¿Cuál es el panorama de la inteligencia artificial aplicada al agro América Latina?

Federico Bert, gerente del Programa de Digitalización Agroalimentaria del Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura (IICA), en su sede central, aporta una visión al respecto.

La inteligencia artificial (IA) –especifica como punto de partida–, es un segmento de las tecnologías de base digital usadas en el agro. En cuanto técnica de las ciencias de la computación, agrega, se distingue porque es capaz de realizar funciones cognitivas, efectuar razonamientos y proponer decisiones.

—Por ejemplo, se pueden instalar sensores para medir la humedad del suelo y recibir automáticamente los datos correspondientes en el computador, representados en un gráfico o en una tabla.

Eso corresponde al área de la digitalización, pero no a inteligencia artificial. Uno podría procesar las mediciones de los sensores con algoritmos que interpreten los datos, sumados a la información climática y al estado de las plantas, generando recomendaciones de riego. 

Eso sí sería IA incorporada con otros instrumentos digitales en la gestión agropecuaria.

RESPUESTAS DE EXPERTOS HUMANOS SE CONVIERTEN EN ALGORITMOS ENTRENADOS

A grandes rasgos, el entrevistado organiza las aplicaciones potenciales de la IA en agricultura
en tres grupos:

• Análisis de datos para detectar patrones y hacer predicciones (ej. modelos predictivos de plagas, detección temprana de sequías).

• Visión computacional (ej. algoritmos de identificación de malezas o determinación de superficie y estado de cultivos a partir de imágenes satelitales).

• Optimización de procesos y recomendaciones técnicas (ej. optimización de manejo del riego o apoyo experto a agricultores o técnicos, siendo esta última una de las aplicaciones intuitivas de la IA generativa y herramientas como ChatGPT).

—¿En cuál de esas áreas se registran más avances en Latinoamérica?

—Yo diría que los tres grupos de aplicaciones avanzan casi en paralelo. Desde nuestro rol trabajando con todos los países de las américas en el IICA, hemos encontrado cientos de desarrollos tecnológicos, la mayoría de la mano de emprendedores pequeños y medianos. En Chile hay muchos, más de 100, se trata de un país muy competitivo en las agtechs, que son las empresas o emprendimientos orientadas a ofrecer estas tecnologías. Dentro de ellos, hay decenas para cada uno de los grupos de IA.

PAÍSES LATINOAMERICANOS MÁS AVANZADOS EN IA

—¿Cuáles son los países del continente más avanzados en IA para la agricultura?

—No puedo identificar un país que esté especialmente avanzado en cuestiones de IA. Brasil ha formado una institucionalidad desde el sector público y conformó una cámara convocando también a actores privados para armar un plan estratégico. La Empresa Brasilera de Investigación Agropecuaria, Embrapa, mantiene programas de apoyo y financiamiento a las startups.

Le sigue Argentina, con un desarrollo interesante. Luego vienen Colombia y Chile, porque si bien son más pequeños, en términos proporcionales hay una gran presencia de agtechs, lo cual tiene mucho que ver con las iniciativas políticas existentes en ambas naciones.

En particular Chile tiene programas de impulso de empresas startups que nosotros solemos usar como ejemplo para contar en otros países lo que puede hacerse, y hay fondos gubernamentales orientados a facilitar la digitalización de PYMEs agropecuarias.

—En Perú —continúa el gerente del IICA— asimismo hay iniciativas muy exitosas, como es el caso de Agros (conocido también como Identi), finalista global del MIT Inclusive Innovation Challenge (IIC) 2019 en América Latina. Una de sus opciones corresponde a la oferta de una identidad digital para pequeños productores, abriéndoles posibilidades como el comercio electrónico, el otorgamiento de créditos con herramientas digitales, la telemedicina, entre otros.

México es un caso extraño, ya que los emprendimientos locales de base tecnológica se encuentran muy por
debajo de las capacidades potenciales del país.

TODAVÍA QUEDA MUCHO POR HACER

—¿Cómo se ve el mundo empresarial de la IA agrícola latinoamericana?

—La mayoría de las tecnologías digitales provienen de empresas emergentes, startups. Con ellas conviven las grandes corporaciones tecnológicas y del agro, que incursionan también en el desarrollo de soluciones digitales. Uno ve que Microsoft, por ejemplo, tiene una división agropecuaria, o que una corporación del agro, como Bayer, también viene trabajando fuertemente en estos aspectos mediante adquisiciones y desarrollos propios.

—¿Cuánto se está usando la IA entre los productores?

—El nivel de digitalización es todavía muy bajo. Los productores más grandes, de más escala, más cercanos al mercado, en general están más tecnificados y tienen menos limitantes. Pero incluso entre ellos el uso de todo
lo que hay disponible es bastante bajo. Por ejemplo, los productores agrícolas extensivos de Brasil y Argentina, con miles de hectáreas de trigo, soja o maíz, muestran una adopción menor al 10% en tecnologías como agricultura de precisión, fertilización variable o pulverización selectiva. Sin embargo, resulta muy difícil dar cifras, porque incluso si hubiese un 100% de uso de las tecnologías que te mencionaba, tampoco significaría que estén completamente digitalizados pues quizás no usen instrumentos digitales para comprar sus insumos ni plataformas para vender sus productos o para el registro de las tareas realizadas…

—¿Cuánto afecta la disponibilidad de internet?

