Nuestras Opiniones

La inteligencia artificial está pasando constantemente de una «iniciativa de innovación» a una infraestructura habilitadora en desarrollo. Ese cambio es importante porque revela una dura verdad: la mayoría de los esfuerzos de inteligencia artificial en la agricultura y la salud fracasan en cuanto a los resultados, no en la tecnología. Los modelos se crean más rápido de lo que las instituciones pueden asimilarlos, los datos mejoran más lentamente de lo que suponen los plazos de los proyectos y, con frecuencia, los resultados recaen en sistemas de informes paralelos y no en las decisiones que configuran los presupuestos, los servicios y los resultados.

Para los inversores, las agencias públicas y los líderes de alto nivel, la pregunta relevante ya no es si la IA puede funcionar en estos sectores. La cuestión es si la IA puede ser operativa (integrada en flujos de trabajo reales con una rendición de cuentas clara) y resiliente ante la realidad de una capacidad limitada, datos imperfectos y prioridades cambiantes. Los ganadores no serán quienes dispongan de los algoritmos más sofisticados, sino quienes traten la IA como una capacidad que necesita un modelo operativo: propiedad, derechos de decisión defendibles, insumos confiables y un circuito de retroalimentación que mejore el rendimiento con el tiempo.

Del pensamiento piloto a la capacidad institucional

La IA a menudo se adquiere como un producto y se gestiona como un proyecto corto. Ese marco es práctico, pero está estratégicamente desalineado con la forma en que se crea el valor. Un modelo que produce información sin cambiar una decisión no es una ventaja; es un adorno analítico. Por el contrario, un modelo modesto que reduce el tiempo de respuesta, mejora la segmentación o reduce la carga administrativa puede generar beneficios desmesurados porque cambia el comportamiento dentro del sistema.

Es por ello que la palabra «escala» debe definirse con cautela. La escalabilidad no consiste en extender un tablero a más distritos o instalaciones, sino en la capacidad de reproducir mejores decisiones en situaciones de estrés del mundo real: rotación de personal, conectividad irregular, registros incompletos, sensibilidad política en torno a la asignación de recursos y la lentitud de la contratación pública. Cuando la IA no logra escalar, a menudo se debe a que estas restricciones se trataron como detalles de implementación y no como insumos de diseño.

Agricultura: el valor surge cuando las decisiones se encuentran con la variabilidad

La agricultura es un entorno natural para la IA porque es un negocio volátil. Las crisis meteorológicas, la presión de las plagas, la heterogeneidad de los suelos y las fluctuaciones del mercado interactúan de tal manera que el asesoramiento general y los programas uniformes no sirven de nada. La promesa de la IA es reducir esa franqueza introduciendo la precisión, centrando los recursos e intervenciones en los ámbitos en los que el impacto marginal es mayor. La prueba práctica es si la herramienta mejora las decisiones tomadas por los sistemas de extensión, los operadores de agronegocios y los programas públicos, no si produce un modelo de tarjeta impresionante.

Los sistemas de alerta temprana son un buen ejemplo. La teledetección, la información meteorológica y la presentación de informes sobre el terreno pueden identificar anomalías antes de que se acumulen las pérdidas, ya sea por el estrés de la vegetación, el riesgo de sequía o las condiciones propicias para la aparición de brotes. Sin embargo, la limitación estratégica no es la detección, sino la capacidad de respuesta y los manuales de estrategia financiados. Si las alertas no llegan a través de los canales que los equipos de campo utilizan realmente, o si no se traducen en acciones factibles, el sistema acelera la toma de conciencia sin mejorar los resultados.

La misma lógica se aplica al asesoramiento agronómico. Muchos países se enfrentan a límites estructurales en lo que respecta a la extensión de la cobertura y a una coherencia desigual en la orientación que reciben los agricultores. La IA puede respaldar recomendaciones más uniformes y consejos más adaptables, pero es más creíble cuando aumenta los equipos de primera línea en lugar de intentar reemplazarlos. En la práctica, la adopción mejora cuando las herramientas de apoyo a la toma de decisiones se diseñan como herramientas complementarias del flujo de trabajo, lo que ayuda a los agentes a priorizar, estandarizar y aprender de los comentarios de campo, de modo que la extensión se vuelve más escalable y responsable.

Cuando los programas y la financiación se cruzan (subsidios, distribución de insumos, inversiones en riego, financiación combinada), la IA puede aumentar tanto la eficacia como la legitimidad, pero el nivel de gobernabilidad aumenta considerablemente. Una mejor segmentación puede reducir las filtraciones y mejorar la relación calidad-precio, pero la economía política es implacable: si los criterios de selección son opacos, las comunidades los cuestionarán; si los modelos no son auditables, las agencias dudarán en utilizarlos. En estos casos, la gobernanza es el producto y el modelo es solo un componente de un sistema de decisión más amplio.

Los servicios financieros en la agricultura ilustran una disyuntiva similar. La IA puede ayudar a los prestamistas y a las aseguradoras a interpretar el riesgo cuando los datos tradicionales son escasos, al combinar los historiales climáticos, los indicadores de producción y la información operativa para respaldar la suscripción. Sin embargo, el acceso solo se amplía si las decisiones son explicables tanto a los funcionarios de crédito como a los clientes. En los mercados rurales, la confianza es un activo principal, y una decisión que no pueda defenderse que no se pueda defender será ignorada discretamente, incluso si es estadísticamente sólida.

