Artículo escrito por la periodista agroalimentaria Eva Sereno
La inteligencia artificial (IA) en el sector agroalimentario está más presente de lo que inicialmente se piensa. Son habituales distintas soluciones con esta tecnología, o bien en combinación con otras e, incluso con más técnicas, sistemas informáticos o disciplinas científicas, como la visión artificial, big data, gemelo digital o robótica. Tan solo en el año 2020, el mercado de la IA en agricultura fue de 766,41 millones de dólares. Una cifra que se prevé que se eleve hasta los 2468,02 millones de dólares en el horizonte de 2026. Estos datos ponen de manifiesto su gran poder transformador y refuerzan la previsión de su impacto económico en 2030: un total de 15,7 billones de dólares adicionales en el PIB mundial, según el estudio “Sizing the prize” de PwC.
Pese a ser una realidad desde hace tiempo –el término inteligencia artificial se acuñó por primera vez en 1956-, parece que sea algo nuevo con la irrupción de ChatGPT, un modelo de lenguaje basado en IA desarrollado por OpenAI. El lanzamiento de ChatGPT se ha convertido en viral porque tiene aplicación en prácticamente todos los sectores de actividad, en algunos ya hay evidencias como la educación, así como en las empresas para mejorar, por ejemplo, la productividad.
¿Y qué sucede en la agroalimentación? Este chatbot presenta numerosas ventajas, ya que es capaz de analizar datos y proporcionar información práctica sobre el sector que los agricultores y profesionales relacionados con esta actividad económica pueden emplear para la previsión de cultivos, identificar plagas o programar el riego, entre otras muchas funciones. ChatGPT también abre la puerta a realizar análisis del suelo y a optimizar o introducir mejoras en la agricultura de precisión. Estos son algunos de los usos presentes sobre los que todavía no hay un firme aval por parte de la comunidad científica, aunque algunas pruebas ya se están realizando con su algoritmo o tipos similares.
Información: es el uso más generalizado. Permite obtener más reseñas, informes o referencias sobre el tema que deseen los agricultores por su retroalimentación con las cifras y textos que compila de Internet. No obstante, su algoritmo también puede alimentarse con otras fuentes para introducir datos precisos de un cultivo, una finca o el clima de la zona, entre otros parámetros.
Mejora la toma de decisiones: gracias a su capacidad de analizar grandes cantidades de datos agroalimentarios, este chatbot facilita recomendaciones sobre los cultivos o técnicas de gestión de plagas, llegando incluso a dar soluciones prácticas de cada tema planteado. En este ámbito, diversas universidades y centros de Corea del Sur han desarrollado un algoritmo evolutivo multiobjetivo de IA con el que se ha demostrado que la mejora de la toma de decisiones agrícolas en horticultura ha aumentado las ganancias netas en hasta un 250 por ciento.
Optimiza la producción: la información con la que se alimenta a ChatGPT permite que los agricultores mejoren las prácticas productivas. Entre los usos que ya son posibles están todos los relacionados con la gestión del suelo, el riego, la fertilización y la cosecha. Se dispone así de forma sencilla de datos sobre la mejor época para sembrar o plantar y cosechar y la cantidad precisa de agua y fertilizantes, entre otros aspectos a tener en cuenta en la producción. Trabajos realizados en universidades de China han permitido ya predecir el rendimiento del trigo en invierno.
Plagas y patologías: este chatbot de OpenAI ofrece referencias sobre los síntomas de las enfermedades y posibles tratamientos, además de ayudar a su prevención y detección. También indica las pautas o tratamientos más idóneos para cada cultivo en función de la afección. En este caso, han sido universidades de Turquía e India las que han logrado con algoritmos de aprendizaje automático y profundo clasificar en tiempo real las enfermedades en las plantaciones de manzana, uva y tomate, además de desarrollar un modelo que identifica las patologías en las hojas de las plantas. El resultado es un diagnóstico en fase temprana y pautas de actuación.
Cadena de suministro: ChatGPT proporciona reportes sobre la mejor forma de comercialización de los productos agrícolas, aparte de mostrar recomendaciones sobre los mercados y canales de venta más idóneos. Un agricultor, pequeñas y medianas empresas y cooperativas pueden tener más fácil la gestión de su cadena de suministro, desde la producción a la venta, así como una mayor capacidad de reacción ante entornos volátiles.
Este chatbot, al igual que otras soluciones de IA, puede ayudar a conseguir los Objetivos de Desarrollo Sostenibles (ODS) relacionados con la agricultura:
ODS 2 Hambre Cero: contribuye a la mejora de la productividad agraria y de los ingresos de los productores de alimentos a pequeña escala, sobre todo mujeres y agricultores familiares, mediante un acceso seguro y equitativo a tierras y otros recursos de producción e insumos.
ODS 6 Agua y Saneamiento: ayuda en la mejora de la calidad del agua y la minimización de emisión de productos químicos, aparte de contribuir a un uso eficiente de los recursos hídricos.
ODS 13 Acción por el Clima: con en el mantenimiento de los ecosistemas y el fortalecimiento de la capacidad de adaptación al cambio climático o fenómenos meteorológicos extremos como sequías o inundaciones, a su a vez está vinculado con el ODS 2.
ODS 15 Vida de Ecosistemas Terrestres: la actividad de este chatbot se centra en el papel de la agricultura y ganadería en la preservación de espacios naturales, como los ecosistemas montañosos, y su diversidad biológica o la adaptación de medidas para evitar la degradación de los hábitats naturales.
A pesar de las numerosas posibilidades, ChatGPT no hace todo en agroalimentación. No puede sustituir a un agricultor ni tomar las decisiones de una persona, al menos, de momento, porque carece de pensamiento crítico y de la experiencia de un humano. Tampoco es capaz de suplir su intuición.
Es importante no olvidar que ChatGPT no es ningún experto en agricultura, ya que dispone solo de los datos con los que ha sido entrenado. Un motivo por el que tampoco suplir a otros profesionales del sector, que siguen siendo decisivos para interpretar y comprobar los resultados y, en definitiva, tomar la decisión más adecuada.
En línea con su compromiso por ayudar a los agricultores, Corteva desarrolla herramientas digitales que ayuden al sector a contar con las mejores herramientas a su disposición. Conoce más sobre la tecnología en los cultivos en este capítulo del podcast de Corteva Agroprecisión.
Periodista Agroalimentaria
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