La IA es la capacidad de las máquinas y sistemas informáticos para realizar tareas que requieren de la inteligencia humana, como el aprendizaje, razonamiento y comprensión del lenguaje natural. En este sentido, Pedro Puigari, consultor de Grupo Amuchástegui, comentó que “nosotros planteamos la gestión de riesgo como la incertidumbre enfrente a los objetivos. Si tenés algo que está permanentemente aprendiendo para dar información como un humano, entonces naturalmente eso te va a dar certidumbre frente a ciertos elementos”.
Por su parte, Puigari plantea que frente a la cantidad de datos con los que hoy se cuenta, a veces es difícil ordenarlos y darles una función, entonces “en algún punto puede llegar a generar un problema. La necesidad de orientar esos datos para buscar resultados es fundamental”.
En esta misma línea, Puigari apuntó a que frente a los avances de la tecnología “o te aggiornas o te quedas afuera. Todavía estamos en un punto en que nosotros como usuarios somos los principales creadores del contenido de esta inteligencia, porque a medida que le damos contenido, lo vamos moldeando como nosotros queremos, de forma tal que obtenemos lo que queremos”. “Ya no hay vuelta atrás”, indicó Puigari y agregó que aún deben definirse muchas cosas como los derechos de autor. “Gestion de riesgo es tratar de conocer lo que está viniendo para poder tomar acciones en consecuencia”, destacó.
Con la aparicion del chatGPT volvio a aparecer en la mesa el tema de la inteligencia artificial, ¿qué es? ¿Para qué sirve? ¿Hasta donde puede llegar? Desde el enfoque de la gestion de riesgos vamos a hablar un poco de esto:
- ¿Qué entendemos por inteligencia artificial?
- La inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas y sistemas informáticos para realizar tareas que requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento, la percepción y la comprensión del lenguaje natural. En términos más simples, la inteligencia artificial se refiere a la habilidad de las máquinas para imitar o simular la inteligencia humana.
- ¿Que tiene que ver la IA con la gestión de riesgos?
- La inteligencia artificial (IA) puede ayudar a los agricultores a tomar decisiones más informadas al proporcionar información detallada sobre los cultivos, el suelo y las condiciones climáticas.
“Tenemos capacidad de generar datos que tienden a infinito en el universo del agro”, destaca Herbert Lewy, gerente general de Agricultura Inteligente y Bioeconomía para Microsoft Latinoamérica, haciendo referencia a la información climática, de imágenes satelitales, capturas de vuelos de drones, índices y sensores que miden valores de PH, nitrógeno, temperatura, fósforo, etc.
“Si a estos datos les aplicamos mecanismos de inteligencia artificial, podemos empezar a cruzar toda la información con conocimiento para tomar mejores decisiones de manejo en la gestión del agro, en ganadería y agricultura, para apuntar a un mayor rendimiento con menos recursos”, agrega en diálogo con Agrofy News sobre lo que considera que es un “proceso de transformación acelerada” del sector.
La IA puede ayudar a:
- Predecir los rendimientos de los cultivos y los patrones climáticos, lo que les permite planificar con anticipación y tomar medidas para reducir los riesgos.
- Identificar enfermedades y plagas antes de que se propaguen, lo que puede reducir los costos y mejorar la calidad de los cultivos.
- Optimizar el uso del agua y los fertilizantes, lo que puede reducir los costos y minimizar el impacto ambiental.
- Proporcionando datos precisos y en tiempo real que les permitan tomar decisiones más informadas sobre el manejo de sus cultivos.
- Las tecnologías de IA, como los drones y los robots, también pueden ser utilizadas en la agricultura para realizar tareas como la siembra, el riego y la cosecha de cultivos, lo que puede mejorar la eficiencia y reducir los costos. (Siembra variable, etc.)
- Ayudar a los agricultores a identificar áreas de riesgo, como aquellas propensas a inundaciones o sequías, y tomar medidas preventivas para minimizar los efectos de eventos climáticos extremos.
- Evaluar el riesgo financiero al proporcionar información detallada sobre los costos de producción, los precios de los cultivos y otros factores que pueden afectar la rentabilidad de una cosecha.
- Algunas Herramientas puntuales:
- Machine learning: Es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos capaces de aprender de los datos, sin ser programados explícitamente para realizar una tarea en particular
- Conducción autónoma de maquinaria agrícola
- Recolección automática de frutas y verduras: Reconociendo que frutas y verduras están con un índice de madurez adecuado
- Aplicadores selectivos de agroquímicos
- Hace poco fuimos a un campo que tenía programado todo el sistema de riego, cada vez que se abría una compuerta le llegaba una notificación.