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Productividad con información. Es así, estamos poniendo todas las fichas a la Inteligencia Artificial (IA) para lograr aumentar la productividad. Hoy, la Inteligencia artificial es una realidad en el sector agropecuario global. Está siendo aplicada en modo masivo por empresas de punta e innovadores.

Podemos encontrar tantas aplicaciones como cultivos y labores existen en el campo, desde aplicaciones para la identificación temprana de enfermedades y evaluación de daños, control de malezas, hasta el uso de robots para la cosecha de frutas y hortalizas, análisis de información satelital, gestión de los recursos agronómicos y monitoreo del ganado. Un gran abanico de modelos predictivos para mejorar la toma de decisiones agronómicas, detección de deficiencias nutricionales en los cultivos, entre otras aplicaciones de relevancia en este ecosistema innovador del cual somos parte.

Cuando le doy vueltas a la definición de inteligencia artificial buscando la correcta y más representativa, se hace evidente que no existe una única definición sobre IA. No es una tecnología específica, ni tampoco pertenece a una clase específica de enfoques técnicos. Podría decir que es un área que estudia el problema de crear inteligencia en las máquinas.

Inteligencia Artificial en la agroIndustria

La agricultura es el pilar de la economía en muchos países del mundo, entre ellos España. Factores como el cambio climático, el crecimiento de la población y la seguridad alimentaria impulsan a la industria agroalimentaria a buscar enfoques innovadores para mejorar el rendimiento de los cultivos. La Inteligencia Artificial emerge como parte esencial de la evolución tecnológica de la agroindustria.

Las aplicaciones más relevantes de la IA en la agricultura las podemos clasificar en tres categorías principales:

Robots: las empresas están desarrollando y programando robots autónomos para ejecutar labores agrícolas básicas como siembra, cosecha, control de malezas y pulverización. (Lea: La inteligencia artificial al servicio de la prevención de hambrunas)

Monitoreo de cultivos y suelos: mediante la visión por dispositivos electrónicos y algoritmos de aprendizaje para procesar datos capturados por drones y / o tecnología basada en software, es viable monitorear la sanidad de los cultivos y el suelo.

Análisis predictivo: con modelos de aprendizaje automático para monitorear y predecir impactos de las condiciones ambientales sobre el desempeño y el rendimiento de los cultivos.

Datos de calidad

Una nueva configuración impulsa los negocios del agro a nivel mundial. Brotan conceptos como bioeconomía, Agtech, redes abiertas y colaborativas que proponen un mercado más dinámico, con agricultores exigentes y comprometidos con la sostenibilidad de su entorno.

Hemos pasado de una agricultura intensiva en fitosanitarios, agua y fertilizantes, a una agricultura intensiva en conocimiento, por medio del uso de una significativa cantidad de datos que se transforman en información de valor.

Si nos fijamos, hace unos años la robotización era mecanización. En la actualidad, con la IA, emergen procesos de razonamiento que transforman no sólo las actividades productivas, sino también el contexto laboral.

Datos de calidad. Sin dudas, es lo que buscan todos los que están en esta temática. Es necesario transformar los datos en información de calidad. Además, integrarlos a otros modelos y plataformas que abran la puerta para la toma de decisiones eficientes y estratégicas, que ayuden a los agricultores y empresas a reducir la incertidumbre.  

Convertir en inteligentes a millones de datos disponibles, para anticipar, predecir y aplicarlos según objetivos e intereses. Un gran desafío.

Un mix de herramientas

La inteligencia artificial, el Big Data y el Machine Learning son tecnologías que siembran ganancias. Posibilitan captar y procesar en tiempo real las enormes cantidades de datos. Estas innovaciones facilitan que los agricultores sean capaces de anticiparse a eventos naturales, enfermedades o plagas, rendimientos, procesos y tomar las mejores decisiones.

Debemos tenerlo claro, no hay una única herramienta capaz de mejorar la actividad agropecuaria, es un mix de todas ellas, su complementariedad. Tú que piensas: ¿La inteligencia artificial llegó al agro para asistir los procesos actuales o para reemplazarlos?  

Por un lado, tenemos a quienes defienden a ciegas los beneficios que aporta la inteligencia artificial para facilitar la toma de decisiones estratégicas en el campo. Por el otro, los que alertan o instalan el temor sobre el riesgo de la pérdida de empleo generalizado, causado por la automatización de los puestos laborales.

Viviremos un escenario laboral donde existirá una mayor interacción entre los hombres y las máquinas, al tiempo que se crearán nuevas categorías de empleos, con una mayor integración de tecnología. Pero, lo particular, es que hoy en día no podemos ni imaginar cuales serán.

Personalmente, considero que hay que ver a la tecnología como un facilitador de las tareas agrícolas, no como un enemigo. Es posible que ciertas profesiones queden obsoletas, pero al mismo tiempo otras se reciclarán o surgirán. Los profesionales tendrán que desarrollar nuevas habilidades y allí se necesitarán crear nuevas carreras o perfiles. La capacidad de adaptarse a los cambios y la formación continua serán un aspecto clave. Creo que no hay que hacer foco en el miedo a la tecnología, sino ocuparnos en seguir formándonos.  

En definitiva, se necesitará a una persona para interpretar los datos obtenidos. Eso sí, cada vez más cualificada. Pero siempre será estratégica la intervención de un humano.

Atmósfera productiva

Tenemos ante nosotros la 4° revolución industrial, en que la Inteligencia Artificial es la mayor protagonista, como también la innovación. Esto está transformando tanto la forma en la que vivimos, como en la que trabajamos. Una nueva atmósfera productiva en la que conviven una gran variedad de tecnologías capaces de hacer transparentes los límites entre lo físico, lo digital y lo biológico, dando como resultado un cambio de paradigma.

Mira un poco a tu alrededor, vives tu cotidianeidad rodeado de IA y, seguramente, no eres consciente de ello. Generas grandes volúmenes de datos, tanto como individuo conectado en las redes sociales, como la generada por los todos los dispositivos y plataformas que utilizas.

El sector agropecuario está poniendo énfasis en el impulso tecnológico exponencial y los cambios disruptivos, porque tiene la firme convicción que ambos son una oportunidad única para diversificar la matriz productiva zonal. Y también, evitar el riesgo de quedar sumergidos cuando el tsunami tecnológico avance. No hablo del futuro, esto es presente.

Debemos ser prudentes y responsables. La IA es una tecnología poderosa pero compleja, que mal interpretada puede tener un impacto negativo. No dejes de lado el enfoque humanista sobre la IA. Esto da para hablar durante horas.

Las nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial, son parte de la solución para lograr aumentos de productividad por medio de la información. Al procesar todas las variables, interpretar los escenarios, simular contextos y realizar prospectiva haciendo uso de la IA podrás detectar la combinación de insumos que mejor se adapta a cada requerimiento, y de esta forma hacer un uso más eficiente de los recursos.  

La IA permitirá al sector agropecuario duplicar su producción de manera sustentable propiciando un negocio más rentable. Y, como he dicho anteriormente, esto no se hace solo. La clave está en la conjunción de la biotecnología, la robótica y la IA, el Big Data, la simulación y la geoestadística.

Recuerda, las ventajas productivas del futuro son ventajas innovadoras. El mundo camina a un nuevo sistema donde la capacidad de conocimiento y de innovación son la fuerza productiva.

No se trata sólo de prever el futuro con algoritmos, sino hacer una agricultura moderna, más precisa e inteligente.

Fuente: ContextoGanadero