Publicado 2026-09-21
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Artículo

Inteligencia artificial y gestión adaptativa en el agro argentino: una alianza estratégica para reducir la incertidumbre cognitiva

DOI: https://doi.org/10.22490/25392786.11818
Karina Cornejo Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria image/svg+xml

Introducción: La incorporación de sistemas de inteligencia artificial en el sector agropecuario plantea nuevas oportunidades para mejorar los procesos de decisión en contextos caracterizados por incertidumbre climática, económica, biológica y territorial. Sin embargo, la interacción entre la racionalidad humana y la racionalidad algorítmica genera desafíos cognitivos que condicionan la apropiación tecnológica por parte de los productores. Metodología: La investigación se desarrolló mediante un enfoque cualitativo, exploratorio y analítico, sustentado en el análisis de fuentes institucionales, literatura académica especializada y evidencia internacional comparada, complementado con un ejercicio prospectivo orientado a identificar escenarios de evolución tecnológica en el sector agropecuario. Resultados: Los hallazgos muestran que la adopción de inteligencia artificial predictiva continúa siendo parcial y heterogénea, concentrándose principalmente en explotaciones de mayor escala. Asimismo, se identifican barreras asociadas a la opacidad algorítmica, la desconfianza tecnológica y la percepción de pérdida de control sobre la toma de decisiones. Conclusiones: Se propone un modelo conceptual de inteligencia híbrida adaptativa que integra análisis algorítmico, conocimiento experto local y herramientas prospectivas para reducir la incertidumbre cognitiva sin desplazar al productor del centro de la gestión productiva.

Palabras clave: inteligencia artificial, agricultura, incertidumbre cognitiva, economía agrícola, prospectiva
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Cómo citar

Cornejo, K. (2026). Inteligencia artificial y gestión adaptativa en el agro argentino: una alianza estratégica para reducir la incertidumbre cognitiva. Revista Estrategia Organizacional, 15(2). https://doi.org/10.22490/25392786.11818
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