Agro chileno debate IA: 17% la usa pero solo 6% confía

Seminario en Río Bueno: la IA sale del paper y se mete al predio

Más de un centenar de productores lecheros y estudiantes de liceos técnico-profofesionales de la región de Los Ríos se reunieron el 24 de septiembre en el Teatro Municipal de Río Bueno, la comuna con mayor producción láctea de Chile, para el Seminario Regional "Inteligencia Artificial para el Sector Silvoagropecuario", con una jornada espejo programada para el 25 de septiembre en el CIC Los Ríos, en Máfil, según reportó Diario de Valdivia.

El evento fue organizado por la Seremi de Agricultura, la Universidad Austral de Chile (UACh, a través de tres facultades: Ciencias Agrarias y Alimentarias, Ciencias Forestales y Recursos Naturales, y Ciencias Veterinarias) y la federación gremial Saval F.G., con apoyo del Gobierno Regional de Los Ríos, la Fundación para la Innovación Agraria (FIA), el Centro de Innovación Colaborativa (CIC) Los Ríos y la Municipalidad de Río Bueno.

La elección del lugar no fue decorativa: Río Bueno es la comuna con mayor producción de leche del país y la región de Los Ríos concentra además una parte relevante del sector forestal del sur de Chile, dos rubros donde la optimización de praderas, agua y manejo animal se ha vuelto un cuello de botella productivo.

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La cifra que cruzó la sala: 17% usa, 6% confía

La decana de la Facultad de Ciencias Agrarias y Alimentarias de la UACh, Carolina Lizana Campos, trajo al escenario el dato más citado del día: la encuesta Global Farmer Insights 2026 de McKinsey & Company, aplicada a 5.500 productores en 10 países entre abril y junio de 2026.

Según ese estudio — corroborado por AgDaily y Claims Journal con base en el reporte original de McKinsey— el 17% de los agricultores a nivel global ya usa herramientas de IA generativa en operaciones agrícolas, pero solo un 6% las considera una fuente confiable para tomar decisiones de compra. La diferencia entre uso experimental y confianza es el verdadero campo de batalla.

Lizana agregó otro número orientador: según estimaciones recogidas por la facultad, alrededor del 80% del sector agroalimentario está expuesto a procesos de automatización e incorporación de IA en el corto plazo. La académica lo leyó como una oportunidad antes que como amenaza: la automatización reemplazaría tareas rutinarias, mejorando calidad de vida, pero también elevaría la demanda de profesionales capaces de diseñar y validar esas tecnologías.

Los tres ejes que se mostraron en la sala

El programa del seminario —confirmado por Diario El Ranco— giró en torno a tres aplicaciones concretas de la IA en el sur de Chile:

Praderas y forrajes. El Dr. Iván Calvache, académico de la Facultad de Ciencias Veterinarias de la UACh, presentó el uso de vehículos aéreos no tripulados (drones) e imágenes satelitales para estimar la disponibilidad de materia seca en recursos forrajeros. La promesa: multiplicar la cobertura de muestreo de praderas sin el costo operativo de los métodos manuales.
Fauna en sistemas productivos. El Dr. Eduardo Silva, de la Facultad de Ciencias Forestales y Recursos Naturales, expuso cómo la IA permite procesar información en tiempos mucho más cortos para el estudio de fauna dentro de sistemas agrícolas y forestales, y presentó la iniciativa Snapshot Chile, descrita como un esquema de colaboración a una escala sin precedentes en el país.
Optimización agrícola general. El Dr. Rodrigo Arias, de Ciencias Agrarias y Alimentarias, abrió ambas jornadas con la pregunta marco: "¿Qué es la IA y qué alcances tiene en el sector silvoagropecuario?", y bajó la discusión a tierra con una frase que se volvió lema del encuentro: la IA tiene que estar "al servicio del productor, enfocado en él y no en el cultivo o en los animales".

