Cómo la agilidad y la IA podrían transformar el comercio agrícola

Avinash Goyal, Tay Feder y Xavier Veillard. 12 de mayo de 2026. Mc Kinsey&Company

Las fuerzas globales y la determinación algorítmica de precios están transformando el comercio agrícola. Los comerciantes y procesadores con organizaciones ágiles y basadas en análisis de datos podrían definir la próxima frontera competitiva.

Los factores que influyen en los mercados de productos agrícolas básicos están cambiando con mayor rapidez e interactuando de maneras más complejas que nunca. En 2025, la mayor frecuencia e intensidad de fenómenos meteorológicos extremos, las políticas comerciales fluctuantes, las nuevas regulaciones sobre biocombustibles, la volatilidad de los precios y los cuellos de botella logísticos dificultaron cada vez más que los principales comerciantes de productos básicos anticiparan los cambios en la oferta, la demanda y los flujos comerciales. Como resultado, el margen de beneficio del comercio de productos agrícolas básicos disminuyó un 15 % interanual, el nivel más bajo en cuatro años desde 2022, según estimaciones de McKinsey.¹

Es probable que continúe la mayor frecuencia de eventos impredecibles. A nivel local, se prevé que aumenten las variaciones en los rendimientos agrícolas debido a cambios en los rangos típicos de temperatura y precipitación, condiciones más favorables para los brotes de plagas y enfermedades, y cambios en la salud del suelo (como la aceleración del ciclo de nutrientes), entre otros factores.²Los mercados también se están convirtiendo en una fuente creciente de perturbaciones debido a los cambios en el comercio mundial y las tensiones geopolíticas, siendo la interrupción del flujo comercial en el estrecho de Ormuz a principios de 2026 un ejemplo de este riesgo.

En este artículo, describimos las tendencias que podrían afectar al comercio agrícola y las capacidades que probablemente necesitarán los principales operadores para afrontar la volatilidad del mercado de materias primas. Para los comerciantes y procesadores, mejorar la agilidad de sus equipos de negociación y los análisis que utilizan para fundamentar sus decisiones podría ser crucial para el éxito. Los actores que no inviertan en estas capacidades corren el riesgo de verse en desventaja estructural, ya que los nuevos participantes del mercado, con su sofisticación digital, invierten para cerrar las asimetrías de información. También se prevé un cambio radical en la agilidad, a medida que los principales actores rediseñen sus flujos de trabajo comerciales, de cobertura, logística y gestión de riesgos para la IA. Mejorar estas capacidades podría permitir a los actores globales y regionales aumentar la resiliencia de sus activos y ajustar sus posiciones con mayor rapidez tras eventos impredecibles.

Situación actual: Mercados divididos y productores en apuros.

La oferta de diferentes productos básicos está divergiendo, lo que ejerce presión sobre productores, comerciantes y procesadores por igual. Entre 2024 y 2025, los mercados de futuros agrícolas se dividieron drásticamente, ya que los productos básicos de ciclo largo, como el cacao y el café, experimentaron repuntes impulsados ​​por la oferta, mientras que los cultivos extensivos, como el maíz y la soja, cayeron debido a varias cosechas excepcionales (Gráfico 1).

Anexo 1

Por un lado, las naranjas, el cacao, el café y la carne de vacuno experimentaron una escasez de suministros debido a una combinación de condiciones climáticas adversas, enfermedades, plagas y reducciones en los rebaños reproductores, lo que provocó aumentos notables de los precios.³Estos precios más altos están permitiendo a algunos productores de cacao y café, así como a ganaderos, realizar inversiones específicas como la reconstrucción de rebaños, la siembra de plántulas y el riego, pero es probable que estos esfuerzos tarden entre dos y cuatro años en traducirse en una mayor producción. A corto plazo, se tomarán decisiones como la replantación y la retención de novillas.⁴podría restringir aún más la oferta.

Por otro lado, la producción mundial récord de maíz, soja y trigo (gracias a los altos rendimientos y al aumento de la superficie cosechada) ha llevado los precios de los futuros a mínimos de varios años.⁵Los productores de cereales y oleaginosas se enfrentan ahora a una reducción de su rentabilidad, ya que los costes de fertilizantes, semillas, combustible y financiación siguen siendo elevados frente a los precios históricamente bajos de las materias primas.⁶Desde principios de 2026, el aumento de los precios de los futuros de cultivos que requieren muchos insumos, como el maíz y el trigo, no ha compensado el drástico aumento de los precios de los insumos, según un análisis de McKinsey de abril de 2026. Como resultado, la rentabilidad neta promedio por acre de cultivos en hileras ha entrado en terreno negativo para muchos agricultores antes de los pagos gubernamentales.

