La inteligencia artificial empez a ganar terreno como una herramienta con potencial para acercar financiamiento a productores rurales y actores agropecuarios que histricamente quedaron fuera del sistema formal. Un informe de la Organizacin para la Alimentacin y la Agricultura (FAO) analiz sus primeros usos en crdito, seguros, identificacin biomtrica y asistencia digital, y remarc que el salto tecnolgico solo ser inclusivo si avanza con controles, transparencia y proteccin de datos.
El documento seala que los actores rurales de bajos ingresos suelen enfrentar mltiples barreras para acceder al financiamiento formal. Entre ellas aparecen la falta de garantas, la escasa educacin financiera, la ausencia de historial crediticio y la dificultad para contar con documentacin bsica.
En ese contexto, la inteligencia artificial aparece como una herramienta capaz de procesar grandes volmenes de informacin y construir perfiles de riesgo ms precisos. Segn el informe, el mercado global de soluciones de IA aplicadas al agro pasara de USD 1.700 millones a USD 4.700 millones entre 2023 y 2028, con una tasa de crecimiento anual del 23%.
La FAO tambin seal que las soluciones digitales aplicadas al agro podran aportar ms de USD 450.000 millones al PBI agrcola de los pases de ingresos bajos y medios, lo que representa un crecimiento estimado del 28% anual. Ese impacto estara asociado a una mejor toma de decisiones, mayor acceso a informacin productiva, herramientas financieras ms ajustadas a las necesidades del productor y servicios capaces de reducir incertidumbre en contextos rurales.
En la prctica, este tipo de innovacin permitira conectar datos productivos, climticos, comerciales y financieros para mejorar el acceso a crdito, seguros, ahorro y asesoramiento. Para los pequeos productores, especialmente aquellos sin historial bancario o con baja documentacin formal, la digitalizacin puede convertirse en una va para demostrar capacidad de pago, ordenar informacin de sus establecimientos y acceder a servicios que antes dependan casi exclusivamente de garantas tradicionales.
Crdito, datos y seguros ms personalizados
Uno de los principales usos analizados es el scoring crediticio basado en aprendizaje automtico. A diferencia de los modelos tradicionales, estas herramientas pueden incorporar datos alternativos como imgenes satelitales del establecimiento, compras de insumos, pagos de servicios, actividad comercial o informacin relevada en campo.
La FAO seala que, a medida que estos sistemas automatizados se vuelven ms precisos y confiables, las entidades financieras pueden reducir el riesgo de sus carteras agropecuarias y “ofrecer condiciones de prstamo ms accesibles y mejor adaptadas a los perfiles especficos de cada cliente”. En el caso de pequeos agricultores sin historial bancario, la tecnologa podra representar una posibilidad que hasta ahora no exista
El informe tambin menciona experiencias como la de Apollo Agriculture, una fintech que opera en Kenia y Zambia y utiliza datos de campo, imgenes satelitales y registros disponibles para evaluar perfiles de riesgo. Con esa informacin, genera modelos de crdito orientados a productores que quedaran fuera de los canales tradicionales.
Otra lnea de innovacin aparece en los seguros agropecuarios, ya que la IA podra integrarse a plataformas digitales que combinan informacin sobre compras de insumos, maquinaria, crdito, asesoramiento tcnico y educacin financiera. Con esa base, los modelos de aprendizaje automtico podran construir perfiles ms detallados y ofrecer coberturas climticas ms personalizadas.
El riesgo de que la inclusin se vuelva exclusin
Sin embargo, el informe advierte que la adopcin acelerada de estas tecnologas tambin puede profundizar las desigualdades. Los modelos mal diseados o entrenados con datos incompletos pueden reproducir sesgos y terminar excluyendo a los mismos actores que deberan beneficiar, especialmente mujeres rurales y otros grupos con menor acceso a informacin formal.
La proteccin de datos aparece como otro punto crtico, ya que para funcionar, estas herramientas necesitan recolectar informacin personal, productiva y financiera de los usuarios. Si no existen marcos regulatorios claros, los productores de menor escala pueden quedar expuestos a usos abusivos de sus datos o a prcticas de crdito predatorias.
La FAO tambin remarca que las entidades financieras deberan poder explicar por qu un crdito fue aprobado o rechazado, incluso cuando la decisin involucre algoritmos complejos. Sin esa capacidad, la relacin con los clientes puede deteriorarse y los reguladores tendrn ms dificultades para detectar decisiones injustas.
Regulacin y capacidades internas
El informe concluye que la inteligencia artificial no debe incorporarse solo por moda tecnolgica. Las entidades financieras necesitan capacidades internas para comprender los modelos, detectar sesgos, revisar resultados y corregir desvos antes de escalar su uso.
Entre las recomendaciones, la FAO propone: establecer mtricas de equidad para las finanzas inclusivas, fortalecer la rendicin de cuentas, mejorar la transparencia, capacitar al personal y promover la colaboracin entre instituciones financieras, organismos pblicos y agencias de desarrollo.
Para el agro, la inteligencia artificial puede ayudar a conectar capital, seguros y servicios financieros con productores que hoy quedan al margen. No obstante, su impacto depender menos de la novedad tecnolgica que de la calidad de las reglas, los datos y las decisiones humanas que la acompaen.
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fuente: inteligencia artificial abrió una nueva frontera para financiar al agro – Agritotal”> GOOGLE NEWS
