Desde el lanzamiento de ChatGPT, una interfaz conversacional basada en Inteligencia Artificial Generativa, ha habido mucha discusión sobre los impactos del uso de la inteligencia artificial en los negocios en diferentes sectores de la economía.
La IA generativa utiliza algoritmos de aprendizaje para procesar grandes cantidades de información y tiene la capacidad de aprender patrones complejos de comportamiento a partir de una base de datos. En el caso de esta tecnología, el procesamiento se realiza mediante lenguaje natural, en un modelo llamado Generative Pre-trained Transformer, origen de las siglas GPT.
Por tanto, cuando hablamos de aplicar la IA Generativa, su principal foco está en la conversación y la generación de contenidos. Considero el uso de estas tecnologías como complementos importantes del trabajo humano, especialmente cuando tratamos con un volumen cada vez más impresionante de datos generados por sistemas autónomos. En el caso de los agronegocios, esta innovación puede actuar como un acelerador de las decisiones tomadas por gestores y productores.
Basado en mi experiencia, a continuación describo seis puntos en los que la IA generativa se puede aplicar para apoyar actividades en el campo:
1. Asistencia técnica
Un chatbot basado en GPT puede responder dudas sobre productos agrícolas, uso correcto de fertilizantes o pesticidas, técnicas de siembra, nutrición vegetal, entre muchas otras cuestiones relacionadas con la agricultura, siendo una especie de asistente técnico para el productor.
2. Comunicación con los clientes
Los chatbots pueden proporcionar información sobre los productos a los clientes, como características nutricionales, origen y métodos de cultivo. La tecnología también puede funcionar a la inversa, capturando opiniones y comentarios de los consumidores para generar conocimientos comerciales y mejoras de procesos para los productores.
3. Análisis de datos
La IA Generativa puede procesar a escala pronósticos meteorológicos, datos de cosechas e información de mercado. Los agricultores pueden utilizar los resultados para acelerar la toma de decisiones en diversas etapas del proceso de siembra.
4. Demanda y previsión del mercado
Se puede aplicar el análisis de datos históricos y en tiempo real de la agroindustria para predecir la demanda futura de productos agrícolas y proporcionar información sobre las tendencias del mercado, lo que permite la planificación de la producción.
5. Monitoreo y control de plagas
Con la ayuda de imágenes e información proporcionada por los agricultores, la IA Generativa puede procesar una enorme cantidad de datos para ayudar a diagnosticar enfermedades de los cultivos e incluso sugerir medidas de control fitosanitario.
6. Optimización del uso de recursos
La IA Generativa también puede contribuir a la optimización del agua y los fertilizantes, en función de datos ambientales y características del suelo. Se pueden hacer proyecciones y pronósticos de recursos e insumos con base en el historial de actividades, apoyando así prácticas aún más sostenibles.
Como ocurre con cualquier tecnología nueva, es importante considerar algunas advertencias antes de incorporar estas aplicaciones a la gestión de agronegocios: el rendimiento de la IA Generativa depende directamente de la calidad y representatividad de los datos con los que se alimenta. Por ello, invertir en actualizar y elegir los datos más relevantes para el negocio es vital para obtener respuestas correctas.
Otro punto de atención está relacionado con la seguridad y privacidad de los datos. Es fundamental garantizar el uso responsable de los datos agrícolas para mantener la integridad de las aplicaciones y del servicio.
Teniendo en cuenta estos factores, es innegable el potencial que tienen las tecnologías basadas en IA para la agroindustria. La combinación de tecnología y toma de decisiones humana es la mejor receta para aumentar la eficiencia y garantizar la ventaja competitiva de la agroindustria latinoamericana.
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El autor de este artículo, Fabrício Orrigo, es director de productos para Agro de TOTVS.