Estos desequilibrios en la oferta se han extendido por toda la cadena de valor, y los comerciantes y procesadores agrícolas se esfuerzan por mantener la rentabilidad. Al igual que los productores, los comerciantes y procesadores han tenido que lidiar con una abundante oferta de granos y oleaginosas, así como con un exceso de capacidad de procesamiento en regiones clave como Norteamérica, un mayor costo del capital y acuerdos comerciales y aranceles difíciles de predecir que han afectado la determinación de los precios.⁷Los obstáculos logísticos han añadido una mayor presión sobre los márgenes y una mayor complejidad operativa.

Se han observado fluctuaciones similares en los cultivos básicos de todo el mundo, lo que ha dificultado a las empresas comercializadoras mantenerse al día. Las compañías con flexibilidad limitada han tenido problemas para adaptarse a los cambios, mientras que aquellas con activos geográficamente diversificados, acceso a diferentes modos de transporte y presencia en múltiples mercados de destino se han beneficiado de una mayor resiliencia de los márgenes. Las empresas también están reorientando su exposición hacia márgenes estructuralmente más amplios y fuentes de demanda más estables, alejándose de los negocios históricamente volátiles de origen, procesamiento y comercialización de granos. Por ejemplo, muchos procesadores agrícolas han invertido en mercados de productos especializados y derivados, como aceites especiales, procesamiento de proteínas alternativas y mercados de salud funcional, para reducir la volatilidad de sus ganancias.¹²

La creciente incertidumbre actual relacionada con la inflación y la disponibilidad física de fertilizantes y combustible ha generado nuevos desafíos para los productores, las empresas comercializadoras y las procesadoras. La combinación del aumento de la volatilidad del mercado y las constantes fluctuaciones de los tipos de interés ha intensificado la presión derivada de las mayores necesidades de capital circulante. Los participantes del mercado se enfrentan a elevados costes de capital para mantener inventarios y a mayores garantías exigidas para cumplir con las obligaciones de margen en las principales bolsas de materias primas, como la Bolsa Mercantil de Chicago (CME) y la Bolsa Intercontinental (ICE).

Tres tendencias que están transformando los mercados agrícolas

El entorno incierto actual implica que el futuro podría ser muy diferente, pero ¿cómo? Algunos factores clave podrían afectar profundamente el futuro del comercio agrícola.

Se prevé que aumente la variabilidad de la oferta.

La variabilidad en la producción y las interrupciones en la cadena de suministro podrían aumentar en el futuro por múltiples razones.

Los aranceles y la incertidumbre geopolítica han afectado las estrategias comerciales durante varios años. A medida que estas tendencias persisten, se prevé que aumente la frecuencia de eventos que provocan interrupciones en los flujos comerciales a corto y mediano plazo, lo que afectará las cadenas de valor agrícolas desde los productores hasta los mercados finales (véase el recuadro «Interrupciones en el suministro en Oriente Medio»). La escasez regional, los cambios en las rutas comerciales y las modificaciones frecuentes de las barreras comerciales se están convirtiendo en la norma, en lugar de la excepción.CompartirBarra lateral

Interrupciones en el suministro en Oriente Medio

A nivel local, se prevé que la oferta mundial de diversos cultivos se vea afectada por fenómenos meteorológicos adversos, cambios en la biodiversidad y variaciones en la salud y disponibilidad del suelo, lo que provocará mayores fluctuaciones en los rendimientos y pérdidas de cosechas. Por ejemplo, en las regiones tropicales, los rendimientos del maíz podrían disminuir hasta un 30 % para 2050 en escenarios de altas emisiones.¹³Además, un tercio de la capa superficial del suelo del planeta ya está degradada, y se prevé que hasta el 90 por ciento esté en riesgo para 2050.¹⁴

