Drones e IA para reducir herbicidas en el agro argentino

La startup argentina Avansys informó que ya mapeó más de 40.000 hectáreas con drones e inteligencia artificial para detectar malezas. Según lo publicado por Rosario Finanzas a partir de una nota de La Nación, su sistema logra una reducción promedio del 75% en el uso de herbicidas mediante aplicaciones localizadas.

El dato es potente, sobre todo en una campaña donde cada litro, cada pasada y cada hora de máquina se mira con otra lupa. Pero entre una detección prolija en pantalla y un tratamiento bien ejecutado en un lote de Córdoba, Santa Fe o Buenos Aires hay bastante barro, viento y logística.

Drones e IA para reducir herbicidas: el problema empieza antes de aplicar

La propuesta de Avansys sigue una lógica conocida en agricultura de precisión: primero se releva el lote, después se procesa la información y finalmente se interviene donde hay una maleza identificada. El dron funciona como plataforma de captura; la inteligencia artificial clasifica imágenes y genera mapas para orientar una aplicación selectiva.

En papel, cierra. En campo, también puede cerrar, pero depende de varias condiciones que suelen quedar fuera de los anuncios.

Un mapa de malezas sirve si llega a tiempo. No tiene el mismo valor detectar un foco chico en un barbecho temprano que recibir el procesamiento cuando el lote ya cambió, hubo una lluvia o la ventana de aplicación se achicó por viento. En zonas agrícolas extensas, las distancias entre campos, los traslados, la conectividad rural y la disponibilidad de baterías pesan tanto como el algoritmo.

También hay que mirar qué se está detectando. Una imagen aérea puede mostrar variabilidad, cobertura o patrones compatibles con malezas, pero la identificación útil para decidir una intervención tiene que responder a la realidad del cultivo, al estado fenológico y a la resolución espacial disponible. No alcanza con colorear sectores en un mapa. Hay que saber si ese ambiente admite el tratamiento previsto y con qué prescripción.

La promesa de ahorrar hasta 75% de herbicida, e incluso más en algunos casos según la fuente, debe leerse como un resultado reportado por la empresa, no como una garantía trasladable a cualquier establecimiento. Un lote con manchones definidos no se comporta igual que uno con infestación pareja. Y en un año húmedo, con presión de malezas alta, la receta operativa puede cambiar rápido.

Del mapa al pulverizador: dónde se juega la eficiencia real

La inteligencia artificial puede acelerar la lectura de miles de imágenes, reducir horas de revisión manual y ordenar prioridades. Ese es un aporte concreto. Pero el ahorro final no sale solamente del software: sale de unir bien el relevamiento, el procesamiento, la prescripción y la aplicación.

En un esquema operativo serio, el flujo debería contemplar la planificación de misión, la captura con solapes adecuados, el control de calidad de las imágenes, la georreferenciación y la validación agronómica antes de decidir. Si el dato entra mal, el mapa sale elegante y equivocado.

El operador de RPA conoce además otro límite bastante terrenal: la autonomía. Para cubrir superficies grandes, el trabajo se organiza por baterías, puntos de despegue, caminos internos, recambios y resguardo del equipo. En verano, con temperatura alta y jornadas largas, la gestión energética no es un detalle administrativo. Es parte del rendimiento operativo.

Cuando la información se usa para una aplicación fitosanitaria con dron, aparecen otras variables: capacidad del tanque, caudal, ancho efectivo de labor, recarga de agua, preparación de caldo, viento y presencia de personal en el área. El dron puede ser muy preciso en trayectoria, pero una aplicación no se vuelve precisa por el solo hecho de despegar.

Hay además una diferencia importante entre los mercados que muchas veces se mezclan en la conversación global. En países con lotes más chicos, infraestructura consolidada y conectividad continua, el circuito captura-procesamiento-aplicación puede ser rápido y muy repetible. En Argentina hay establecimientos con escala, caminos rurales complicados, señal intermitente y ventanas meteorológicas cortas. La tecnología aplica; la receta operativa debe adaptarse.

