Digitalización, datos e IA: toma de tierra en el sector Agro
Compartimos la entrevista de José Luis Molina, Presidente de Hispatec en Agrointeligencia, donde reflexiona sobre la realidad de lo que es una Inteligencia Artificial en aplicación y cómo debemos de huir de imágenes erróneas y aceptar la idea de una tecnología que ya está presente en la toma de decisiones de la Red agroalimentaria y que día día va demostrando su eficiencia y potencial.
Con frecuencia leemos artículos que nos hablan de la Inteligencia artificial (IA) como algo sacado de la película Star Trek que, de una forma misteriosa y casi mágica, nos va a resolver todos nuestros problemas de un plumazo, e incluso nos puede poner en algunos aprietos como especie por un control omnipresente de todas nuestras acciones.
Es relativamente normal que muchos piensen así, pues el sensacionalismo informativo -o ciertas empresas burbujiles- tienen incentivos importantes para llamar la atención y generar expectativas poco realistas.
La realidad de la IA aplicada, la que ya se está empezando a utilizar en muchas actividades económicas o en nuestro ocio personal, así como la que probablemente utilizaremos en estos próximos años, es bastante más mundana. Se trata de una IA aplicada útil y que puede aportar un valor tangible en múltiples decisiones cotidianas.
Se basa en la digitalización de muchos procesos y en lograr un caudal constante y abundante de datos veraces, fiables, de calidad, que sirvan como combustible para entrenar a algoritmos y servicios de IA, para que sean capaces de ayudarnos en muchas tareas.
En el caso del sector Agro, donde se maneja un número muy elevado de variables que influyen, tanto en la producción primaria como en la transformación, distribución y comercialización de alimentos, la IA aplicada tiene ya algunos casos de uso en funcionamiento y un buen potencial por delante para extenderse en otras muchas aplicaciones.
Así, por ejemplo, entre las aplicaciones que ya están en marcha podemos encontrar casos de uso en la identificación de trabajadores en campo por imagen, video o voz, reconocimiento en plantas de carencias nutricionales, plagas o enfermedades a partir de fotografías, control del estado hídrico de los cultivos a partir de imágenes de satélite o control de calibres y calidad de fruto a partir de imágenes en el tratamiento postcosecha de los mismos..
Donde la IA puede ser realmente útil en el sector Agro es cuando contamos con una buena integración digital de todos los procesos, tenemos muchos y buenos datos, y somos capaces de ejecutar acciones a partir del resultado de los algoritmos. Idealmente esa ejecución se realizará de forma automática o automatizable a partir de los análisis basados en IA y preferentemente en acciones muy frecuentes con datos de entrada que van cambiando.
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