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Por qué la inteligencia artificial ayudará a tomar mejores decisiones en el campo
Desde un mejor uso de la fertilización hasta la identificación del ganado, las nuevas tecnologías basadas en el análisis de datos están transformando a la agricultura
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Los avances en las tecnologías agrícolas digitales van a tener un gran impacto en la seguridad alimentaria y en la eficiencia del uso de los recursos. Su integración será un desafío para pasar de la captura de datos a tomar de decisiones eficientes.
Los sistemas actuales de apoyo a la toma de decisiones para la selección de insumos de cultivo carecen de la estructura basada en datos y base computacional necesarias para hacer frente con eficacia a la incertidumbre de las variables medioambientales, de producción y de gestión. El desarrollo y adopción de métodos avanzados basados en datos acelerarán el paso de la agronomía tradicional a la cuantitativa, lo que conducirá a decisiones más confiables.
La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) acelera el desarrollo de nuevas soluciones para los sistemas de cultivos, mejorando el rendimiento y el uso de recursos. Por caso, las herramientas informáticas basadas en métodos cuantitativos pueden proporcionar información sobre la selección de diversos agroinsumos, encontrando soluciones más “sitio-especificas”.
Sin embargo, el éxito de la adopción de estos nuevos sistemas basados en la “ciencia de los datos” dependerá, por ejemplo, del costo, las dudas sobre la privacidad de la información, el soporte técnico, el mantenimiento a largo plazo y la complejidad de las tecnologías.
Las aplicaciones actuales de IA incluyen la identificación de ganado, malezas, insectos y enfermedades en plantas, y pueden informar directamente o automatizar acciones específicas como la pulverización más precisa. Aunque puede facilitar la optimización de subsistemas, puede resultar difícil de incorporar por las limitaciones físicas, como la disponibilidad de mano de obra, la ubicación y velocidad de las máquinas, la fertilidad y humedad del suelo, el clima, etc. Por lo tanto, la incorporación de estas variables es más compleja y se hará en forma gradual.
Versiones robustas
Cabe remarcar que las versiones más robustas de IA necesitan la toma de mayor cantidad (y calidad) de datos para la creación de modelos predictivos. De hecho, la IA generativa ya es razonablemente precisa y útil, tanto para principiantes como para expertos en codificación.
Sin embargo, la IA no reemplaza a los agrónomos e investigadores, sino que se necesita aún más de su colaboración para generar mejor información y proveer una mejor interpretabilidad al proceso de toma de decisiones a nivel lote.
Algunos desafíos para el avance de estas herramientas se relacionan con el a datos, conectividad, costo, falta de conexión entre diferentes plataformas e interpretabilidad para generar un proceso efectivo. Aunque se han realizado algunos progresos en el desarrollo y despliegue de plataformas digitales integrales en este sentido, nuestro objetivo es aumentar la adopción y el alcance de estas tecnologías. Al respecto, los principales avances serán sistemas analíticos que ofrezcan recomendaciones adaptativas para optimizar la productividad y reducir el impacto ambiental.
Desde el punto de vista educativo, la IA nos desafía a pensar en una mayor diversidad formativa e interdisciplinariedad, y un enfoque más sistémico. La necesidad de formación de nuevos profesionales será muy grande y clave para el avance de estas tecnologías. Serán esenciales la evolución en la investigación y extensión, integrando ciencias sociales para abordar las barreras culturales y económicas que permitan la adopción de tecnologías para la agricultura del futuro.
La agricultura digital es un campo inmaduro con muchas normas y estructuras de datos diferentes, lo que complica la comunicación e integración de la información. La IA puede ayudar a mejorar la coherencia entre datos para impulsar la toma de decisiones y mejorar los resultados agrícolas. Pasar de enfoques estáticos o basados solo en “experiencia” a otros más dinámicos a la hora de ofrecer recomendaciones agronómicas tiene un valor diferencial.
La colaboración entre los diferentes actores del sector será fundamental para impulsar la adopción de tecnologías digitales. También serán fundamentales el seguimiento y la rápida adaptación a los cambios para garantizar que la agricultura pueda hacer frente a los desafíos del futuro.
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El autor es docente e integra el departamento de Agronomía de la Universidad de Purdue
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