IA aplicada al trabajo de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas
Publicado el 4 de agosto de 2026 · Formación impartida en el COITA de Granada
El pasado 23 de julio, Aiverso impartió una sesión de formación sobre inteligencia artificial aplicada al trabajo de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas en el Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos Agrícolas de Granada.
Durante cuatro horas, un grupo limitado a 23 profesionales analizó una cuestión que cada vez está más presente en el sector: cómo puede incorporarse la inteligencia artificial al trabajo cotidiano de ambos perfiles sin perder rigor, criterio ni responsabilidad profesional.
La asistencia tuvo que limitarse a ese número, aunque otras personas también habían mostrado interés por participar. Este dato refleja una realidad evidente: la inteligencia artificial ha dejado de ser un asunto lejano para convertirse en una preocupación concreta dentro de despachos técnicos, explotaciones, cooperativas y empresas agrarias.
Mike Mosch y José Miguel García López, de Aiverso, condujeron la sesión con un planteamiento claro desde el inicio: analizar cómo puede incorporarse la inteligencia artificial al ejercicio profesional de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas, atendiendo a las competencias y responsabilidades propias de cada perfil.
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De la curiosidad a los problemas reales del sector
La presencia de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas permitió trabajar sobre situaciones muy próximas a la realidad profesional de ambos colectivos. La encuesta previa reflejaba perfiles vinculados con la dirección y gestión de explotaciones, el asesoramiento técnico y otros ámbitos propios de la actividad agraria.
Esto hizo que la conversación avanzara rápidamente desde las preguntas generales hacia problemas mucho más concretos.
¿Cómo puede ayudar la IA a preparar una visita de campo? ¿Qué ocurre cuando faltan datos? ¿Puede detectar contradicciones entre documentos? ¿Cómo se evita que complete información que no aparece en un expediente? ¿Hasta dónde puede apoyar la elaboración de un diagnóstico o un informe técnico?
Las dudas y aportaciones de los asistentes fueron conectando la tecnología con tareas que forman parte de su día a día. Esa participación permitió abordar la inteligencia artificial desde un terreno reconocible, lejos de los discursos genéricos y de las promesas difíciles de trasladar a la práctica.
Porque conocer una herramienta no significa saber utilizarla profesionalmente. Y obtener una respuesta rápida tampoco significa haber resuelto correctamente un problema.
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Antes de construir asistentes, hay que entender cómo trabajan
Una parte importante de la jornada se dedicó a explicar qué es la inteligencia artificial generativa, qué diferencias existen entre un chat general y un asistente especializado y por qué la calidad del resultado depende de la información, las instrucciones y los límites que se hayan definido.
Un sistema de IA puede ayudar a organizar datos, resumir documentos, comparar información, preparar preguntas o elaborar un primer borrador. Sin embargo, también puede generar una respuesta aparentemente convincente a partir de datos incompletos.
Ese es uno de los principales riesgos.
En el trabajo de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas, una conclusión incorrecta no es simplemente un texto mal redactado. Puede afectar a una explotación, condicionar una inversión, alterar una recomendación técnica o tener consecuencias productivas, económicas e incluso legales.
Por eso, el valor de la inteligencia artificial no reside únicamente en su capacidad para responder. También debe saber detenerse, reconocer que faltan datos, señalar una contradicción o advertir que una conclusión necesita ser validada.
La IA puede asistir al profesional, pero no sustituir su conocimiento, su experiencia ni la responsabilidad asociada a sus decisiones.
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El proceso importa más que la herramienta
El enfoque de Aiverso parte de una idea sencilla: una implantación útil de inteligencia artificial no comienza eligiendo una plataforma. Comienza entendiendo cómo se realiza actualmente el trabajo.
Antes de automatizar una tarea, es necesario analizar qué información recibe el profesional, qué comprobaciones realiza, qué criterios aplica, dónde aparecen errores y qué parte del proceso consume más tiempo.