La jornada del viernes en Máfil incorporó además dos charlas diferenciadas: Stanley Best, director del Programa de Agricultura Digital de INIA Quilamapu, presentó lecciones del programa Smartfield sobre digitalización agrícola, y John Gajardo, académico de Ciencias Forestales, expuso sobre uso de IA para predecir y prevenir incendios forestales.

Agua, seguridad hídrica y mandato presidencial

El seremi de Agricultura, Rodrigo Emilet Bahamonde, vinculó directamente la jornada con el lineamiento del Ejecutivo. Citó el mandato del Presidente José Antonio Kast en materia de seguridad hídrica y mencionó que sistemas tecnificados de riego y optimización del recurso hídrico ya son una realidad apoyada por inteligencia artificial en la zona. La delegada presidencial provincial del Ranco (s), Oriet Montecinos Durán, reforzó el respaldo del Gobierno a la modernización tecnológica del agro.

La advertencia ética que dejó Snapshot Chile

El Dr. Eduardo Silva cerró su exposición con una advertencia que el ecosistema agrotech suele dejar fuera del pitch: las herramientas de IA generan oportunidades, pero también dilemas éticos. Cuestiones de privacidad, buen uso de datos y responsabilidad sobre las recomendaciones automatizadas pasan a ser críticas cuando la tecnología se aplica a fauna, bosque y territorio, y no solo a marketing.

Esa tensión —experimentar rápido pero gobernar con cuidado— aparece también en la lectura fina del reporte de McKinsey: el 43% de los agricultores que ya usan IA generativa la emplea para planificación y el 33% para manejo de cultivo, pero a la hora de comprar, el 56% sigue confiando más en su agrónomo técnico que en cualquier modelo, y la confianza en representantes de ventas tradicionales cayó del 67% en 2024 al 56% en 2026, según AgDaily.

¿Qué significa esto para tu startup agrotech?

Más allá del seminario, el cuadro para founders que construyen tecnología para el agro es claro y tiene dos lados:

El lado de la oportunidad. El 17% de adopción global de IA generativa en agricultura está creciendo con mucha más velocidad que categorías tradicionales como robótica o maquinaria autónoma, según McKinsey. La barrera de entrada es baja: experimentar con IA no requiere instalar hardware caro, y los productores la están adoptando primero para planificación, manejo de cultivo y resolución de dudas cotidianas (clima, dosis, troubleshooting de maquinaria). Si tu producto reduce esa fricción y entrega una recomendación localizada —no genérica—, tiene mercado.
El lado del riesgo. El 6% de confianza y la insistencia del 56% de los productores en validar con un agrónomo humano implica que vender "IA que reemplaza al asesor" no va a funcionar todavía. El modelo que está ganando es el de IA que prepara la pregunta para que el técnico la cierre, o el de IA validada por instituciones reconocidas (universidades, INIA). La trazabilidad de los datos y la explicación de las recomendaciones pesan más que la precisión algorítmica aislada.

Acciones concretas que un founder puede implementar esta semana:

Construir un loop de validación humana en el producto, no como excepción sino como feature visible: mostrar al agricultor qué agrónomo o técnico revisó la recomendación, o exponer el margen de incertidumbre del modelo.
Apuntar al segmento lechero y forrajero del sur de Chile como beachhead: Río Bueno y la región de Los Ríos concentran el mayor productor lácteo del país y ya existe un ecosistema institucional receptivo (UACh, INIA, FIA, Seremi de Agricultura) abierto a pilotos.
Diseñar con métricas de ROI medibles a nivel de predio: el reporte de McKinsey muestra que los agricultores prueban en parcelas chicas durante varias temporadas antes de escalar. Un dashboard que muestre retorno por hectárea o por animal vale más que una demo de accuracy.

Conclusión

El sur de Chile está haciendo algo que el resto del sector todavía discute: bajar la IA del laboratorio al tambo, la pradera y el bosque, con productores, universidades y gobierno en la misma sala. La cifra del 17% de adopción global —y sobre todo la del 6% de confianza— marca el espacio real donde las startups agrotech pueden diferenciarse: no en quién tiene el mejor modelo, sino en quién logre que el agricultor le firme el cheque sin perder al agrónomo en el camino.