Drones e inteligencia artificial: el INTA anticipa el rendimiento del maíz con datos
Investigadores del INTA Pergamino presentaron avances con imágenes aéreas, sensores remotos y modelos de inteligencia artificial para medir variables vinculadas al rendimiento del maíz.
Actualidad | 27 de agosto de 2026
En pocas palabras
El INTA trabaja con drones y sensores para medir cultivos con mayor precisión.
Los modelos reportados superaron el 92% de precisión en híbridos comerciales de maíz.
La aplicación combina agronomía, imágenes, estadística, machine learning y gestión de datos.
El caso confirma que la inteligencia artificial ya no es solo un tema de software: también impacta en la producción real.
Qué anunció el INTA
Según informó Argentina.gob.ar, equipos del INTA Pergamino desarrollaron modelos basados en imágenes aéreas de alta resolución para estimar variables asociadas con la biomasa y el rendimiento del maíz.
El trabajo utiliza drones equipados con tecnología multiespectral y térmica, junto con procesos de análisis de datos, para obtener mediciones repetibles y más objetivas que las evaluaciones manuales tradicionales. Los resultados preliminares se presentan en el XIII Congreso Nacional de Maíz.
Uno de los puntos más relevantes es la estimación de la fracción de radiación solar interceptada por la planta, una variable directamente vinculada con la producción de biomasa. En híbridos comerciales de maíz, los modelos alcanzaron niveles de precisión superiores al 92%.
Por qué los drones cambian la forma de medir el campo
En agricultura, medir bien no es un detalle técnico: puede cambiar decisiones de siembra, evaluación de híbridos, manejo de recursos y planificación productiva. Los drones permiten relevar muchas parcelas en menos tiempo y generar información comparable entre campañas.
La diferencia central está en pasar de observaciones aisladas a series de datos. Una imagen aérea puede convertirse en mapas, indicadores de cobertura verde, estimaciones de altura o señales tempranas sobre el estado del cultivo.
Clave editorial: el valor de la inteligencia artificial aparece cuando ayuda a interpretar datos reales. En este caso, no reemplaza el conocimiento agronómico: lo amplía con mediciones más rápidas, trazables y comparables.
Datos antes que intuición
El caso también muestra una transformación más amplia: muchas actividades tradicionales están incorporando perfiles capaces de hablar dos lenguajes a la vez. Por un lado, el lenguaje del sector productivo. Por otro, el lenguaje de los datos, los modelos y la visualización de información.
Ese cruce es especialmente relevante para quienes miran carreras vinculadas con tecnología aplicada. Aprender programación, estadística, bases de datos o inteligencia artificial tiene impacto fuera del laboratorio digital: puede llegar al campo, la salud, la industria, la educación y la gestión pública.
El ángulo UNIFADER: nuevas habilidades para problemas reales
Para alguien que está eligiendo una carrera, esta noticia deja una señal clara: la demanda de habilidades digitales no aparece solo en empresas de software. También crece en sectores que necesitan medir, predecir, automatizar y tomar mejores decisiones.
En ese sentido, una formación como Analista Universitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial a Distancia se conecta con problemas concretos: convertir datos en información, construir modelos, interpretar resultados y comunicar hallazgos para que otros puedan decidir.
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- Si le interesa la tecnología, pero también los problemas productivos, ambientales o sociales.
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Para seguir explorando
La tecnología gana valor cuando resuelve problemas concretos
La inteligencia artificial se vuelve más relevante cuando ayuda a medir mejor, anticipar escenarios y tomar decisiones con información. Ese es uno de los grandes desafíos profesionales de los próximos años.