En el ámbito agrario, muchas horas de trabajo se destinan a preparar visitas, ordenar observaciones, revisar documentación, consultar fuentes oficiales, comparar datos, organizar fotografías, redactar informes o hacer seguimiento de las actuaciones recomendadas.
La IA puede aliviar parte de esa carga, especialmente cuando la información se encuentra dispersa entre correos electrónicos, analíticas, fotografías, formularios, hojas de cálculo y documentos con formatos diferentes.
Pero no basta con escribir una instrucción genérica como “prepara un informe” o “diagnostica este problema”.
Un sistema profesional necesita conocer el contexto, solicitar los datos necesarios, seguir un procedimiento y respetar unos límites. También debe mostrar de dónde procede la información, distinguir los hechos de las hipótesis y entregar un resultado que pueda ser revisado.
Ahí se encuentra la diferencia entre mantener una conversación ocasional con una inteligencia artificial y diseñar un asistente especializado.
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Del chat general al asistente especializado
Un chat general puede resolver una consulta puntual utilizando la información disponible en ese momento. Puede ser útil para explorar ideas, resumir un texto o preparar un borrador rápido.
Un asistente especializado tiene otra finalidad. Se diseña para realizar una misión concreta de manera consistente.
Para conseguirlo, debe saber qué trabajo tiene que desarrollar, qué información necesita antes de comenzar y qué situaciones quedan fuera de su alcance. También debe conocer las fuentes que puede consultar, el procedimiento que debe seguir y la forma en que tiene que actuar cuando encuentra datos incompletos o contradictorios.
El objetivo no es conseguir una respuesta que parezca correcta. Es construir un sistema que trabaje con método.
Esta diferencia resulta especialmente importante en contextos técnicos. Una respuesta rápida puede transmitir seguridad y, al mismo tiempo, apoyarse en información insuficiente. Un asistente profesional debe hacer visible esa insuficiencia antes de formular una conclusión.
Durante la formación, esta idea se trasladó a dos pilotos relacionados directamente con el ejercicio profesional de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas.
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Un asistente para ordenar una incidencia de campo
El primer piloto estaba orientado al análisis inicial de consultas e incidencias técnicas en explotaciones agrícolas.
Su propósito no era emitir automáticamente un diagnóstico. Pretender que una inteligencia artificial determine una causa sin disponer de toda la información sería poco riguroso y, en muchos casos, peligroso.
La función del asistente era ayudar al profesional a organizar lo que sabía y, sobre todo, a detectar lo que todavía necesitaba saber.
Ante una incidencia, el sistema podía estructurar los síntomas observados, separar los hechos de las interpretaciones, identificar posibles líneas de comprobación y preparar las preguntas que deberían plantearse al responsable de la explotación.
También podía ayudar a diseñar una visita técnica más ordenada: qué zonas conviene revisar, qué fotografías deben tomarse, qué antecedentes es necesario consultar y qué muestras o analíticas podrían ser relevantes.
Su aportación más importante no consistía en anticipar una respuesta definitiva, sino en evitar que se tomara una decisión apresurada.
Cuando faltaban datos sobre el riego, el sistema radicular, los tratamientos anteriores, las condiciones ambientales o la evolución temporal de los síntomas, el asistente debía indicarlo. Del mismo modo, tenía que diferenciar claramente entre una causa posible y una causa confirmada.
La gestión de la incertidumbre es una condición esencial para utilizar inteligencia artificial en contextos profesionales. La IA debe ayudar a formular mejores preguntas, no a ocultar aquellas que todavía no tienen respuesta.
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Un asistente para revisar documentación antes de redactar
El segundo piloto se centró en la preparación de informes técnicos agrarios.
Uno de los mensajes principales fue que un informe no comienza cuando se escribe la primera frase. Comienza mucho antes, con la revisión de la documentación recibida.
