La inteligencia artificial, o IA, es un término sencillo que describe algo que representa un cambio enorme en nuestra forma de vivir y trabajar. Se trata de la idea de que la inteligencia -o nuestra capacidad de aprender, adaptarnos, comprender y poner en práctica nuestros conocimientos- puede ser simulada por máquinas y tecnología.
Esto significa que la tecnología puede resolver problemas y aprender, de forma similar a los humanos. Alimentada con enormes cantidades de información, la IA también puede reconocer patrones y generar nuevo contenido. En la práctica, la IA abarca diversas tecnologías, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica.
En la vida diaria, la IA se puede utilizar en tareas cotidianas sencillas, como usar un chatbot como ChatGPT para escribir correos electrónicos, y en la navegación, como obtener datos de tráfico en tiempo real durante el trayecto a casa.
En la agricultura, la IA ofrece numerosas oportunidades para abordar diversos problemas modernos: desde la escasez de mano de obra hasta patrones climáticos impredecibles y la presión de plagas y enfermedades. ¿Cómo se puede utilizar la IA en la agricultura?
Análisis predictivo
Para los agricultores, la IA puede desbloquear una enorme cantidad de información que puede ayudarlos a tomar decisiones más inteligentes para sus cultivos y proteger los campos en los que crecen.
A pesar de las mejores intenciones de los agricultores, los caprichos de la Madre Naturaleza pueden determinar el éxito o el fracaso de la salud y la calidad de los cultivos y, en última instancia, de sus ingresos.
Por lo tanto, dotar a los agricultores de herramientas predictivas que puedan pronosticar las condiciones meteorológicas en momentos específicos, como la temporada de siembra, les permite plantar sus cultivos en las condiciones ideales para prosperar.
Estas herramientas también ayudan a los agricultores a gestionar el riesgo. Estar avisados de un fenómeno meteorológico severo les abre una ventana crucial para asegurar sus cultivos y protegerlos al máximo. Esto puede marcar la diferencia entre que unas pocas hileras de cultivos resulten dañadas por una tormenta y que se pierda toda la cosecha.
Tal es el poder del análisis predictivo del rendimiento. Utiliza IA y aprendizaje automático para analizar décadas de datos históricos con el fin de predecir resultados y anticipar riesgos.
Sin embargo, estas herramientas analíticas no se limitan al pronóstico meteorológico. También pueden utilizarse para predecir plagas y enfermedades, las condiciones del suelo, el crecimiento de los cultivos y el potencial de rendimiento.
Proporciona a los agricultores información en tiempo real sobre brotes de enfermedades e infestaciones de plagas, para que puedan aplicar tratamientos con precisión cuando sea necesario. Esto significa que los agricultores pueden reducir el uso de productos químicos, minimizar su impacto ambiental y ser más sostenibles en sus explotaciones.
Agricultura de precisión y monitoreo de cultivos
Como su nombre indica, la agricultura de precisión es un método de monitoreo y gestión de cultivos a un nivel casi granular. Esta precisión se logra mediante tecnologías y herramientas basadas en IA, como imágenes satelitales, visión artificial y algoritmos de aprendizaje automático.
La tecnología ofrece a los agricultores una vista aérea de sus cultivos y su suelo, con un nivel de detalle que los humanos no podrían captar, como las deficiencias de nutrientes de una planta o los primeros signos de enfermedades e infestaciones de plagas.
Los agricultores pueden entonces utilizar la cantidad precisa de productos que sus cultivos necesitan, cuando la necesitan, lo que lo convierte en una práctica más sostenible y rentable.
Así como un médico prescribe a su paciente un plan personalizado con tratamientos específicos, el poder de la IA nos permite adoptar el mismo enfoque para el cultivo de alimentos.
Gracias a que la IA proporciona a los agricultores más datos que nunca sobre sus cultivos, disponen de más opciones para cuidarlos de forma personalizada y precisa. Esto les ayuda a lograr mejores resultados, como mayores rendimientos con menor impacto ambiental.
IA y agricultura de precisión
Poder observar, medir y analizar las necesidades de los cultivos y el suelo significa que los agricultores pueden ser más eficientes en la forma en que utilizan los recursos para mejorar el rendimiento y la calidad de sus cultivos.
La inteligencia artificial desempeña un papel fundamental en este contexto, ya que proporciona análisis de datos avanzados e información predictiva, lo que permite a los agricultores tomar decisiones informadas y adaptadas a las condiciones específicas de sus campos.
Los algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes cantidades de datos provenientes de sensores, drones e imágenes satelitales para optimizar los programas de siembra, monitorear la salud de los cultivos y predecir la aparición de plagas. ¿Cómo podemos utilizar la IA de forma responsable en la agricultura?
“En Syngenta, vemos la inteligencia artificial como una herramienta para apoyar nuestra misión de proporcionar a los agricultores la mejor tecnología y experiencia para aumentar la productividad y cultivar alimentos saludables, asequibles y sostenibles”.
Los sistemas de IA de están diseñados para apoyar la toma de decisiones humanas, no para reemplazarla, garantizando que las decisiones críticas permanezcan en manos de profesionales con experiencia.
Este enfoque contribuye a mantener los estándares éticos y a proteger contra consecuencias imprevistas. La transparencia y la rendición de cuentas también son principios clave en la estrategia de la IA.
“Nos esforzamos por proporcionar información clara y accesible sobre el funcionamiento de los sistemas de IA, incluyendo sus limitaciones y los datos que utilizan. Al mantener la transparencia, garantizamos la confianza de los agricultores y otras partes interesadas, garantizando así que las tecnologías de IA se utilicen de forma responsable y eficaz”, sostienen en una de las principales empresas del mercado..
