Imaginemos un campo de manzanos donde unos robots detectan los frutos a cosechar, distinguiéndolos de las hojas y de las ramas gracias a algoritmos de Inteligencia Artificial (IA). Pues esto ya es una realidad. Y es solo un ejemplo de lo que la digitalización y la IA van a representar en los sectores frutícola y hortícola en los próximos tiempos. El uso de robots e IA permiten obtener y gestionar datos, así como realizar tareas que de manera manual son muy laboriosas, con una clara mejora de la eficiencia, una racionalización de la utilización de fitosanitarios y una reducción de la mano de obra, cada vez más escasa en nuestro sector.
Desde el Instituto de Investigación y Tecnología Agroalimentarias (IRTA) estamos convencidos de que estas herramientas pueden conllevar cambios profundos en la estructura de las explotaciones, porque su potencial de transformación es tan grande como el de la mecanización, el uso de agroquímicos o la revolución verde.
De hecho, las técnicas asociadas a la IA ya van siendo incorporadas a las tareas habituales de los productores sin que a veces sean conscientes de ello. Es el caso de la visión artificial para detectar plagas y enfermedades, de los sistemas de soporte a la decisión, o de los modelos extensos de lenguaje usados como asistentes personales.
Trabajamos la digitalización como un proceso basado en el ciclo del dato. Primero se obtienen datos sobre las explotaciones mediante sensores; después se transmiten esos datos de forma inalámbrica para su organización; posteriormente la IA los usa para crear modelos predictivos y, finalmente, los modelos se aplican para dar respuesta a nuestras necesidades.
En concreto, estamos analizando y desarrollando tres ámbitos de aplicación de estas tecnologías. Primero, modelos basados en aprendizaje automático que pueden predecir la calidad de los productos alimentarios, ayudar a manejar los cultivos o mejorar los procesos de la industria alimentaria. Segundo, sistemas de visión artificial para detectar frutos y su tamaño o para identificar plagas o enfermedades. Y tercero, modelos extensos de lenguaje para desarrollar asistentes personales especializados en ámbitos muy específicos de conocimiento.
La transformación digital de la agricultura es clave para enfrentar el desafío de aumentar la producción de alimentos en un 70% adicional para 2050, minimizando a la vez su impacto ambiental y manteniendo la calidad. Sin embargo, este camino presenta, a mi entender, cuatro grandes retos.
El primer reto es la aplicabilidad de las tecnologías. Muchas herramientas de IA son adaptaciones de soluciones desarrolladas para otros sectores, y es necesario ajustarlas a las particularidades del sector agrícola. El segundo: hay que asegurar que estas tecnologías aporten valor añadido; es decir, realmente deben generar un valor tangible en la gestión agrícola para justificar su adopción. El tercer reto es la accesibilidad en la inversión, puesto que el sector agrícola enfrenta grandes dificultades para asumir los costes y trasladarlos a la cadena de valor, por lo que el acceso a la tecnología debe ser viable para los productores. Y, finalmente, el cuarto reto es la capacitación técnica del sector para poder adoptar estas tecnologías de forma eficiente.
Superar estos retos es esencial para aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece la digitalización y, en particular, la IA. Con una inversión inteligente y un enfoque adaptado a las necesidades del sector, la agricultura podrá avanzar hacia un futuro más eficiente, sostenible y productivo.
4 grandes retos en la transformación digital de la agricultura:
1. Aplicabilidad de las tecnologías.
2. Que aporten valor añadido.
3. Accesibilidad en la inversión.
4. Capacitación técnica del sector.
