Bruna AI: startup chilena que predice cosechas con IA al 97%

¿Qué es Bruna AI y por qué está en el radar del IICA?

La startup chilena Bruna AI fue seleccionada entre casi 300 postulaciones de 23 países para integrar las 15 agtech que participarán en la quinta edición de la Semana de la Agricultura Digital (SAD), organizada por el Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura (IICA). El evento se llevará a cabo del 7 al 10 de septiembre de 2026 en Costa Rica.

La cifra de candidaturas representa el récord histórico de la convocatoria desde su inicio en 2022 —casi el doble de lo registrado en 2025— y consolida a Sudamérica como polo de innovación agrícola en la región. De las 15 empresas finalistas, 13 países están representados, incluyendo Argentina, Brasil, Colombia, México y Venezuela.

Según Madeleine Valderrama, CEO y cofundadora de Bruna AI, la plataforma utiliza inteligencia artificial y modelos predictivos para anticipar rendimiento y calidad agrícola, optimizar planes de cosecha, riego e insumos, y reducir pérdidas productivas. "Siempre es la misma lógica: poder predecir y dar tiempo a nuestros clientes para que tomen la mejor decisión usando información del futuro", explicó Valderrama a Diario Financiero.

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¿Cómo funciona la tecnología detrás de las predicciones?

El núcleo de Bruna AI opera con redes neuronales entrenadas con datos históricos de cada cliente, adaptando sus arquitecturas según el contexto productivo. En agricultura, incorpora variables climáticas; en minería, utiliza modelos de bloques para yacimientos. Según la compañía, sus algoritmos pueden predecir rendimiento por hectárea con hasta un 97% de precisión, anticipando cantidad y calidad esperada por productor o lote con semanas o incluso meses de antelación.

La plataforma también permite simular escenarios productivos frente a cambios en clima, demanda, precios o capacidad de procesamiento, y priorizar cosechas según calidad proyectada, condiciones climáticas, capacidad de almacenamiento y necesidades comerciales. Esto resulta particularmente relevante para la fruticultura de exportación, donde pequeñas diferencias en fecha de cosecha, disponibilidad de mano de obra o logística impactan directamente los retornos económicos.

Un diferencial técnico adicional es que Bruna AI desarrolló su propio modelo de lenguaje que permite a los usuarios conversar con los modelos predictivos en el lenguaje operativo de cada industria. "Antes éramos una caja negra y ahora el usuario puede preguntar por qué se sugiere un cambio, qué probabilidad tiene, qué va a pasar", señaló Valderrama.

Origen, financiamiento y estrategia de expansión

Bruna AI nació como un proyecto dentro de Altum Lab, fundada en 2017, evolucionando desde un conjunto de algoritmos para analizar información histórica de empresas agrícolas y acuícolas hasta convertirse en una plataforma independiente con presencia en Chile, Perú y México. Actualmente cuenta con 12 clientes activos en sectores como alimentos (leche y embutidos), agro, minería metálica y no metálica, y manufactura.

En materia de capital, la empresa ha levantado cerca de US$2 millones con inversionistas como Fundación Chile, Devlabs (Estados Unidos) y Carabela (México), bajo un modelo de software como servicio con tarifa mensual por mantenimiento.

Desde 2024, Bruna AI cambió su estrategia de internacionalización cerrando una alianza con Sonda, la multinacional tecnológica colombiana, que le da acceso a su red de vendedores locales, oficinas e infraestructura en mercados destino. "Nos dimos cuenta de que necesitábamos mucha dedicación para abrir mercados y llegar a grandes corporativos. Habíamos probado con equipos remotos, con llevar chilenos a los países, con contratar gente local, pero siempre era muy intensivo para nosotros", comentó Valderrama.

Con ese respaldo, Bruna AI apunta este año a operar en Colombia, donde el foco es Nestlé como cuenta estratégica; en Ecuador, donde ya trabaja con una empresa de manufactura y otra de acuicultura; y en Brasil, reactivando presencia con foco en el mercado minero a través de la oficina local de Sonda y un programa de la Corporación Alta Ley. Respecto a ingresos, la CEO proyectó triplicar las ventas al cierre de 2026 en comparación con 2025.

¿Qué significa esto para tu startup?

La selección de Bruna AI por parte del IICA refleja tres tendencias clave para founders hispanohablantes:

La validación institucional abre puertas. Que una organización multilateral como el IICA seleccione a una startup latinoamericana para un evento con jurado compuesto por representantes de Bayer, Banco Mundial, CEPAL, Seedstars y EMBRAPA genera credibilidad inmediata ante inversionistas y partners corporativos. Si tu solución resuelve un problema real del sector, busca convocatorias institucionales: son aceleradores de confianza.
Las alianzas con integradores regionales multiplican alcance. La estrategia de Bruna AI con Sonda demuestra que no siempre es necesario construir infraestructura propia en cada país. Asociarse con actores que ya tienen presencia local, red comercial y confianza del cliente puede ser más eficiente que expandirse de forma orgánica, especialmente para startups con recursos limitados.
La interpretabilidad de la IA es un diferenciador competitivo. El desarrollo de un modelo de lenguaje que permite a los usuarios interrogar las predicciones transforma una herramienta opaca en un asistente accionable. En sectores tradicionales como el agro o la minería, donde la adopción tecnológica enfrenta resistencia cultural, esa transparencia puede ser la diferencia entre cerrar un contrato o perderlo.

Acciones concretas para founders:

Identifica convocatorias de organismos internacionales y fondos de impacto alineados con tu sector. La participación no solo brinda visibilidad, sino acceso directo a tomadores de decisiones del ecosistema.
Evalúa si una alianza con un integrador tecnológico regional (como Sonda, NTT Data o similar) acelera tu expansión más rápido que la construcción de equipo local.
Invierte en explicabilidad de tus modelos de IA. Los usuarios finales en industrias tradicionales necesitan entender el "por qué" detrás de cada recomendación para confiar en la herramienta.