Salud: los mayores beneficios provienen de la reducción de la carga del sistema

Los sistemas de salud, especialmente en los mercados emergentes, se enfrentan a una alta demanda, escasez de personal, datos desiguales y presiones para ofrecer una calidad constante en situaciones de estrés. En este entorno, la IA tiende a crear valor cuando reduce la carga cognitiva y administrativa, refuerza el cumplimiento de los protocolos y mejora la velocidad con la que los sistemas detectan los riesgos y responden a ellos. Los casos de uso con un ROI más elevado suelen ser operativos, no futuristas.

Las herramientas de triaje y apoyo a la toma de decisiones clínicas pueden ayudar a estandarizar las vías de atención en los centros de atención primaria, donde las directrices son complejas y la supervisión escasa. La postura del diseño es importante. Se resiste a utilizar herramientas enmarcadas para reemplazar el juicio clínico; se adoptan herramientas enmarcadas como asistencia estructurada. En la práctica, la credibilidad se basa en la transparencia (es decir, mostrar por qué se sugiere una vía y qué información falta), sin dejar de rendir cuentas a los médicos y a los líderes de los centros.

El apoyo diagnóstico por imágenes ofrece otra vía pragmática, especialmente cuando la capacidad de los especialistas es escasa. La IA puede priorizar los casos para su revisión y reducir los obstáculos, pero la limitación estratégica suele estar fuera de la herramienta: las vías de derivación, la capacidad de tratamiento y la capacidad de actuar ante un riesgo marcado. La detección sin capacidad de respuesta genera frustración y riesgo para la reputación, ya que las expectativas aumentan más rápido que los servicios.

La vigilancia de la salud pública y la detección de brotes tienen una dinámica similar. La IA puede acelerar el reconocimiento de patrones en los flujos de datos rutinarios, pero la velocidad solo importa si hay una arquitectura de respuesta definida: quién recibe las alertas, quién las valida y quién tiene la autoridad para movilizar la acción. La métrica de rendimiento que importa no es la precisión del modelo en abstracto, sino el ahorro de tiempo para tomar decisiones y actuar.

La previsión de la cadena de suministro suele ser menos atractiva, pero su impacto puede ser más escalable. La falta de existencias de medicamentos suele reflejar la debilidad de las previsiones, la fragmentación de las adquisiciones y los puntos ciegos operativos, más que una escasez absoluta. La IA puede mejorar la estimación de la demanda y la planificación de la distribución, pero el éxito depende de unos canales de datos fiables y de unas rutinas operativas disciplinadas. Los líderes que consideran esto como una capacidad operativa (integrada en las decisiones de reabastecimiento e iterada a lo largo del tiempo) suelen obtener beneficios más tangibles que aquellos que comienzan con «plataformas de IA» amplias.

La agenda de entrega que separa la señal del teatro

En la agricultura y la salud, se repite el mismo patrón de ejecución: las implementaciones más exitosas comienzan con una decisión que importa y que se puede medir. Diseñan un ciclo completo (entradas, recomendaciones, acciones y comentarios) para que el modelo no sea un punto final, sino un componente de un sistema que aprende. Tratan los datos como un activo operativo y no como un requisito previo que debe estar perfecto antes de que comience cualquier cosa. El factor diferenciador no es la inteligencia, sino la operacionalización.

En las adquisiciones es donde muchos programas se vuelven invertibles o se vuelven frágiles. Comprar «una solución de inteligencia artificial» es una oferta fácil de redactar y difícil de hacer efectiva. La obtención de resultados (reducción del desabastecimiento, mejora de la precisión de la segmentación, tiempos de respuesta más rápidos y mejor cobertura) obliga a los licitadores a demostrar la integración del flujo de trabajo, los planes de mantenimiento y la transferencia de capacidad. También ayuda a los inversores y a las instituciones financieras internacionales a evaluar la durabilidad: una herramienta de inteligencia artificial que no se pueda poseer, gestionar ni auditar a nivel local no es un activo a largo plazo.

En última instancia, la IA en desarrollo debe tratarse como un desafío de gobernanza y entrega con un componente tecnológico, y no al revés. La ventaja estratégica es convincente: una mejor segmentación en entornos con recursos limitados, una visibilidad más temprana de los riesgos y una prestación de servicios más coherente. Sin embargo, esa ventaja solo se materializa cuando la IA se estructura como una capacidad institucional, diseñada para rendir cuentas y financiada para funcionar más allá de la fase piloto.

Afrontar estas complejidades requiere algo más que entusiasmo técnico; exige inteligencia de mercado, juicio sectorial y una disciplina de entrega que conecte las opciones de diseño con la adquisición, la financiación y la realidad operativa. En Aninver, ayudamos a los clientes a traducir la ambición de la IA en programas listos para la entrega, basados en el análisis del flujo de trabajo, el diseño de datos y gobernanza y las vías prácticas para escalar. Para obtener más información sobre cómo abordamos las soluciones digitales en contextos de desarrollo, explora nuestra sección de proyectos en aninver.com o comunícate con nosotros para hablar sobre cómo un caso práctico de IA puede posicionarse como un programa implementable y en el que se puede invertir.