Antes de redactar, es necesario comprobar qué archivos forman parte del expediente, qué información contiene cada uno y si los datos son coherentes entre sí.
Un asistente especializado puede facilitar esta fase previa. Puede inventariar los documentos, resumir provisionalmente su contenido, relacionar cada dato con su fuente y localizar campos incompletos o información desactualizada.
También puede detectar discrepancias que podrían pasar inadvertidas durante una revisión manual.
Si dos documentos recogen superficies diferentes, fechas incompatibles o datos contradictorios, la IA no debe decidir por su cuenta cuál es correcto. Debe señalar el conflicto y trasladarlo al profesional para su validación.
Lo mismo ocurre cuando falta información. El sistema no debería completar un dato porque resulte probable o porque aparezca en un expediente similar. Debe mantenerlo como pendiente y explicar cómo afecta su ausencia al alcance del informe.
Este planteamiento permite que la IA acelere la organización y la redacción sin asumir decisiones que requieren criterio profesional.
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Una jornada que dejó ganas de continuar
Al finalizar la formación se realizó una encuesta de valoración. La respuesta de los participantes fue muy positiva, tanto por el enfoque como por los contenidos y la dinámica de la sesión.
También quedó patente el interés por profundizar en los casos prácticos.
Los ingenieros agrónomos y los ingenieros técnicos agrícolas no buscan únicamente conocer qué es la inteligencia artificial. Quieren saber cómo utilizarla para resolver problemas que ya existen: preparar inspecciones, revisar analíticas, organizar expedientes, consultar fuentes técnicas, elaborar informes o hacer seguimiento de una explotación.
Ahí se encuentra el verdadero reto de la formación.
Una sesión centrada exclusivamente en herramientas puede resultar llamativa, pero difícilmente transforma la manera de trabajar. Para que la tecnología llegue a incorporarse a la actividad profesional, es necesario partir de una necesidad concreta y convertirla en un proceso controlado, revisable y mejorable.
La jornada celebrada en el COITA de Granada no pretendía cerrar ese proceso. Representó un primer paso.
La inteligencia artificial puede reducir el tiempo dedicado a localizar, ordenar, comparar, resumir y redactar información. También puede ayudar a preparar mejor una visita técnica, detectar incoherencias documentales o estructurar un análisis.
Sin embargo, su utilidad no depende solo de la capacidad de la herramienta. Depende del método con el que se integra en el trabajo.
Un asistente dirigido a ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas debe conocer su misión, trabajar con información pertinente, reconocer cuándo faltan datos y diferenciar claramente entre hechos, hipótesis y conclusiones. Sus resultados deben ser comprensibles, trazables y revisables.
Y la decisión final debe permanecer siempre en manos del profesional.
No se trata de sustituir el conocimiento agronómico, sino de utilizarlo mejor. De reducir el trabajo repetitivo para dedicar más tiempo a observar, analizar y decidir.
La acogida de la jornada confirma que existe un interés real por avanzar en esta dirección. El siguiente paso será trabajar sobre nuevos casos, construir asistentes adaptados a diferentes perfiles profesionales y comprobar su utilidad en tareas reales.
La experiencia desarrollada en el COITA de Granada demuestra que la inteligencia artificial puede aportar valor a ingenieros agrónomos, ingenieros técnicos agrícolas y al conjunto del sector agrario, siempre que se implante con conocimiento del proceso, criterio profesional y responsabilidad.
ANEXO: Dosier comercial AIVERSO: Implantacion de IA en cooperativas agrarias
Cooperativas agrarias · inteligencia artificial aplicada
¿Hablamos de tu colegio, tu despacho o tu cooperativa?
La sesión del COITA de Granada es un ejemplo de cómo trabajamos: partimos de problemas reales, no de herramientas genéricas. Si quieres organizar una jornada similar para tu colegio profesional, o valorar un piloto de inteligencia artificial para tu cooperativa o explotación, hablemos.
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— Equipo AIVERSO
