Opinion
Gonzalo Martín Díaz
Director de Producto e Innovación en Hispatec
IA en el agro: el verdadero reto no es hacer más eficiente una parcela, sino sincronizar una red entera
Cuando hablamos de IA en agricultura tendemos a imaginar tractores autónomos o sistemas de riego inteligentes. Y sí, todo eso ya está pasando. Pero el verdadero cambio no está en optimizar una parcela ni en automatizar una tarea concreta: está en conectar y sincronizar la red agroalimentaria entera, desde la semilla hasta el lineal. La irrupción de la IA generativa y de la IA agéntica puede acelerar esa transformación, pero solo si sabemos ordenar su “combustible” ―los datos y los procesos― y gestionar bien “el acelerador y el freno” ―las personas―.
Hay varios tipos de IA ya en uso en el sector agrario. Algunas llevan años entre nosotros, aunque no las llamáramos así: modelos predictivos de cosecha o de riesgos de enfermedades, visión artificial en clasificadoras de una planta hortofrutícola, algoritmos para el cálculo de dosificación variable o sistemas de ayuda a la decisión. Ejemplos como See & Spray de John Deere, que aplica el herbicida sólo donde hay efectivamente una mala hierba, o el sistema de IA ResiYou de Bayer, que predice cómo se comportarán los residuos tras una aplicación de tratamiento fitosanitario, demuestran que la IA aplicada al campo ya no es una idea futurista.
Pero no sólo hay uso de IA hoy de cara al agricultor, hay otros usos en muchos otros nodos de esta red agroalimentaria, como por ejemplo el diseño con IA de soluciones de sanidad vegetal, el diseño industrial de plásticos para invernaderos, o sistemas de planificación de pedidos y operaciones con IA de Margaret, de Hispatec.
En el corto y medio plazo, probablemente el mayor impacto de la IA generativa —la que crea textos, imágenes o recomendaciones a partir de grandes volúmenes de datos, como ChatGPT— y la agéntica —sistemas que no solo recomiendan, sino que ejecutan tareas por sí mismos y se coordinan entre ellos— no estará en robots recorriendo fincas o modelos de recomendación más inteligentes, sino en algo mucho más silencioso: la automatización de procesos repetitivos digitales y la simplificación de la interacción humano-software-datos-inteligencia. Y esto, aunque parezca menos espectacular, puede transformar profundamente el sector, porque una parte enorme del trabajo administrativo y operacional del agro sigue dependiendo de personas introduciendo información, revisando documentos, registrando operaciones o buscando datos dispersos entre sistemas distintos. Tramitar una PAC, revisar documentación de certificaciones, registrar una factura o un pedido, generar el “paquete de datos” que acompaña cada operación desde plantar hasta entregar un producto trazable en un supermercado… todo eso consume miles de horas.
En el sector agroalimentario a veces nos centramos demasiado en aplicaciones de “optimización” de precisión agrícola: mejorar fertilización, sanidad vegetal o gestión hídrica de cada semilla o planta. Pero este enfoque ―necesario― ataca sólo el problema individual de la eficiencia, y la IA (y el ecosistema global de agronegocios y tecnológico) nos va a permitir trabajar en la eficiencia de red, eficiencia “de la semilla al consumidor”; y con perspectiva global, no sólo parcela a parcela. [...]
Texto: Gonzalo Martín Díaz