Qué permite la normativa ANAC para relevamientos rurales

Para los vuelos de mapeo en campo, la referencia operativa vigente es la Resolución ANAC 550/2025 y las RAAC Partes 101 y 102. Bajo la Categoría Abierta de la Parte 101, una operación rural puede realizarse sin autorización previa de ANAC cuando se mantienen las condiciones establecidas: registro digital del RPA, matrícula LV-R, vuelo dentro del alcance visual directo del piloto, sin sobrevolar personas ni concentraciones de personas y hasta 122 metros o 400 pies AGL.

También hay límites geográficos claros. No corresponde operar libremente sobre rutas nacionales o provinciales, infraestructura crítica, parques o áreas protegidas, ni dentro de espacios aéreos controlados o CTR de aeródromos. Que el lote esté lejos de una ciudad no significa automáticamente que el espacio aéreo esté disponible.

Acá aparece una situación habitual en agricultura de precisión: el campo es grande y el piloto quiere cubrirlo con menos reposicionamientos. Si la misión pasa a ser BVLOS, queda fuera de la Categoría Abierta. Lo mismo sucede si se pretende superar los 122 metros AGL o intervenir en un entorno restringido. En esos casos entra la Categoría Específica de la RAAC Parte 102, con evaluación, autorización y análisis de riesgo operacional, incluyendo el enfoque SORA cuando corresponda.

Una ruta interna, un galpón, un tendido eléctrico, contratistas trabajando o una vivienda rural pueden modificar por completo la evaluación. El vuelo útil no se planifica mirando solamente el polígono del lote en la aplicación. Se planifica con el entorno real delante.

Herramientas para que la detección de malezas llegue a una decisión útil

Para que el modelo de drones e inteligencia artificial tenga resultados consistentes, conviene pensar en un sistema y no en un equipo aislado. El multirrotor, la cámara y el software son apenas una parte.

• Planificación de misión: altura, velocidad, solape, horario y área de seguridad deben definirse según el nivel de detalle que necesita el diagnóstico.
• Control de calidad: imágenes movidas, exposición irregular o sectores sin cobertura arruinan la clasificación posterior.
• Validación a campo: el mapa debe contrastarse con la situación agronómica antes de emitir una recomendación o prescripción.
• Gestión de datos: respaldos, nomenclatura de lotes, trazabilidad de fechas y procesamiento ordenado evitan mezclar campañas o ambientes.
• Disciplina operacional: chequeo de baterías, meteorología, obstáculos, geofencing y condiciones VLOS antes de cada jornada.

La parte menos vistosa suele ser la que define si el servicio se sostiene. Un cliente puede pedir el informe para ayer, pero una misión apurada con ráfagas, baterías calientes o un enlace de datos inestable no se arregla después con inteligencia artificial.

Para quienes buscan desarrollar este perfil de trabajo en el sector, la formación específica en operación rural, relevamiento y aplicaciones resulta más útil que acumular horas de vuelo sin método. El curso de drones para campo de DronesVIP aborda justamente la integración entre tecnología, datos y operación en condiciones productivas reales.

Una oportunidad concreta, con menos marketing y más verificación

El caso de Avansys muestra una dirección interesante para el agro argentino: usar el RPA para capturar información accionable y reducir insumos donde la situación del lote lo permita. La combinación tiene sentido económico y ambiental, especialmente cuando se evita aplicar producto sobre sectores sin necesidad.

Pero conviene bajar la expectativa a la cabecera del lote. El algoritmo deberá demostrar cómo responde con distintas especies, rastrojos, cultivos, estados de desarrollo y calidades de imagen. También habrá que ver cuánto tarda el circuito completo entre el vuelo, el procesamiento y la intervención, porque en agricultura el dato vencido pierde valor rápido.

En los próximos meses habrá que seguir la evolución de estas plataformas sobre la campaña 2026/27, la madurez de sus modelos de detección y los criterios que ANAC aplique a operaciones BVLOS bajo la RAAC Parte 102. Ahí se verá si el ahorro anunciado logra transformarse en una práctica repetible, habilitada y segura fuera de la presentación comercial.