos incluso antes de la siembra. En su porpia página institucional se presenta como “tu asistente inteligente que PREDICE, MONITOREA Y OPTIMIZA el rendimiento de tus cultivos durante todas las etapas de la campaña, para que logres decisiones agrícolas más precisas y sostenibles”.
“Todas las decisiones del negocio están muy asociadas al objetivo de rendimiento. Nosotros hicimos una aplicación que hace lo mismo que nosotros: interpreta esos datos, pero no al voleo, sino entrenada con miles de casos anteriores”, explicó Vizzio a Bichos de Campo.

Según contó, una vez identificado el lote, el sistema reconstruye su comportamiento a partir de información climática pasada y datos satelitales. “Aprende de nuestro lote y en muy poquito tiempo, en menos de diez minutos, nos ofrece antes de sembrar cuáles son los escenarios productivos para esa campaña”, señaló.
Por ahora, aclaró, las proyecciones son productivas y no incorporan variables comerciales o escenarios de precios. La intención es sumar esas otras dimensiones a medida que avance el desarrollo.
Pero Cropilot tampoco hace una foto inicial y se desentiende del cultivo. La información se actualiza durante la campaña para incorporar lo que va sucediendo y modificar las proyecciones. “La idea es poder reaccionar o, mejor dicho, anticiparnos a las condiciones que nos presenta la campaña”, explicó Vizzio.
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Ahí aparece uno de los puntos que más interesan al agrónomo: tratar de gestionar un componente imposible de eliminar del negocio agrícola, que es la incertidumbre. 
Vizzio trabaja desde hace años asesorando productores de Córdoba y también tuvo experiencia en Tucumán, Entre Ríos y La Pampa. De ese recorrido, explicó, surgieron dos problemas recurrentes: por un lado, la enorme cantidad de información disponible; por el otro, la dificultad para convertirla en decisiones concretas. Y a eso se suma que la agricultura es un negocio en el que la incertidumbre, según su mirada, “lejos de bajar, sube”.
“El cambio climático, la dinámica de los mercados… cada vez tenemos más incertidumbre. Decidimos armar una herramienta predictiva para que nos ayude específicamente a gestionarla, disminuir el riesgo, tomar decisiones controladas y dejar de reaccionar a lo que vemos que pasa en el lote para empezar a anticiparnos”, resumió.
La maquinaria agrícola empezó a hablar y la inteligencia artificial busca hacerse un lugar en el campo argentino

Ahora bien, ¿es la misma inteligencia artificial a la que uno puede preguntarle cualquier cosa desde el celular? Claramente no. “La inteligencia artificial que nosotros usamos no es un modelo de lenguaje. Estamos hablando de un modelo de redes neuronales que aprendió a entender datos climáticos y satelitales. Está entrenado para eso”, explicó.
Dicho de otro modo, la herramienta no pretende saber de todo. “No le podemos preguntar sobre jugadores de fútbol. Nos va a dar solamente las proyecciones de lo que está pasando en nuestro cultivo. Es un especialista en eso”, agregó.
El proyecto comenzó hace aproximadamente un año y medio y atravesó una campaña de prueba con unos 20 productores, que sirvió para ajustar distintos modelos y corregir detalles. Vizzio contó además que productores vinculados a CREA comenzaron a probar la aplicación para sumar una validación externa, ya que, aún tratándose de un sistema predictivo, para él la prueba decisiva no consiste solamente en acertar un número.

“Esto no tiene que ser exacto en términos de predicción, sino útil para el productor que lo va a usar y que va a tomar las decisiones”, sostuvo. “La validación está en que realmente sirva para tomar mejores decisiones y poder capturar valor durante toda la campaña”.
En ese sentido, Vizzio cree que la inteligencia artificial podría terminar resolviendo una vieja deuda de la agricultura de precisión. Durante años se acumularon imágenes satelitales, mapas de rendimiento, mapas de suelo y numerosas capas de información que no siempre terminaron convertidas en decisiones. “Hoy tenemos un motor que las puede interpretar”, se ilusionó.