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.
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.
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.
Las tres áreas principales en las que se puede aplicar IA en la agricultura son:
Vamos a ver cada uno de manera específica para que conozcas cómo aprovechar esta tecnología dentro de las agroindustrias.
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.
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.
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:
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:
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.