Inteligencia artificial en la agricultura: aumenta la productividad y eficiencia

La inteligencia artificial (IA) en la agricultura ha tenido un gran crecimiento e impacto positivo en los procesos de producción actuales. 

La tecnología cada día avanza más y es una gran oportunidad para eficientar procesos y crecer la productividad dentro del campo para ganar competitividad y, por tanto, generar un mejor retorno de la inversión. 

En este artículo, vamos a explicarte qué es la inteligencia artificial en la agricultura, qué tecnologías puedes emplear y todos los beneficios que ofrece. 

¿Qué es la inteligencia artificial en la agricultura?

La inteligencia artificial en la agricultura consiste en aplicar toda la tecnología de la que se dispone, con el objetivo principal de optimizar y mejorar las tareas que se realizan durante los procesos de cultivo. 

Se trata de adelantos que se crean a partir de programas informáticos para ejecutar acciones comparables con las que realizaría una persona y poder resolver problemas de manera más eficiente, aumentando también la productividad. 

Influencia de la inteligencia artificial en la agroindustria

Las tecnologías de inteligencia artificial brindan la posibilidad de mejorar una gran cantidad de tareas realizadas durante los procesos de las agroindustrias, como:

• Monitoreo de cambios en tiempo real
• Control y eliminación de plagas
• Revisión de la calidad del suelo
• Aplicación de la fórmula NDVI (Índice de vegetación de diferencia normalizada, por sus siglas en inglés)
• Análisis de datos en tiempo real

La inteligencia artificial en la agricultura puede ayudar en los procesos iniciales, medios y avanzados, es decir, desde la recaudación de datos hasta su análisis y la implementación de acciones o cambios de acuerdo con lo que se detecte que se necesita.

Esto ha ayudado a las agroindustrias a ser mucho más eficientes y rentables, pudiendo brindar mejores productos a precios más bajos, sin perder calidad. 

¿Qué tecnologías de IA se pueden aplicar en la agroindustria? 

En la actualidad, existen varias tecnologías de inteligencia artificial que se pueden implementar en las agroindustrias. 

Las tres áreas principales en las que se puede aplicar IA en la agricultura son:

• Capacidad de predicción
• Robótica orientada a la agricultura
• Monitoreo y evaluación de suelos y cultivos por medio de IoT

Vamos a ver cada uno de manera específica para que conozcas cómo aprovechar esta tecnología dentro de las agroindustrias.

1. IoT y Big Data

IoT (internet de las cosas) y Big Data son dos de las áreas principales en las que la IA puede ayudar a los agricultores y expertos en este sector. 

El alcance de las aplicaciones de big data es muy amplio, pues puede brindar información relevante sobre patrones de lluvia, fertilizantes, cultivos que se deben monitorear o plantar, fechas de cosecha, etcétera. 

En cuanto a IoT, los avances más importantes están en el uso de sensores, drones y otras tecnologías para conocer calidad de suelo, nivel de humedad, nutrientes, riegos y mucho más. 

Un ejemplo es la empresa de tecnología PEAT, con sede en Alemania, que desarrolló la app Plantix, basada en IA, que permite identificar deficiencias de nutrientes en el suelo, plagas, enfermedades de plantas y más, para que los agricultores tengan información sobre qué fertilizantes emplear en cada cultivo para mejorar la calidad de las cosechas. 

2. Deep Learning

El Deep Learning (aprendizaje profundo) es una técnica de IA reciente e innovadora que se ha desarrollado para procesar imágenes y analizar datos, con el fin de identificar y resolver problemas en tiempo o prevenirlos. 

Esto tiene especial relevancia para responder a los desafíos de la agricultura, en términos de producción, productividad, impacto en el medio ambiente y sostenibilidad. 

Una de las ventajas de Deep Learning es que se enfoca en el aprendizaje de funciones, es decir, la automatización en extracción de datos sin procesar, que puede ayudar a resolver problemas más complejos de forma más rápida. 

En aplicación, una de las grandes funciones del Deep Learning es en la cría de especies, pues a partir de datos de campo, se analiza el rendimiento de los cultivos en distintas condiciones climáticas y se puede prever qué genes podrían contribuir más a una planta. 

3. Robots

En un futuro cercano, se espera que los robots tengan un papel importante dentro de la inteligencia artificial en la agricultura. 

Empresas como John Deere ya utilizan la IA en sus procesos y el aprendizaje automático en sus equipos, lo que ha ayudado a los agricultores a tener más éxito en sus cultivos y reducir el impacto ambiental. 

Algunas de las funciones que actualmente pueden realizar los robots en agricultura son:

• Identificar el estado de cultivo y aplicar los productos correspondientes (químicos, fertilizantes, riego)
• Manipular productos a través de brazos colaborativos, por ejemplo, para recolectar frutos
• Recopilar y convertir o analizar información útil para los expertos en agroindustrias
• Evitar el desperdicio de alimentos

4. Machine Learning

El Machine Learning es una tecnología de IA que sigue creciendo y perfeccionándose. En agricultura se emplea para crear y entender los algoritmos que pueden ayudar a los agricultores en términos de condiciones climáticas. 

Con esto, es posible prever cuándo habrá tormentas o alguna situación que pudiera afectar los cultivos, y de esta forma, reducir las pérdidas que podría haber. 

Los algoritmos de Machine Learning pueden ayudar en:

• Manejo de suelo (estudiar los procesos de evaporación, temperatura y humedad de suelo y su impacto)
• Gestión del agua
• Producción ganadera (predicciones para optimizar la eficiencia económica de los sistemas de producción ganadera)

Ventajas de la inteligencia artificial en la agricultura

Implementar la inteligencia artificial en la agricultura brinda muchas ventajas y beneficios a los productores en todas las etapas del proceso de producción y cultivo, pues permite encaminar todo hacia una agricultura de precisión de forma más eficiente.