Los cambios en los patrones climáticos cíclicos tendrán efectos de gran alcance en diversas regiones. En particular, los eventos de El Niño-Oscilación del Sur (ENSO) han aumentado gradualmente con el tiempo.¹⁵También se prevé que los efectos de los eventos ENSO se vuelvan más extremos debido al cambio climático.¹⁶Esto dificulta predecir el impacto en los cultivos de diferentes regiones. En los últimos años, por ejemplo, la sequía de Brasil de 2023 afectó gravemente la producción de soja en regiones clave como Mato Grosso, mientras que las lluvias de La Niña de Australia de 2022-23 provocaron una disminución en la calidad del trigo, lo que favoreció a los comerciantes con fuentes de suministro diversificadas.¹⁷

La dependencia del mercado de menos regiones clave también ha amplificado la sensibilidad a las interrupciones de la cadena de suministro y ha dado como resultado una mayor volatilidad. Para algunas materias primas blandas como el café y el cacao, la disminución de la idoneidad de la tierra en zonas regionales concentradas de producción (por ejemplo, Brasil, Colombia e Indonesia para el café y Ghana y Costa de Marfil para el cacao¹⁸) puede aumentar los riesgos de la cadena de suministro para los compradores de materias primas (Anexo 2).

Anexo 2

Los nuevos participantes aportarán una liquidez más compleja.

El dinamismo y la volatilidad actuales están atrayendo a nuevos participantes al mercado, como fondos de cobertura, empresas petroleras y gasísticas consolidadas y nuevos tipos de compradores de materias primas:

• Fondos de cobertura. Los aumentos drásticos de precios provocados por la escasez de oferta pueden resultar muy atractivos para los fondos de cobertura. Estos fondos utilizan estrategias «cuantitativas» que combinan análisis fundamentales de la oferta y la demanda con herramientas cuantitativas, como indicadores de impulso, para identificar tendencias de precios fuertes y persistentes. Sin embargo, una volatilidad elevada puede aumentar considerablemente el efectivo necesario para cumplir con los requisitos de margen inicial y de mantenimiento.¹⁹Es más, a medida que disminuye la liquidez, los especuladores que reducen sus posiciones pueden amplificar aún más las fluctuaciones del mercado.
• Las empresas petroleras y gasíferas tradicionales  están incrementando sus inversiones estratégicas en el comercio de productos agrícolas. Algunos sectores clave para estas inversiones son las mesas de negociación de combustibles renovables, que comercializan materias primas y subproductos (como la harina de soja), así como la infraestructura física utilizada para producir diésel renovable y combustible de aviación sostenible.²⁰Tras la expansión en Norteamérica de la capacidad de trituración de semillas oleaginosas y de refinación de combustibles renovables en los últimos años, estas mesas de negociación han logrado utilizar el análisis de datos para formarse una visión del mercado sobre cómo evolucionarán las correlaciones entre los productos alimenticios y energéticos, como por ejemplo los diferenciales de precios entre el aceite de soja y el diésel.
• Compradores de materias primas.  Las empresas de bienes de consumo de alta rotación (FMCG) y de servicios de alimentación están entrando cada vez más en el mercado agroalimentario. Estas empresas buscan coberturas dinámicas para obtener valor, en lugar de certeza. Por consiguiente, muchas están invirtiendo en perfeccionar sus estrategias y mecanismos de cobertura (por ejemplo, opciones). Algunos compradores también externalizan su riesgo de precio a terceros que operan en su nombre.

A medida que estos nuevos participantes se incorporan al mercado de la comercialización agrícola, las nuevas fuentes de liquidez podrían generar oportunidades para los actores ya establecidos. Sin embargo, un mercado más saturado puede dificultar la rentabilidad si los participantes más sofisticados representan una mayor proporción del interés abierto y del volumen de negociación.

La determinación de precios se producirá más rápidamente con algoritmos.

Un mundo cada vez más impredecible ha impulsado a los operadores a actualizar sus sistemas predictivos. Con la entrada al mercado de nuevos compradores impulsados ​​por algoritmos, una mayor proporción de los volúmenes negociados y del interés abierto se gestiona mediante algoritmos y señales cuantitativas. La determinación de precios también está pasando de la interpretación humana a la interpretación automatizada. Paralelamente, los mercados se están acelerando.

