La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías más disruptivas y prometedoras de la actualidad, que tiene el potencial de transformar diversos sectores de la economía. Entre ellos, el sector hortofrutícola, que abarca desde la producción hasta la distribución, se enfrenta a importantes retos y oportunidades derivadas de la aplicación de la IA. Esta ofrece al sector soluciones innovadoras y eficientes para mejorar la productividad, la calidad, la trazabilidad, la seguridad y la sostenibilidad de la cadena agroalimentaria, aportando numerosos beneficios al sector agro.
Además, se percibe en las empresas como una tecnología flexible y adaptable que puede integrarse en procesos existentes sin requerir cambios drásticos en la infraestructura, lo que permite que las organizaciones puedan mejorar la eficiencia y la productividad de manera gradual y sin interrupciones significativas.
Del mismo modo, la IA tiene el potencial de optimizar la cadena de suministro y distribución de frutas y hortalizas, pero esto implica superar desafíos relacionados con la integración de sistemas y la gestión de datos a gran escala.
COPILOT
Entrando en detalle, para Microsoft (partner tecnológico de todas nuestras soluciones) la IA es la tecnología donde más inversión ha realizado en los últimos años. Copilot es un sistema de Inteligencia Artificial creado por Microsoft que funciona como un asistente digital. Utiliza el modelo de lenguaje GPT-4, el mismo que ChatGPT Plus, y se integra en aplicaciones como Microsoft Dynamics 365 Business Central, herramienta sobre la que está desarrollada nuestra solución de gestión de procesos VisionAgro, con Microsoft 365 en Excel, Word, Teams, Outlook, PowerPoint… Permite mejorar la toma de decisiones de los directivos de las organizaciones y mejorar la productividad de los usuarios.
Utiliza modelos de lenguaje avanzados para mejorar la productividad y eficiencia de las organizaciones. Por ejemplo, puede escanear y leer correos electrónicos, detectar órdenes de venta, generar confirmaciones de pedidos y comenzar el proceso de envío.
Estamos trabajando en varias áreas:
– Predicción de la demanda y la cosecha: La IA puede analizar datos históricos y actuales para predecir la demanda de productos hortofrutícolas y la cantidad de cosecha esperada. Esto permite a las empresas planificar mejor sus recursos y minimizar el desperdicio.
– Mejoras en el control de la trazabilidad y seguridad: La IA puede rastrear y registrar cada paso del proceso de producción y distribución, asegurando que los productos cumplan con los estándares de calidad y seguridad. Esto es crucial para mantener la confianza del consumidor y cumplir con las regulaciones.
– Optimización de la toma de decisiones: Utilizando modelos de lenguaje avanzados, la IA puede ayudar a los directivos a tomar decisiones más informadas y rápidas.
– Automatización de procesos: La IA puede automatizar tareas repetitivas y administrativas, como la generación de informes y la gestión de inventarios. Esto libera tiempo para que los empleados se concentren en actividades de mayor valor añadido.
La IA también se integra en aplicaciones móviles que permiten a los técnicos de campo, responsables de calidad y otros empleados realizar parte de su trabajo diario desde un móvil o tablet. Esto facilita la gestión y mejora la eficiencia operativa.
En definitiva, estas aplicaciones de la IA en la gestión de los procesos de un ERP pueden brindar a las empresas hortofrutícolas una ventaja competitiva significativa en
el mercado.
Otros desarrollos
La IA puede ser una herramienta clave para que el sector hortofrutícola enfrente los efectos del cambio climático en términos de plagas y enfermedades. Con su capacidad para analizar datos históricos y en tiempo real, permite prever patrones y brotes de plagas, lo que facilita a los agricultores tomar decisiones preventivas. Además, los sistemas de IA ayudan a monitorear cada paso del proceso productivo, mejorando la trazabilidad y seguridad de los productos.
La IA también permite la aplicación precisa de fertilizantes, pesticidas y agua, disminuyendo el impacto ambiental y mejorando la sostenibilidad agrícola. Además, optimiza la trazabilidad al registrar cada fase del cultivo, garantizando el cumplimiento de normativas de calidad. También es clave en el control de calidad mediante sensores y algoritmos de visión artificial. Asimismo, ayuda a prever y mitigar riesgos, protegiendo los cultivos y minimizando el uso de productos químicos.
IA generativa
La IA generativa tiene el potencial de revolucionar el sector hortofrutícola al crear modelos de planificación de cultivos más precisos y adaptativos. Mediante el análisis de datos históricos y en tiempo real, como patrones climáticos, demanda de mercado y características del suelo, puede ayudar a determinar qué plantar en cada momento, ajustándose a las condiciones específicas de cada terreno y temporada.
Esta tecnología puede simular escenarios de plantación, teniendo en cuenta variables como la rotación de cultivos y el riesgo de plagas. Por ejemplo, puede ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en el estado del suelo, optimizar la rotación para mejorar la salud del suelo y predecir tendencias de mercado para maximizar ingresos.
Integrada en sistemas de gestión como VisionAgro, la IA generativa puede generar planes automatizados que, tras ser aprobados por el equipo, se implementan con precisión. Esto no solo ahorra tiempo, sino que permite decisiones más informadas. En conjunto, la IA generativa transforma la planificación agrícola, optimizando recursos y minimizando el desperdicio.
RETOS
La implementación de la IA en el sector hortofrutícola enfrenta varios desafíos clave. Primero, la integración de sistemas es complicada por la diversidad tecnológica y la falta de estandarización, dificultando el flujo de datos. Además, la gestión y seguridad de datos requieren atención, ya que la IA necesita grandes volúmenes de información, y muchas empresas carecen de digitalización. El costo de implementar IA puede ser prohibitivo, especialmente para pequeños agricultores, debido a la infraestructura necesaria. Por último, hay resistencia cultural y falta de capacitación, lo que exige inversiones en formación para aprovechar al máximo esta tecnología.
Desafíos de la IA en el sector:
• La integración de sistemas es complicada por la diversidad tecnológica y falta de estandarización
• El alto coste de digitalización por volumen de datos
• Resistencia cultural y falta de capacitación