Entre estas ventajas, destacan las siguientes:

1. Posibilidad de predecir escenarios futuros

El uso de algoritmos como Big Data, Deep Learning y Machine Learning ayuda a predecir escenarios de producción futuros.

Gracias a esto, los agricultores pueden prefigurar las condiciones y los condiciones del cultivos, es decir, saber cómo será su cultivo, los rendimientos del mismo y las técnicas que podrían eficientar sus resultados. 

2. Mayor eficiencia

La tecnología IA también tiene un impacto positivo muy relevante dentro de la agricultura de precisión, pues permite detectar problemas específicos y brindar soluciones concretas con base en ellos.

Un ejemplo son los sensores de inteligencia artificial, que se encargan de detectar malezas y atacarlas para que no crezcan. Asimismo, brindan soluciones, como información sobre los herbicidas que deberían aplicarse. 

3. Aumenta la productividad

La tierra tiene distintos comportamientos y características de acuerdo con el entorno en el que se cultiva. 

En este sentido, la tecnología ha avanzado mucho y la inteligencia artificial en la agricultura permite determinar qué plantar, dónde, cuándo y hasta es posible predecir el volumen de las cosechas. 

Además, la IA permite que robots lleven a cabo tareas repetitivas y de optimización para volver todo más automatizado y sin intervención de humanos, agilizando muchos procesos. 

Con estos datos y ayuda, es mucho más fácil lograr buenos resultados en las cosechas, responder a las demandas de los consumidores y lograr más con menos esfuerzos.

4. Mayor certidumbre

La inteligencia artificial permite procesar una gran cantidad de datos, procesarlos y convertirlos en información útil y valiosa para los agricultores y expertos, lo que brinda mayor certidumbre sobre todos los procesos: precosecha, cosecha y poscosecha. 

Aplicar IA en la agricultura ofrece la posibilidad de realizar tareas con mayor precisión que la que tienen los seres humanos. Incluso, algunas máquinas pueden llegar a tomar decisiones de manera automatizada.

Además, existen factores o elementos que pueden ser indetectables para el ojo humano. Esto se resuelve a partir de la tecnología de IA. 

De esta manera, se pueden tener más garantías y seguridad sobre las inversiones que se deberían hacer a partir del análisis de los datos. 

Desventajas de la inteligencia artificial en la agricultura

Las ventajas de la inteligencia artificial en la agricultura son muy importantes y valen la pena, pero también es importante considerar las desventajas para que todo funcione de manera correcta. 

Estas desventajas, en realidad, no son propias de IA, sino más bien, tienen que ver con la falta de capacitación o conocimiento de quienes deseen implementar esta tecnología en su agroindustria.

1. Deficiencias en el tratamiento de datos

Muchas veces, los datos que se obtienen a partir de IA se dan de manera aislada o no se saben interpretar y se cree que son de baja calidad, lo que puede representar un gran desafío para las agroindustrias. 

Esto solo se puede evitar a partir de una estrategia bien trazada, que permita extraer los datos de IA de forma organizada, consistente y que ayude a interpretarlos de manera profesional, por medio de expertos.

De no ser así, la información no será útil ni ayudará a las empresas en los distintos procesos de producción. 

2. Perfiles no calificados para uso de IA

Otro obstáculo que suele haber en la implementación de IA en la agricultura es la escasez de personal que cuente con las habilidades y experiencia para manejar la tecnología que se quiere implementar. 

Es muy importante que se estudien los perfiles para que la implementación sea un éxito. En caso de que no se cuente con personal capacitado para ello, la solución más efectiva es la consultoría empresarial. 

A través de ayuda de expertos, será mucho más sencillo y productivo implementar IA en agroindustrias, además de que tendrás mayores garantías y te aseguras de que sea una buena inversión. 

3. Costo y tiempo de implementación

El costo y el tiempo de implementación de inteligencia artificial en la agricultura es un factor clave, que se debe tener en cuenta al momento de querer dar este paso. 

Empresas que no tienen experiencia en este proceso y que necesitan ayuda externa, tienen que evaluar el precio y el tiempo que conllevará este cambio para que sea rentable y exitoso. 

Se debe considerar la opción de que se reciba asesoría para la implementación, pero también para el mantenimiento de las tecnologías si es que no se cuenta con área de expertos en este tipo de herramientas IA.

Muchas veces, no se considera y llegan problemas al momento de uso y de aprovechamiento, por lo que debe haber claridad en este aspecto para que no haya malentendidos o una mala experiencia en el uso de IA en la agricultura.

Conclusión

La inteligencia artificial en la agricultura permite eficientar el trabajo que se desarrolla en este sector, dictando órdenes precisas a las máquinas sobre cómo tratar la tierra, conservar y obtener productos de más calidad y con mayor eficiencia.

Gracias a estas tecnologías es posible monitorear y prestar atención a los cultivos 24 horas al días, generando resultados increíbles. No solo ayuda a los agricultores a automatizar procesos, sino que ayuda en la precisión y a obtener un mayor rendimiento con menos recursos sin sacrificar calidad. 

La IA se ha transformado en un recurso clave para que las empresas sean más competitivas y puedan obtener mayores retornos de la inversión en los entornos de producción. 

Por esta razón, es muy importante que se busque dar el paso hacia el uso de tecnologías más recientes, pero siempre de la mano de expertos, que garanticen una correcta transición para aprovechar al máximo los recursos y la inversión que se hace en este proceso.