La mayor frecuencia de las operaciones implica que las señales fundamentales de oferta y demanda se incorporan a los mercados con mucha más rapidez, reduciendo el tiempo de reacción de los operadores. Si bien antes podían realizar predicciones de precios analizando los desequilibrios de existencias que se acumulaban durante meses, los mercados actuales requieren intervenciones más rápidas basadas en análisis. Los principales operadores ahora utilizan imágenes satelitales, datos meteorológicos y modelos de aprendizaje automático para predecir estas perturbaciones de la oferta y optimizar la logística casi en tiempo real. Según nuestra experiencia con clientes, hemos observado que los participantes del mercado invierten cada vez más en proveedores externos de análisis de datos que se benefician de las economías de escala, así como en investigación cuantitativa y fundamental. Los avances en los modelos de lenguaje natural (LLM) también permiten a los intermediarios de materias primas sintetizar con mayor rapidez las noticias en tiempo real, lo que reduce la asimetría de información que históricamente beneficiaba a los operadores de materias primas más grandes y diversificados. Esta dinámica amplía el panorama competitivo: los compradores agrícolas utilizan cada vez más algoritmos para acceder a áreas donde los creadores de mercado de baja latencia tradicionalmente han tenido ventaja.

También ha aumentado la demanda de datos para alimentar los modelos que identifican señales de negociación. En consecuencia, los actores de la industria a lo largo de la cadena de valor han monetizado sus datos internos, como los precios base físicos y las señales de mercado, proporcionándolos a terceros, como los fondos de cobertura. Esta monetización plantea una disyuntiva: puede generar ingresos, pero también podría erosionar las ventajas competitivas propias desarrolladas durante décadas.

Es probable que este ritmo de cambio se acelere aún más, impulsado por agentes digitales con IA capaces de influir en las decisiones y ejecutarlas de forma autónoma. Los agentes de análisis pre-negociación que combinan señales técnicas, macroeconómicas, fundamentales y de sentimiento de fuentes internas y externas podrían ayudar a los operadores a formarse convicciones y actuar en consecuencia con mucha mayor rapidez. Además, los agentes centrados en el riesgo que monitorizan el valor en riesgo, la exposición crediticia y la liquidez prácticamente en tiempo real, y recomiendan intervenciones cuando se alcanzan los límites, podrían reforzar significativamente la gestión del riesgo. Sin embargo, si están mal diseñados o calibrados, también podrían desencadenar cascadas de órdenes de stop-loss automatizadas de los grandes inversores, lo que amplificaría la tensión del mercado.

Los crecientes desafíos en la cadena de suministro, la entrada de nuevos competidores y la determinación algorítmica de precios están acelerando y profundizando el cambio. Los comerciantes y procesadores agrícolas deben tener en cuenta estos factores al elaborar sus estrategias para el futuro.

Imperativos para comerciantes y procesadores

Los operadores y procesadores mejor posicionados para tener éxito en este entorno han ajustado sus modelos operativos e invertido en capacidades para ser más ágiles en una presencia geográfica diversa de activos. Rediseñar las estructuras organizativas, priorizar una cultura de trabajo colaborativa y crear incentivos bien estructurados para optimizar las ganancias de toda la empresa podría ayudar a mejorar la capacidad de los operadores para redirigir proactivamente los flujos en respuesta a la volatilidad de los precios y los cambios regionales en los márgenes de procesamiento.

Para ser más ágiles y estar preparados para el futuro, los procesadores y comerciantes pueden considerar varias vías de transformación: pasar de la optimización de la cadena de valor regional a la global, diseñar un modelo operativo ágil para actuar con rapidez, potenciar la colaboración eficiente mejorando la calidad y la transparencia de los datos, y crear análisis ágiles que se escalen mediante la interconexión en un dominio común.

Transición de la optimización de la cadena de valor regional a la global

Actualmente, la mayoría de las empresas agrícolas optimizan sus decisiones a nivel de unidad de negocio o compañía operativa regional. El problema radica en que estos grupos pueden tener visiones contradictorias sobre lo que es mejor para la empresa en su conjunto, dado que los líderes globales y regionales carecen de procesos de toma de decisiones unificados, estandarizados y transparentes. Para lograr una toma de decisiones más eficiente, las empresas pueden implementar transformaciones operativas que reduzcan la fricción, especialmente aquellas diseñadas para facilitar la transición entre departamentos.