—Evidentemente la conectividad es un factor, no suficiente pero sí necesario para el avance de la digitalización. Últimamente se dio un salto cualitativo con la masificación de la conectividad vía satélite, aunque todavía
queda bastante por hacer.

A continuación entregamos algunos ejemplos de iniciativas de inteligencia artificial en Chile, Colombia, Perú y México.

CHILE: OKFRUITAPP EVALÚA EN CAMPO LA CALIDAD DE CEREZAS Y ARÁNDANOS

La Dra. Patricia Möller, ingeniera en bioinformática, es académica e investigadora de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma y fue nombrada una de las “50 mujeres más poderosas del país” por la revista Forbes de Chile en 2024. Ha liderado diversos proyectos de aplicación de inteligencia artificial.

El más exitoso es el sistema integrado de control de calidad Okfruitapp para cerezo y arándano adaptado a las condiciones del campo (https://www.okfruitapp.com/).

Usando una bandeja de soporte en una caja de luz se hace una muestra de 50 frutas, se toma una foto con la cámara de un celular corriente. A través de internet la inteligencia artificial (basada en redes neuronales convolucionales) entrega de inmediato los resultados de curva de color, calibre y porcentaje de defectos externos.

Estas variables de calidad, indica la académica, pueden determinar diferencias de hasta un 300% en el precio del producto. El procedimiento tradicional corresponde a chequeos visuales y calibraje manual, resultando subjetivo, lento e ineficiente.

Actualmente Patricia Möller es parte de un proyecto inter universidades para desarrollar un sistema de monitoreo, detección y prevención de zonas susceptibles a incendios forestales.

SPACE AG EN PERÚ: DE OBSERVACIÓN CON DRONES A INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En un inicio Space AG permitía a los agricultores observar sus campos mediante drones, y detectar problemas en los cultivos que desde el suelo podían pasar desapercibidos. Con el tiempo, la empresa se dio cuenta de que la imagen no era el producto final, sino el punto de partida.

El verdadero valor radicaba en la capacidad de interpretar los datos para la toma de decisiones en el campo, explica el CEO y cofundador de la empresa César Urrutia. Con este desafío en mente, comenzaron a desarrollar su propio software respaldado por inteligencia artificial. 

Actualmente Space Ag recolecta y analiza de manera precisa, estandarizada, indicadores de riego, fenología, fitosanidad, mano de obra y packing. Urrutia ejemplifica con la proyección de postcosecha: los métodos visuales, aleatorios, anotados con lápiz y papel e interpretados en forma subjetiva, generan errores del orden de 15% en promedio, pero con una dispersión que puede llevar el error a un 30 o 40% en algunos lotes.

Esto impacta directamente en la planificación comercial y la rentabilidad de la campaña. Space Ag gracias a modelos matemáticos avanzados es capaz de procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real y encontrar correlaciones imposibles de detectar con métodos convencionales.

LA REVOLUCIÓN EN LOS CAMPOS MEXICANOS ESTÁ POR VENIR

El investigador de la Universidad Autónoma de Baja California Óscar Méndez García, estudia la inteligencia artificial aplicada en los factores tecnológico, organizacional y ambiente en empresas agrícolas de Baja California en el valle de Maneadero, Ensenada, y San Quintín.

En los ranchos bajacalifornianos se avanza en la recogida de datos con sensores, dispositivos de navegación y redes de datos. Esto mejora la eficiencia de cultivos como el tomate, berries, cebolla, pepino, fresa, alfalfa y espárrago. En cuanto a aplicación de inteligencia artificial, Méndez ha constatado que si bien los productores saben de la disponibilidad de tecnologías, no les asignan prioridad pues no les representan beneficios o,
si los hay, son reducidos.

A eso se añaden problemas estructurales. Relata el caso de uno de los ranchos más grandes de la zona de Maneadero, el cual adquirió tractores con dispositivos de geolocalización (GPS). No les funcionaron porque los instrumentos se descalibraban, además de necesitar red móvil 5G y en México hay 4G.

Sin embargo, Óscar Méndez considera que a futuro la IA será incorporada por los productores mexicanos.

EN COLOMBIA BLOOMSPAL CONECTA LOS PROCESOS AGRÍCOLAS AL CONSUMIDOR

Bloomspal es una startup que nació en Colombia en el 2020. Se enfoca en agtech, inteligencia artificial, acceso a mercados de exportación. Conecta a compradores y proveedores de todo el mundo combinando SaaS (software as a service), marketplace, red comercial, pagos y servicios logísticos en un solo lugar.

Incorporó herramientas de IA que le permiten hacer predicción de demanda y logística inteligente mediante algoritmos para optimizar rutas, reduciendo costos y tiempos de entrega.

Así mismo, dice Danilo Miranda de la Espriella, CEO de la empresa, viene tomando relevancia el tema de análisis del mercado para hacer recomendaciones de productos, los chatbots inteligentes que funcionan como asistentes virtuales para el soporte de ventas y ser- vicio al cliente en línea. Para tener transacciones seguras, trabajan con empresas de IA capaces de detectar operaciones fraudulentas.

En el tema de predicción de demanda, se utilizan patrones históricos de compra y tendencias del mercado. En gestión de inventarios se monitorean en tiempo real y se evitan excesos o faltantes de productos.

En experiencia al cliente, se detectan patrones en el historial de compras que permiten proponer nuevos productos; además aumenta el uso de chatbots inteligentes que proveen
atención 24/7.