La inteligencia artificial generativa (IA) es una de las últimas tecnologías innovadoras en 2023. Por otro lado, las personas han estado innovando con técnicas agrícolas desde que comenzaron las civilizaciones.
A medida que avanzamos hacia 2024, ¿podría haber sinergias potencialmente revolucionarias entre la invención más reciente de la humanidad, la IA, y una de sus industrias más antiguas, la agricultura?
«Si observamos la situación actual de la agricultura, especialmente en los Estados Unidos, el trabajo es el desafío número uno en todos los aspectos. Ya sea que seas un agricultor o una empresa en la cadena de suministro, tienes serios problemas de mano de obra donde no tienes suficiente personal. La parte emocionante de la IA es que estas herramientas pueden ayudar a cubrir ciertos roles en el negocio que cada vez son más difíciles de encontrar o llenar», dijo Jake Joraanstad, CEO de Bushel, a PYMNTS para la serie «Efecto de la IA».
Al automatizar tareas y mejorar la eficiencia, la IA puede aliviar los desafíos laborales que enfrentan las empresas agrícolas, muchos de los cuales se ven exacerbados por la naturaleza rural de la industria, lo que dificulta atraer talento de los centros urbanos.
Pero esa no es la única área en la que la IA puede ayudar a impulsar la agricultura hacia adelante.
«Si ampliamos la perspectiva, la agricultura es un problema de oferta y demanda», dijo Joraanstad, señalando que la capacidad de la inteligencia artificial (IA) para ayudar en la toma de decisiones de los agricultores es otra área donde puede tener un impacto significativo.
Por ejemplo, los agricultores a menudo tienen dificultades para determinar qué cultivo plantar en función de la demanda del mercado. Al analizar grandes cantidades de datos, incluyendo tendencias del mercado y patrones climáticos, la IA puede proporcionar información valiosa y recomendaciones, empoderando a los agricultores para tomar decisiones más informadas y optimizar la producción de sus cultivos.
«En la primavera de cada año en América del Norte, un agricultor tiene que decidir qué cultivo va a plantar. Y si el agricultor estuviera al tanto de que la demanda de maíz está aumentando y la de soja está disminuyendo, sabría que plantar maíz este año sería una decisión acertada. Hoy en día no está claro cómo llegar a esa respuesta», dijo Joraanstad, añadiendo que el resultado de esto es mejores precios para los consumidores en el supermercado.
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El impacto de la optimización liderada por la IA
La gestión financiera es otro ámbito en el que la IA puede marcar la diferencia en el sector agrícola.
Las herramientas que ayudan a los agricultores a comprender sus necesidades financieras a lo largo del año pueden llevar a mejores opciones de financiamiento, y al proporcionar información sobre el rendimiento de los cultivos y las condiciones del mercado, la IA capacita a los agricultores para optimizar sus decisiones financieras y reducir la volatilidad del mercado.
«La mayoría de las granjas obtienen un préstamo operativo durante el año, generalmente en cientos de miles, si no en una posición de varios millones de dólares. Tienen que devolverlo, por lo general, al final del año cuando terminan la cosecha. Si [la IA] puede ayudar a los bancos y financiadores que trabajan con ese agricultor a comprender mejor que este agricultor lo hará bien este año, entonces pueden obtener una mejor tasa en su préstamo», dijo Joraanstad, señalando que en el entorno de las tasas de interés actuales, cualquier reducción es bienvenida.
La gestión de la cadena de suministro y el análisis de mercado también son áreas en las que la IA puede ayudar a los agricultores.
Al procesar información extensa, los algoritmos de IA pueden ayudar a las empresas agrícolas a obtener una comprensión más profunda de las tendencias del mercado, lo que les permite tomar decisiones bien fundamentadas en cuanto a precios y distribución, según Joraanstad.
Desde la adopción hasta la implementación
Si bien la adopción de la IA en la agricultura puede enfrentar desafíos como la resistencia al cambio y las preocupaciones sobre la información falsa, los beneficios potenciales son significativos.
«En nuestra experiencia, los agricultores siempre están dispuestos a probar cosas nuevas, y si hay un dolor real, entonces están dispuestos a probar cualquier cosa que pueda resolver ese dolor», dijo Joraanstad. «El problema es que solo tienen una oportunidad al año para hacer bien el cultivo, para hacer bien la operación. Y solo pueden probar tantas iteraciones».
«Los actores de la cadena de suministro, las empresas agroindustriales en el medio, son quienes tienen procesos establecidos que han estado haciendo de una manera específica durante cien años, y son quienes se resisten a algunos de estos cambios», agregó.
Sin embargo, a medida que la IA continúa evolucionando, se espera que juegue un papel crucial en la optimización de la agricultura y en mejorar las operaciones agrícolas, especialmente cuando se aplica en conjunto o combinada con otras tecnologías ya utilizadas en el sector agrícola.
Por ejemplo, el seguimiento por satélite y el reconocimiento de imágenes autónomo se pueden integrar con la IA para monitorear la distribución de cultivos y evaluar la salud de los mismos. De manera similar, a medida que la genética de las plantas se vuelve cada vez más vital en el desarrollo de cultivos, la IA puede ayudar a comprender las complejidades de la genética de los cultivos y optimizar los programas de cría, señaló Joraanstad.
Mirando hacia el futuro, el futuro de la IA en los negocios agrícolas tiene un inmenso potencial.
«Siempre sobreestimamos los primeros tres años de una tecnología y subestimamos gravemente el horizonte de diez años», dijo Joraanstad.