Estas transformaciones deben tener como objetivo establecer una rendición de cuentas clara mediante estructuras de incentivos rediseñadas y mejores protocolos de delegación. Las empresas pueden establecer incentivos y responsabilidades vinculados a objetivos de desempeño compartidos entre múltiples nodos de toma de decisiones en una organización (por ejemplo, origen, logística ferroviaria y fluvial, transporte marítimo y procesamiento primario). Otro elemento clave para una transformación exitosa es extender los esfuerzos de cambio a todos los niveles de la jerarquía de la empresa. Cuanto más grande e integrada sea una empresa de materias primas, mayor será la probabilidad de que los gerentes a lo largo de la cadena de valor (es decir, unidades de negocio, regiones y empresas operativas) tengan opiniones diferentes.

A medida que la IA con agentes gestione más actividades, será cada vez más importante reevaluar los procesos de interfaz y los protocolos entre agentes. Para las organizaciones que incorporan IA con agentes, la responsabilidad debe extenderse a las transferencias de información entre agentes y humanos, así como entre agentes.²¹Una solución consiste en establecer un comité de control de cambios para agentes que revise las versiones, el acceso a las herramientas y las indicaciones, y los planes de reversión. Estos comités pueden ser similares a los sistemas de gestión de riesgos de modelos, pero adaptados a la planificación y la memoria de los agentes. Si se implementan correctamente, las transformaciones operativas pueden permitir que los equipos actúen con mayor rapidez y faciliten la toma de decisiones ágil e interfuncional.

Para facilitar la resolución de diferencias, los operadores agrícolas pueden inspirarse en empresas de otros sectores. Por ejemplo, en un estudio de caso, una importante empresa energética que había dividido sus negocios de generación, comercialización y atención al cliente creó un equipo de optimización de cartera dedicado a equilibrar los conflictos y optimizar las operaciones. Este equipo central garantizó la alineación global entre los operadores a lo largo de la cadena de valor, lo que permitió a los empleados superar las dinámicas internas y hacer lo mejor para el negocio en su conjunto. De hecho, la mayoría de las principales empresas integradas de petróleo y gas utilizan equipos similares de optimización de la cadena de valor para servir de enlace entre los operadores y los gerentes de refinería. De esta manera, pueden contribuir a garantizar que el abastecimiento de crudo y la comercialización de productos refinados (por ejemplo, gasolina o diésel) maximicen las ganancias para la empresa en su conjunto, en lugar de para una refinería o mesa de operaciones individual.

Diseñar un modelo operativo ágil para moverse con rapidez.

Para los operadores, especialmente los de alcance global, puede resultar difícil actuar y adaptarse con rapidez. Un modelo operativo ágil puede ayudar a diferenciar a las empresas mediante la introducción de ciclos de planificación más cortos y frecuentes, lo que mejora la capacidad de respuesta ante los cambios del mercado.

Las empresas también pueden adoptar la planificación basada en escenarios para modelar múltiples resultados geopolíticos, económicos y de políticas públicas. Idealmente, estos modelos deberían incorporar explícitamente la flexibilidad física y comercial a lo largo de las cadenas de valor de la empresa. De esta manera, las empresas pueden contar con planes preparados para cuando se produzcan eventos difíciles de predecir. Con la planificación basada en escenarios, las empresas pueden optimizar mejor su exposición al riesgo mediante pruebas de estrés que modelan eventos extremos, abruptos y no lineales, que suelen seguir a noticias sobre perturbaciones geopolíticas y de suministro. Esto garantiza que el riesgo modelado se ajuste al nivel de riesgo aceptable definido por la dirección.

Además, las empresas pueden utilizar análisis retrospectivos periódicos para aprender de las oportunidades perdidas y aplicar los conocimientos a las decisiones futuras. Esto requiere una colaboración más estrecha entre los operadores y los equipos de análisis para garantizar que los datos y la información se compartan y alineen rápidamente. Con esta alineación, los equipos pueden actuar con mayor eficiencia ante las oportunidades de negociación y gestionar los riesgos del mercado. Esto también se aplica a las organizaciones con IA activa, donde McKinsey ha constatado que el rediseño del flujo de trabajo es el factor más correlacionado con el impacto en el EBIT.²²Entre los enfoques exitosos se incluyen agentes que se sitúan en el centro de la planificación de escenarios y ciclos continuos de «planificar-operar-aprender» para que los equipos puedan iterar las medidas de seguridad y los límites a medida que evolucionan los modelos y los mercados.

