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Cada vez que digo que trabajo con inteligencia artificial en los agronegocios, hay una frase que escucho con frecuencia:
“Ah, entonces dejas que ChatGPT haga todo por ti, ¿verdad?”
Y siempre respondo lo mismo: no. Y, siendo honesta, espero que nunca sea así. Porque si llegamos al punto en que “ya no hay que pensar”, algo habremos hecho muy mal.
La inteligencia artificial generativa ya se usa en los agronegocios para múltiples tareas y vivimos una verdadera revolución tecnológica. Sin embargo, la euforia inicial choca con una realidad incómoda: la mayoría de estos esfuerzos no está generando el valor esperado. Estudios del MIT muestran que cerca del 95 % de los pilotos de IA fracasan al intentar escalar, no por falta de tecnología, sino porque las organizaciones evitan la fricción que implica cambiar cómo trabajan.
Querer innovar sin incomodarse
La fricción es incómoda. Implica revisar procesos, limpiar datos, redefinir roles, capacitar personas, aceptar que no todo está listo para automatizarse. Toma tiempo. Obliga a pensar. Y por eso muchas organizaciones intentan saltársela, apostando por soluciones “llave en mano” que prometen eficiencia sin esfuerzo.
El problema es que, sin fricción, no hay transformación.
Según McKinsey, solo una pequeña fracción de las organizaciones (alrededor del 5 % o 6 %) está logrando capturar valor real con la inteligencia artificial. La diferencia no está en la tecnología, sino en el enfoque: usan la IA para repensar la forma de trabajar, no solo para automatizar tareas. Por eso obtienen mejores resultados, mientras la mayoría queda atrapada en pilotos sin impacto.
En los agronegocios, esta brecha se siente con más fuerza. Aquí trabajamos con suelos vivos, climas cambiantes y decisiones de riesgo real. Una recomendación genérica, fuera de contexto, no es solo un error técnico: puede traducirse en pérdidas económicas o daños ambientales difíciles de revertir.
El riesgo silencioso: cuando delegamos el pensamiento
Aquí aparece algo que me preocupa mucho: estamos dejando de pensar por nosotros mismos y nos acostumbramos a copiar y pegar.
La ciencia empieza a confirmarlo. Estudios del MIT Media Lab indican que el cerebro de quien usa IA sin criterio muestra casi la mitad de actividad creativa (42 vs 79 conexiones en banda alfa) que el de quien piensa por sí mismo.
En dicho contexto, la fluidez de la IA puede llevarnos a confundir rapidez con comprensión y a delegar decisiones que requieren criterio. En los agronegocios esto es especialmente delicado: aceptar recomendaciones sin cuestionar si reflejan la realidad del territorio es ceder criterio profesional. Lo que parecía un ahorro de tiempo suele convertirse en un impuesto de verificación, donde terminamos revisando más de lo que habríamos pensado desde el inicio.
Innovación y brechas básicas: una conversación pendiente
Hay una contradicción que no podemos seguir ignorando: queremos innovar con IA en el agro cuando aún enfrentamos brechas básicas, como el acceso a datos de calidad, capacidades analíticas limitadas y baja conectividad.
Además, muchos modelos de IA se entrenan principalmente con datos de grandes sistemas productivos, lo que genera una ceguera de escala (o ceguera satelital). Según EvalCommunity, esto implica que hasta el 85 % de los patrones productivos pequeñas fincas quedan fuera del análisis, dando lugar a recomendaciones que no reflejan la diversidad real del agro. Sin fortalecer lo esencial, la IA no solo no cerrará estas brechas, sino que puede profundizarlas.
Pensar con IA, no pensar menos
Desde mi experiencia en formación y trabajo con cadenas de valor, tengo claro que este no es un desafío tecnológico, sino cultural y educativo. Por eso, iniciativas como el Diplomado Internacional de Innovación en Agronegocios Sostenibles (IAgros), impulsado desde el CATIE como parte de la plataforma AGROMIRA, parten de una premisa clara: la innovación no se enseña copiando y pegando, sino fortaleciendo el pensamiento crítico, la lectura del contexto y la toma de decisiones informadas.
En estos espacios, la IA no se concibe como un atajo ni como un sustituto del criterio humano, sino como una herramienta para pensar mejor, hacer mejores preguntas y diseñar soluciones que dialoguen con el territorio. Al final, la pregunta no es si usamos o no IA, sino ¿quién está trabajando para quién? Porque sin criterio, no hay innovación en los agronegocios que sea sostenible, resiliente ni justa.
Adriana Escobedo Aguilar es una profesional costarricense con más de 15 años de experiencia en agronegocios sostenibles y cadenas de valor. Ingeniera Agrónoma de la Universidad EARTH, cuenta con una Maestría en Socioeconomía Ambiental (CATIE), una Maestría en Administración de Empresas Sostenibles (UCI) y cursa un Doctorado en Administración de Empresas (ADEN University).
Desde 2009 forma parte del CATIE, donde lidera el equipo de Agronegocios Sostenibles y coordina la Maestría en Gestión de Agronegocios y Mercados Sostenibles. Su trabajo ha fortalecido la competitividad de PYMES agrícolas y forestales en América Latina y el Caribe, promoviendo estrategias innovadoras para su integración en cadenas de valor sostenibles.
Es investigadora, docente y autora de más de 60 publicaciones, con un enfoque en desarrollo empresarial y formación de MIPYMES, contribuyendo al crecimiento del sector agroempresarial en la región.
Referencias bibliográficas
Challapally, A. (2025). The GenAI Divide: State of AI in Business 2025. MIT Media Lab, Proyecto NANDA.
EvalCommunity. (2026, 27 de enero). Which sectors show the strongest M&E impacts from AI bias.https://academy.evalcommunity.com/which-sectors-show-the-strongest-me-impacts-from-ai-bias/
Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X. H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I., & Maes, P. (2025). Your Brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.08872
McKinsey & Company. (2025). The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation.https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
