La Inteligencia Artificial (IA) es el siguiente paso lógico tras el análisis de Big Data. Si antes el reto era recopilar y analizar grandes volúmenes de datos, ahora la IA nos permite ir más allá, aprendiendo de esos datos, permitiendo analizarlos, estudiarlos y generando recomendaciones automáticas. Esto nos faculta para tomar decisiones en tiempo real, algo fundamental en la agricultura, donde factores como el clima o las plagas pueden cambiar rápidamente la producción.
Sabemos que el sector agrícola es tradicional y que la adopción de tecnología no es tan rápida como en otros sectores. A pesar de esto, creemos que la IA está encontrando su lugar de manera gradual porque ofrece soluciones muy prácticas como el monitoreo de cultivos, la detección temprana de plagas y enfermedades, y la optimización del uso de agua y fertilizantes.
Uno de los principales retos que enfrentamos es la resistencia inicial del sector a adoptar estas tecnologías. Muchos agricultores prefieren los métodos tradicionales, y la inversión en nuevas tecnologías puede ser vista como un riesgo. Además, la calidad de los datos y su integración en sistemas eficientes es un reto técnico. Sin embargo, creemos que la IA puede optimizar la cadena de suministro, desde la predicción de la demanda hasta la distribución, reduciendo ineficiencias y mejorando la rentabilidad.
Eso es en el fondo nuestra solución Aicrop, con la que ayudamos a los productores a optimizar la gestión de toda la información de la que dispone la empresa junto con toda aquella del sector con el fin de hacer planes estratégicos, gestionar y consultar de manera instantánea todos los datos disponibles con una simple pregunta. Además, a través de soluciones como Onfruit y Dendrofruit puedes saber la cantidad de frutos en una plantación o en todas aquellas que tenga el agricultor, saber el tamaño del fruto y conocer la curva de crecimiento de manera diaria.
«Con Aicrop ayudamos a los productores a optimizar la gestión de la información»
La IA también puede jugar un papel clave en la reducción del uso de pesticidas y otros insumos. Con análisis predictivos basados en datos podemos aplicar los productos fitosanitarios de manera más precisa, solo cuando y donde sean realmente necesarios. Esto no sólo reduce el impacto ambiental, sino que también asegura una mayor calidad y seguridad alimentaria, algo que cada vez demanda más el consumidor.
Otro de los retos es el cambio climático, que está agravando los problemas que afectan a los cultivos. Gracias a la IA, podemos detectar estos problemas en etapas tempranas, antes de que se extiendan y causen daños graves a las cosechas, lo que nos permite actuar de forma preventiva, anticipándonos a situaciones que antes hubieran sido difíciles de controlar sin estas tecnologías.
No podemos dejar de mencionar los drones equipados con cámaras y la tecnología de visión por computadora, que están revolucionando la recolección de frutas ya que permiten monitorear grandes áreas de cultivo con precisión, identificando la cantidad de fruto en cada árbol, el estado de maduración de las frutas y optimizando los procesos de cosecha, reduciendo tanto los tiempos como los costes.
Si miramos al futuro, la IA generativa tiene un gran potencial en la agricultura: se podrá planificar qué cultivar y cuándo basándose en predicciones del mercado, clima y otros factores. Además, podría ayudar a diseñar estrategias de producción a medida, mejorando la eficiencia y asegurando un uso óptimo de los recursos en cada etapa del proceso de cultivo.