En un caso concreto, una empresa global de comercio de materias primas implementó un marco ágil de gestión de riesgos que permitía ajustes en tiempo real a las estrategias de cobertura. Además, adoptó evaluaciones de riesgo continuas, en lugar de basarse en modelos de riesgo estáticos, y utilizó análisis de escenarios para prepararse ante posibles interrupciones relacionadas con sanciones o cuellos de botella en la cadena de suministro. En definitiva, esto mejoró la capacidad de la empresa para mitigar riesgos y aprovechar mayores oportunidades de arbitraje, al tiempo que optimizó la alineación interna entre las decisiones comerciales y los objetivos corporativos generales.

Fomentar una colaboración eficaz mediante la mejora de la calidad y la transparencia de los datos.

Las organizaciones comerciales de todos los tamaños suelen verse obstaculizadas por la mala calidad de los datos, lo que ralentiza la toma de decisiones y aumenta el coste de la colaboración (Gráfico 3). Si bien las inversiones para mejorar la calidad de los datos pueden tardar años en completarse, pueden generar valor en tan solo unos meses.

Anexo 3

Además de trabajar para mejorar la calidad de los datos, habilitar la visibilidad integral de pérdidas y ganancias (P&L) para todos los operadores a lo largo de la cadena de valor puede mitigar los conflictos y permitirles priorizar las operaciones que optimicen las P&L de toda la empresa, en lugar de las de una mesa de operaciones o unidad de negocio. Esto se puede lograr mediante algunos pasos:

• Establecer una única fuente fidedigna de datos sobre el mercado, las operaciones y la metodología de cálculo de los indicadores clave de rendimiento (KPI) para garantizar la coherencia en toda la organización.
• Documentar la opcionalidad de los activos y contratos (por ejemplo, cláusulas flexibles y derechos incorporados) para que los equipos adyacentes puedan comprender el espacio de la solución.
• Compartir resultados de modelos interoperables que ayuden a los analistas de un nodo de la cadena de valor a comprender las implicaciones en el estado de resultados de otros nodos anteriores, posteriores o ambos a lo largo de la cadena de valor.

Una vez que se establece un enfoque y una metodología comunes para interpretar los movimientos de pérdidas y ganancias, los operadores pueden comenzar a actuar en función de ese entendimiento compartido en tiempo real.

En un estudio de caso, una empresa comercializadora agrícola global emprendió un proceso de dos años para transformar su modelo digital y de negocio. Al centrarse inicialmente en una única cadena de valor de materias primas, la empresa logró implementar una infraestructura analítica personalizada que optimizó el uso de los repositorios de datos SAP y creó un simulador de contabilidad para modelar la valoración de inventarios, los saldos de contratos, los márgenes de procesamiento y las coberturas, simulando de forma interactiva la exposición al mercado y el impacto en el EBIT. Esto no solo permitió a la empresa identificar mejoras en el EBITDA por valor de más de 150 millones de dólares, sino que también generó una cartera de más de 70 casos de uso de IA adicionales para optimizar aún más su modelo de negocio.

Desarrollar análisis ágiles que se escalan mediante la interconexión a través de un dominio común.

Invertir en IA se ha convertido en algo fundamental, y más del 60 % de los comerciantes y procesadores agrícolas están planificando o implementando proyectos piloto de IA a gran escala (Gráfico 4). Al mismo tiempo, los ejecutivos del sector agrícola se muestran más pesimistas sobre el potencial de la IA que sus homólogos de los sectores energético y metalúrgico.²³Aunque aproximadamente uno de cada tres operadores agrícolas utiliza IA, la mayoría tiene dificultades para obtener rentabilidades significativas. El problema es estructural: las aplicaciones fáciles de implementar generan rentabilidades modestas, mientras que las oportunidades con mayor retorno de la inversión conllevan mayores requisitos de inversión y un mayor riesgo de ejecución. Quienes logran superar este dilema han obtenido un impacto extraordinario, y uno de cada diez reporta un aumento del EBIT del 10 % o más.²⁴

Anexo 4

Para los operadores, elegir sabiamente entre viabilidad y potencial de crecimiento puede marcar la diferencia entre superar o no alcanzar las previsiones de ganancias. Esto es especialmente importante a la hora de elegir en qué sistemas analíticos invertir y cómo gestionar las inversiones a lo largo del ciclo de desarrollo analítico (análisis exploratorio de datos, desarrollo de pruebas de concepto o producto mínimo viable [MVP] y puesta en producción del aprendizaje automático).

