Con el aumento del uso de la Inteligencia Artificial (IA) dentro de las producciones agrícolas, hay especialistas que empezaron a notar fallas en la tecnología.
Productores e investigadores están apreciando que el uso de la IA en la producción agrícola no está generando los aportes necesarios a través de la información que transmite. Este fue uno de los temas debatidos en el Agro Management, un encuentro que permitió que referentes de la industria agroalimentaria puedan poner sobre la mesa sus ideas y opiniones.
Una de las principales conclusiones de la instancia de diálogo fue que no sirve para nada la innovación tecnológica si no hay una estructura que la acompañe y permita su desarrollo.
Una de las consignas del encuentro estuvo centrada en cómo proyectar el uso de la IA e el campo. En base a este interrogante, ingenieros y especialistas coincidieron que la realidad actual está atravesada por un generación y aporte constante de información. En ese sentido, cuánto más tecnología se usa más daños se generan y eso puede entorpecer y confundir la toma de decisiones de los productores.
No siempre más es mejor: los problemas en las grandes cantidades de información
Según los exponentes de la actividad, uno de los ejes más complejos ante este escenario son aquellos vinculados al volumen de datos obtenidos.
Si por ejemplo hay información suficiente sobre determinados equipos, pero no se tienen en cuenta los datos económicos o aquellos relacionados a la productividad, esa base informativa no tiene mucho sentido. Es decir, la información no se puede trabajar de forma aislada sino que tiene que tiene que estar integrada a otros aspectos relevantes.
A partir de esta situación, uno de los efectos que se produce es que al momento de seleccionar los datos, la información utilizada se repite sin conseguir aportes innovadores y útiles.
Se está observando que la información no alcanza o no está organizada de manera correcta. Por eso, actualmente hay mucha cantidad de datos disponibles pero aparecen repetidamente en distintos sistemas y no terminan sirviendo para las tareas agrícolas que tiene que realizar el productor agrícola. En esta línea, es necesario trabajar en procesos que permitan clasificar y ordenar la información, evitando que aparezcan varias veces.
De todos modos, algunas acciones se están llevando a cabo. Hay actores involucrados que justamente están recibiendo los datos de una forma mejor organizada y aquella que no viene estructurada, se la limpia para que antes de guardarla se puedan extraer los datos realmente valiosos.
IA: integración y accesibilidad
Actualmente, hay compañías que trabajan con sistemas de recolección de datos más efectivos y mejor desarrollados. Sin embargo, ocurre que muchas veces estos mecanismos no son integrados con otras empresas del sector para poder generar un trabajo cooperativo y más eficaz.
Sucede que si se quiere llevar a cabo una análisis profundo de una producción agrícola, por ejemplo, por hectárea o por lote y escoger los datos relacionados a los rendimientos económicos, muchas veces estos datos no están integrados y no se puede conectar esa información con otros aspectos o sectores especiales que construyan una interacción activa y eficaz.
Para lograr esta integración es necesario tomar el sistema de desarrollo económico y conectarse, extraer la información y volver a introducir datos, enriqueciendo y potenciando la calidad informativa del espacio.
De todos modos hay un camino recorrido y valioso hasta este momento. Si uno observa la situación algunos años atrás, se puede apreciar que no había mucha intención de compartir los datos con otra persona. El productor se mostraba más reticente y con temor al fraude. Además, los pequeños productores en muchas ocasiones se sienten desprotegidos. También había una fuerte desconfianza en compartir información. En este contexto, los sistemas actuales vienen a reforzar la idea de un trabajo colectivo donde la información o las experiencias del otro pueden enriquecer las propias.
En líneas generales, el aporte y la nutrición de datos hace que algunos de los actores involucrados en la cadena productiva se vean beneficiados. Ante este escenario, es necesario trabajar para aprovechar el máximo potencial de la información conseguida e incorporar datos de otros sistemas para conseguir resultados más efectivos y decisiones más acertadas por parte de los productores.
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