Principales impactos de la IA en la industria agropecuaria

La inteligencia artificial viene calando fuerte en el mundo empresarial con las últimas tendencias tecnológicas en mejora de procesos y aumento de la productividad, especialmente en la industria agropecuaria. Esta incursión está cambiando el paradigma del sector, acostumbrado en gran medida al trabajo manual y a las operaciones con máquinas rudimentarias que requerían un excesivo control humano para funcionar como corresponde. 

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Desde que se han lanzado diversas aplicaciones al mercado, las empresas que la comenzaron a implementar manifiestan mejoras significativas en su eficiencia y nivel de producción. Ya sea aumentar la calidad de los cultivos, gastar menos recursos y contribuir con las tareas del agricultor para optimizar su tiempo, la inteligencia artificial en la industria agropecuaria está proporcionando soluciones operativas al alcance de la mano que logran rentabilizar procesos antiguamente ineficientes y costosos.

A partir de la recopilación y análisis masivo de información, el sector agropecuario puede dar solución a un gran número de problemas y superar constantes desafíos del día a día. El cambio climático, generado por el alto nivel de contaminación, deforestación y los gases de efecto invernadero, ha impulsado la necesidad de desarrollar herramientas que se ocupen de predecir los cambios y fenómenos meteorológicos, así como optimizar el proceso de los cultivos. En esta noticia, abordamos los distintos cambios tecnológicos que está introduciendo la inteligencia artificial en la industria agropecuaria.

Principales cambios de la inteligencia artificial en la industria agropecuaria

La inteligencia artificial busca que las máquinas aprendan a pensar de manera similar a un ser humano, por lo que la recopilación de datos contribuye a manejar un nivel más amplio de análisis que ayuda en la toma de decisiones. Veamos ahora qué impactos está generando la IA en el agro.

1. Recopilación de datos para anticipar problemas.

La IA se encarga de optimizar la agricultura para que sus procesos sean más precisos, ágiles y eficientes a través de la monitorización de parcelas. De este modo, los tractores con GPS, drones y robots a pie de cultivo pueden recolectar datos precisos que facilitan la toma de decisiones, ya sea anticipando anomalías o detectando oportunidades de mejora.

2. IA para el control de las plagas de cítricos.

La inteligencia artificial también puede aplicar soluciones para el control de plagas que afectan al cultivo de cítricos. El proyecto se centra en lograr que las herramientas de IA puedan detectar tempranamente cualquier indicio de plaga, además permite monitorear continuamente el estado de los cítricos, a fin de evitar una reincidencia de la plaga o la infestación de otra, lo que garantiza que la amenaza de plagas esté bajo control más estricto.

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3. Soluciones de agricultura de precisión.

Se trata de herramientas basadas en inteligencia artificial para recopilar datos con un 90 a 95% de precisión para el conteo de frutas en un árbol. Se conoce por el nombre de OnFruit 360, y consiste en un conjunto de cámaras y GPS que el mismo agricultor puede instalar de manera sencilla en el propio tractor. Allí, las cámaras van capturando tomas del cultivo mientras el trabajador avanza en el vehículo a una velocidad determinada. Las imágenes generadas suministran información sobre el calibre y la cantidad de fruto, el estado de la planta y frondosidad por zonas.

4. Predicción del clima.

Las nuevas aplicaciones de IA permiten obtener información sobre el clima cada vez más precisas, lo que proporciona una inestimable ayuda a los agricultores para predecir los comportamientos del clima, realizando proyecciones con respecto a posibles fenómenos que podrían cambiar el curso de las cosechas. En este sentido, la IA se utiliza regularmente para el análisis de datos meteorológicos, predicción de clima a largo plazo, para anticipar posibles sequías e inundaciones y generar alertas en tiempo real.

5. Optimización del uso del agua.

La implementación de la inteligencia artificial ayuda a optimizar el uso del agua en el agro de diversas maneras. Por un lado, la predicción del clima permite a los agricultores anticiparse a las lluvias o sequías para realizar ajustes en los planes de riego, con el fin de hacer este proceso más eficiente y evitar el desperdicio de agua. Por otro lado, la IA también puede analizar los datos de humedad del suelo, monitoreados periódicamente para calcular el momento propicio en el que sería conveniente regar. 

Incluso, se puede aumentar la eficiencia del uso del agua controlando los sistemas de riego automatizados y determinando la duración y el volumen del riego, en relación con las condiciones de temperatura, humedad, transpiración, etc.

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En líneas generales, la inteligencia artificial en la industria agropecuaria está cambiando la forma de trabajar la tierra, generar cultivos y dominar las fuerzas de la naturaleza, al proporcionar a los agronegocios herramientas tecnológicas que incrementan sus oportunidades comerciales, a partir de un uso más eficiente de los recursos y de los procesos de producción, para ofrecer a los clientes alimentos de mayor calidad y distribuidos de manera más rápida y efectiva.