Durante los últimos dos años hemos evaluado numerosas soluciones de inteligencia artificial para los clientes de Agriware: dentro y fuera de Business Central, copilotos, Power Platform, agentes de terceros, plataformas especializadas y distintos frameworks. Hemos investigado, probado y creado prototipos.
Participamos en sesiones, eventos y hackatones. Cometimos errores, dudamos y en ocasiones nos planteamos abandonar el proyecto.
Pero seguimos adelante porque creemos que la IA puede transformar el sector hortícola, siempre que se adapte al trabajo operativo real de los productores.
Invertir en una tecnología prometedora que todavía no responde por completo a las necesidades del cliente no es fácil. También exige mantenerse al día con los rápidos cambios del mercado.
El momento en que cambió nuestra visión de la IA
A finales de 2025, la aparición de OpenClaw nos hizo replantear las posibilidades.
Una sola persona creó esta herramienta y logró repercusión internacional. Durante sus viajes, utilizó agentes de programación que controlaba a distancia mediante WhatsApp.
Aquello nos hizo pensar.
Si una persona podía desarrollar una herramienta de gran alcance con agentes, ¿por qué no iba a poder un equipo especializado como Agriware crear una capa de ejecución para invernaderos? Esto cambió nuestra forma de valorar tanto la viabilidad técnica como la utilidad para los clientes.
La IA dejó de limitarse a responder preguntas y empezó a ejecutar tareas.
¿Qué necesita la IA para resultar útil en un invernadero?
En los últimos dos años hemos visto demostraciones espectaculares y escuchado muchas promesas. Pero en horticultura lo fundamental es realizar el trabajo diario de forma fiable.
Estas son algunas condiciones habituales en las empresas de nuestros clientes:
- Márgenes ajustados, con personal y energía que a menudo representan más del 70 % de los costes directos
- Planificación de producción condicionada por el espacio, la mano de obra y los recursos disponibles
- Logística que debe funcionar correctamente desde la preparación hasta el envío
- Procesos financieros complejos relacionados con costes, abonos por reclamaciones y pagos atrasados
- Cambios constantes en pedidos, planificación y datos maestros
- Conectividad poco fiable: algunos clientes trabajan en zonas rurales donde la conexión a internet no siempre permite depender de servicios en la nube.
Durante más de 15 años, Agriware sobre Business Central ha ayudado a gestionar estos retos. Sin embargo, no encontrábamos herramientas de IA que combinaran fiabilidad, costes razonables y control de los datos.
En vez de empezar por elegir una herramienta externa, preguntamos a nuestros clientes qué tareas consumían más tiempo, provocaban errores o dependían demasiado de la disponibilidad de determinadas personas.
Qué diferencia a los agentes de IA de Agriware
Este trimestre, los primeros clientes empezarán a trabajar con lo que llamamos agentes de Agriware. Son asistentes que ayudan a distintos perfiles de usuario dentro del sistema.
Estas son sus principales características:
- Velocidad. Los agentes se diseñan para ejecutar tareas con rapidez. Puede ajustarse cuánto razonamiento requiere cada operación.
- Uso eficiente de los recursos.No todos los procesos necesitan utilizar modelos de IA. Los agentes emplean las funciones habituales de Agriware cuando son suficientes y recurren a la IA donde aporta valor.
- Control de los datos. La empresa decide qué información comparte, incluso a nivel de campo.
Los datos permanecen bajo su control. Según la arquitectura de Agriware Intelligence descrita aquí, se utilizan recursos dedicados, los datos solo permanecen durante la sesión y no se emplean para entrenar modelos.
- Funciona en local y en la nube. No depende obligatoriamente de Microsoft Copilot. Los clientes no tienen que trasladarse forzosamente a la nube: los asistentes pueden trabajar con entornos Business Central locales o cloud.
- Conocimiento de la horticultura. Los agentes conocen los procesos que gestiona Agriware y pueden ajustarse mediante instrucciones sencillas en lenguaje natural. Si la empresa cambia sus métodos, también puede actualizar esas instrucciones.
- Resultados previsibles. El framework está diseñado para que las acciones sigan reglas definidas y reduzcan la variabilidad. Por ejemplo, la asignación de una orden de trabajo debe ejecutarse de manera coherente, aunque la explicación pueda variar ligeramente.
No desarrollamos estos agentes porque la IA esté de moda, sino porque los invernaderos necesitan velocidad, control, privacidad y resultados que respondan a sus procesos.
Este es solo el principio. Queremos seguir desarrollándolo junto con nuestros clientes.
Arno Hogervorst Director de Innovación e IA de Agriware
¿Le interesa participar? Hay un número limitado de plazas para clientes de Agriware. Puede ponerse en contacto.
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