Por este motivo, los operadores del sector agrícola se benefician al máximo invirtiendo en una cartera diversificada de análisis interoperables y ágiles que puedan evolucionar y progresar con el tiempo una vez que hayan demostrado su valor. Idealmente, este proceso comienza con el establecimiento de expectativas realistas a corto plazo, considerando la calidad de los datos y las limitaciones tecnológicas actuales, al tiempo que se planifican las posibilidades futuras con objetivos ambiciosos a largo plazo.

A medida que las empresas desarrollan carteras de análisis ágiles, algunas pautas deberían influir en sus planes estratégicos:

• Tenga en cuenta los plazos. Los resultados rápidos son poco comunes en el análisis de operaciones con materias primas, y la mayoría de las investigaciones cuantitativas y analíticas preoperatorias son inversiones arriesgadas con rendimientos irregulares que pueden variar drásticamente con el tiempo. Algunas empresas han logrado reducir drásticamente el capital circulante mediante una mejor gestión de inventario o la priorización de intermediarios en pocos meses. Sin embargo, la mayoría de los casos de uso de análisis personalizados requieren al menos dos meses para desarrollar un producto mínimo viable (MVP) funcional antes de comenzar la producción.
• Empieza poco a poco y ve ampliando a partir de ahí. Los operadores de materias primas que desarrollan análisis con un alcance limitado tienen más probabilidades de generar valor con mayor rapidez. Planificar una hoja de ruta analítica que conecte los casos de uso interconectados a lo largo de las cadenas de valor y las funciones de las materias primas puede ayudar a que las inversiones se extiendan a un dominio común, lo que permite optimizar la cadena de valor y prepararse para la IA con agentes.²⁵
• Aprovechar las fortalezas existentes. Tácticamente, las empresas pueden aprovechar sus fortalezas, herramientas y enfoques exitosos existentes al crear nuevas funciones analíticas. Al decidir dónde invertir en datos, herramientas y tiempo, es importante considerar el impacto potencial en las ganancias y la rentabilidad, así como la viabilidad y la replicabilidad de los casos de uso.
• Replantear radicalmente los flujos de trabajo. Si bien la IA de última generación y los agentes habilitados por LLM no reemplazarán por completo a los equipos de back-office o middle-office, se espera que la IA con capacidad de gestión de agentes transforme drásticamente los flujos de trabajo en los próximos años. Una encuesta reciente de McKinsey a ejecutivos de comercio de productos agrícolas sugiere que más de la mitad de ellos prevé que la IA genere un aumento del EBIT superior al 5 % durante la próxima década.²⁶Ahora es el momento para que los pioneros y los seguidores rápidos exploren cómo podrían cambiar los flujos de trabajo tradicionales a medida que la IA evoluciona a un ritmo acelerado.

Si bien no existe una bola de cristal que pueda predecir el futuro con exactitud, y la optimización global de todas las decisiones es imposible, los beneficios de implementar carteras de análisis ágiles son notables. Los principales operadores de materias primas que han invertido en análisis predictivos y optimización de la cadena de valor han aumentado su rentabilidad entre 200 y 500 puntos básicos, y se espera que la implementación de IA con agentes en las operaciones posteriores a la negociación (por ejemplo, registro, conciliación y liquidación de operaciones) mejore la productividad entre un 30 y un 60 por ciento en los próximos dos a cuatro años, según un análisis de McKinsey.

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El ritmo de cambio en los mercados agrícolas se acelera y la brecha entre líderes y rezagados se amplía. La próxima ventaja competitiva no provendrá de más paneles de control, sino de flujos de trabajo reinventados, impulsados ​​por agentes de IA que interactúan con modelos predictivos y de optimización que utilizan métodos de aprendizaje automático consolidados. Estos agentes podrían reducir los ciclos de decisión de días a horas, mientras que las importantes medidas de supervisión y gobernanza humanas preservan la seguridad, la confianza y los controles internos.²⁷Construir una sólida base basada en la agilidad podría permitir a las empresas seguir transformándose en el futuro a medida que las nuevas tecnologías y los cambios continúen dando forma a la agricultura global. Si bien persiste la incertidumbre sobre cómo evolucionarán las capacidades de los modelos de IA de vanguardia, los operadores y procesadores que inviertan ahora en una sólida calidad de datos, modelos analíticos interoperables y modelos operativos ágiles podrían estar mejor posicionados para mejorar los resultados comerciales con IA.