Los avances en las tecnologías agrícolas digitales tienen el potencial de transformar notablemente la seguridad alimentaria y la eficiencia en el uso de recursos. Sin embargo, su integración presenta un desafío, ya que implica pasar de la mera captura de datos a la toma de decisiones efectivas.
Los sistemas actuales que apoyan la toma de decisiones en la selección de insumos para cultivos carecen de la estructura basada en datos y de la capacidad computacional necesaria para enfrentar la incertidumbre de las variables ambientales, de producción y de gestión. La adopción y desarrollo de métodos avanzados basados en datos facilitará la transición de la agronomía tradicional a una más cuantitativa, lo que permitirá tomar decisiones más confiables.
La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) está acelerando la creación de nuevas soluciones para los sistemas de cultivos, optimizando tanto el rendimiento como el uso de recursos. Herramientas informáticas que emplean métodos cuantitativos pueden, por ejemplo, ofrecer información sobre la selección de diferentes agroinsumos, encontrando soluciones más específicas para cada sitio.
A pesar de estos avances, el éxito en la adopción de sistemas basados en la “ciencia de los datos” dependerá de varios factores, como los costos, preocupaciones sobre la privacidad de la información, el soporte técnico, el mantenimiento a largo plazo y la complejidad de las tecnologías involucradas.
Las aplicaciones actuales de IA abarcan la identificación de ganado, malezas, insectos y enfermedades en plantas, y pueden automatizar acciones específicas, como una pulverización más precisa. Aunque esto puede facilitar la optimización de subsistemas, su integración puede verse complicada por limitaciones físicas como la disponibilidad de mano de obra, la ubicación y velocidad de las máquinas, la fertilidad y humedad del suelo, y el clima. Por lo tanto, la incorporación de estas tecnologías será gradual y compleja.
Es importante destacar que las versiones más avanzadas de IA requieren una mayor cantidad y calidad de datos para desarrollar modelos predictivos. Actualmente, la IA generativa ofrece un nivel de precisión y utilidad que beneficia tanto a principiantes como a expertos en programación.
Sin embargo, la IA no reemplaza a agrónomos e investigadores; más bien, requiere de su colaboración para mejorar la calidad de la información y proporcionar una mejor interpretabilidad en el proceso de toma de decisiones a nivel de lote.
Los retos que enfrentan estas herramientas están relacionados con el acceso a datos, la conectividad, los costos y la falta de integración entre diferentes plataformas. Aunque se han logrado avances en el desarrollo de plataformas digitales integrales, el objetivo sigue siendo aumentar la adopción y el alcance de estas tecnologías. Los sistemas analíticos que ofrezcan recomendaciones adaptativas serán cruciales para optimizar la productividad y reducir el impacto ambiental.
Desde la perspectiva educativa, la IA nos invita a considerar una mayor diversidad formativa e interdisciplinariedad, adoptando un enfoque más sistémico. La formación de nuevos profesionales será vital para el avance de estas tecnologías, lo que incluye también la evolución en la investigación y la extensión, integrando las ciencias sociales para abordar las barreras culturales y económicas que faciliten la adopción de tecnologías en la agricultura del futuro.
La agricultura digital es un campo aún inmaduro, lleno de normas y estructuras de datos diversos, lo que dificulta la comunicación e integración de la información. En este contexto, la IA puede mejorar la coherencia de los datos, favoreciendo la toma de decisiones y optimizando los resultados agrícolas. Transformar enfoques estáticos, que se basan únicamente en la experiencia, a métodos más dinámicos en las recomendaciones agronómicas ofrecerá un valor diferencial.
La colaboración entre los diferentes actores del sector es esencial para impulsar la adopción de tecnologías digitales. Además, será crucial el seguimiento y la rápida adaptación a los cambios para que la agricultura pueda enfrentar los desafíos del futuro.
El autor es docente e integra el departamento de Agronomía de la Universidad de Purdue.
