El avance de la IA en la agricultura depende de la eficiencia en la estructura de datos
La IA (inteligencia artificial) ha ganado espacio en el día a día de personas y organizaciones. Sin embargo, la nueva frontera en la agricultura no es adquirir nuevas herramientas de inteligencia artificial, sino encontrar una forma más eficiente de estructurar los datos para que la tecnología pueda contribuir a la toma de decisiones.
En un panel de la Cumbre Rural, participantes de Nvidia, John Deere y Mercado Livre presentaron ejemplos de aplicaciones ya utilizadas en operaciones agrícolas, además de discutir los desafíos técnicos y organizativos de ampliar el uso de la tecnología en el sector.
Según Juliano Martins, de Mercado Livre, muchas empresas todavía intentan implementar la IA sin una estructura previa para organizar la información. Afirmó que los modelos de inteligencia artificial se basan en canales de datos en tiempo real, gobernanza e integración de información para generar resultados consistentes.
“La IA llegó a construirse sobre la capa de gobernanza e información”, afirmó.
Martins también destacó que los modelos de IA tienden a reproducir fallas cuando operan de forma desorganizada. Según él, el debate actual involucra no sólo los modelos de lenguaje, sino también el contexto y los mecanismos de comunicación entre agentes de IA.
Otro punto abordado fue la necesidad de cambios organizacionales para adoptar la IA. Martins afirmó que las estructuras tecnológicas tradicionales, basadas únicamente en flujos operativos y que satisfacen demandas específicas, pueden no ser suficientes para entornos considerados “IA primero”.
Mencionó que, en Mercado Livre, el tráfico de información pasa por una estructura de gobernanza centralizada, que incluye mecanismos internos para controlar la entrada y salida de datos y desarrollar modelos propios.
Jomar Silva, Gerente de Relaciones con Desarrolladores de Nvidia, destacó las aplicaciones informáticas de vanguardia en la agroindustria. Según él, equipos como los tractores ya utilizan plataformas capaces de ejecutar inteligencia artificial directamente en el dispositivo, sin necesidad de una conexión permanente a la nube.
Manifestó que esta estructura permite que las aplicaciones operen en ambientes de baja conectividad, escenario común en operaciones agrícolas.
Jomar también citó el crecimiento en el uso de agentes de inteligencia artificial para consultar e interpretar grandes volúmenes de datos corporativos. Según él, las empresas han adoptado sistemas conversacionales para acceder a información operativa y generar análisis sin depender exclusivamente de cuadros de mando o informes tradicionales.
Vinicius Fonseca, gerente de agricultura de precisión de John Deere, afirmó que actualmente la empresa opera como una empresa de tecnología asociada a la fabricación de maquinaria agrícola.
Entre los ejemplos presentados, Fonseca destacó sistemas integrados en pulverizadores capaces de identificar, a través de cámaras e inteligencia artificial, la diferencia entre malezas y cultivos agrícolas durante la operación en el campo. La tecnología permite la aplicación localizada de pesticidas, con un ahorro promedio del 56%, según la empresa.
También mencionó que las máquinas del fabricante salen de fábrica conectadas por módem e integradas en una plataforma de seguimiento y gestión de las operaciones agrícolas.
