Mercedes Iborra, entrevista en Las Provincias: del dato a la decisión con criterio agronómico

30 de octubre de 2026 4 min de lectura

Las Provincias publica una entrevista con Mercedes Iborra, ingeniera agrónoma y cofundadora y directora de Estrategia de VisualNACert, tras su participación en el VI Congreso Nacional de Ingenieros Agrónomos, celebrado en Valencia del 27 al 30 de octubre. Iborra intervino en el primer vector del congreso, «La transformación digital: de lo que sucede a la decisión», junto a Juan Martínez Climent, CEO de ADIAN y fundador de Agroterra Tecnologías Agrarias, y José Luis Molina Zamora, consejero delegado de Hispatec. Su idea de fondo: la información vale cuando cambia la operación y esa mejora se sostiene en el tiempo.

De lo que ocurre en el campo a la decisión

El reportaje parte de una constatación: una explotación puede medir hoy casi todo y, aun así, entre lo que ocurre en el campo y la decisión que se toma queda un trecho. Iborra lo plantea así: «disponer de información no garantiza que estemos aprovechándola». Por eso pone el foco en cómo se incorpora esa información al día a día de la explotación y en cómo se comprueba el resultado. Que la digitalización abra el congreso tiene para ella una lógica práctica, «porque proporciona la base para aplicar muchas de las capacidades que hoy nos ofrece la inteligencia artificial».

La inteligencia artificial permite, en sus palabras, dar un paso más: avanzar «desde el análisis hacia la recomendación». Ese avance parte de saber qué se persigue, ya sea aumentar la productividad, mejorar la calidad, reducir pérdidas o proteger el margen. Su conclusión: «El valor aparece cuando la información cambia la operación y esa mejora se sostiene en el tiempo».

Una decisión en producción llega hasta la venta

El congreso parte de que los sistemas vivos ya no pueden analizarse por compartimentos, y Iborra traslada esa idea a toda la cadena: «Una decisión en producción influye en la calidad del alimento, en su transformación, en los costes y en las posibilidades de venta». Su ejemplo es concreto: conocer cómo evoluciona una cosecha puede ayudar a organizar recursos, ajustar la planificación industrial y atender oportunidades comerciales. «Si esa información circula y se utiliza a tiempo, mejora la capacidad de respuesta del conjunto», apunta.

Avances desiguales, incluso dentro de una misma empresa

Iborra encuentra aplicaciones avanzadas en la alimentación y el seguimiento animal, la agricultura de precisión, la automatización industrial o la observación del territorio, y advierte de que su desarrollo es desigual: «Y, dentro de esas mismas organizaciones, podemos encontrar procesos que todavía requieren mucho trabajo manual». La clave, para ella, está en que las mejoras lleguen al conjunto: «Una industria gana capacidad si conoce mejor lo que va a recibir; la producción puede planificarse mejor si incorpora las necesidades del mercado».

Explotaciones pequeñas y propiedad de los datos

Para las explotaciones pequeñas, la respuesta empieza por otro sitio: «Lo primero es que la mejora sea clara». Después entran en juego la inversión, la facilidad de uso, la formación y el acompañamiento. Iborra ve en las cooperativas, las comunidades de regantes y los servicios técnicos un camino para compartir capacidades y costes. Sobre los datos, afirma que «el agricultor debe tener claro qué información genera su actividad, quién puede utilizarla, con qué finalidad y cómo puede recuperarla», y recuerda que la dependencia de una plataforma aparece cuando cambiar de proveedor supone perder el histórico.

Cuando las condiciones cambian, el criterio agronómico

Con el clima y el comercio cambiando las reglas, surge la pregunta de si una inteligencia artificial que aprende del pasado sirve para lo que nunca ha visto. Iborra defiende que su utilidad «va más allá de buscar una campaña parecida en el histórico», y pide prudencia: «Cuando cambian mucho las condiciones, hay que comprobar su comportamiento y revisar la confianza que damos a sus resultados».

Ahí ve el papel de la profesión. Un algoritmo que no entiende de biología «puede optimizar una variable y pasar por alto sus efectos sobre otras»: producir más puede parecer un éxito hasta que se mira qué ocurre con la calidad, el coste, los recursos empleados y el margen final. «Por eso el conocimiento agronómico debe formar parte del desarrollo de las soluciones», subraya.

Nuevas funciones para la profesión

Mirando al futuro, Iborra ve oportunidades en desarrollar servicios agronómicos con inteligencia artificial, diseñar procesos automatizados, supervisar sistemas autónomos o dirigir la transformación de empresas. Cree que «algunas serán profesiones nuevas; otras ampliarán mucho el alcance de funciones que ya conocemos». Para aprovecharlo, reclama actualizar la formación, estrechar la relación entre universidad y empresa y dar a los jóvenes la ocasión de trabajar con estas tecnologías.

El Colegio de Ingenieros Agrónomos de Levante (COIAL) ha abierto su serie de entrevistas sobre los doce vectores del congreso con Mercedes Iborra, y publicará una cada viernes.