Apostar a la Inteligencia Artificial para aumentar la productividad
Dentro de las ramas de la Inteligencia Artificial el Machine Learning se presenta como una de las áreas con mayor potencial de aplicación en el sector agropecuario.
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La Inteligencia Artificial llegó para ayudarle al productor a tomar decisiones y así, lograr mayor rentabilidad.
Días atrás, se realizó el seminario “Los algoritmos al servicio del agro. El futuro de la Inteligencia Artificial en Argentina”, aunque suene raro, expertos debatieron sobre el futuro de la Inteligencia Artificial (IA) en el mundo y en el país, sus consecuencias económicas, sociales y ambientales sobre el sistema agropecuario y las estrategias que deberían adoptar las organizaciones públicas y privadas para maximizar el aporte de la IA al desarrollo regional.
La IA llegó al agro
Frases como: “Las IA no es algo del futuro, es un tema de hoy”; “El ritmo del cambio tiene que ver no donde llega el más avanzado sino donde se queda el ultimo", marcaron el espíritu del evento, el cual fue organizado por el INTA junto al Instituto para la Integración de América Latina y el Caribe (INTAL) del Sector de Integración y Comercio del Banco Interamericano de Desarrollo (BID).
En ese contexto, Héctor Espina, director nacional del INTA, resaltó: "Entre los desafíos planteados dentro del INTA, debatimos sobre la transición de una agricultura intensiva en insumos a una intensiva en conocimientos, donde la conectividad debe llegar al campo para gestionar la gran batería de datos y que se transforme en información".
Al respecto, los especialistas coinciden en que estamos frente a la 4.° Revolución Industrial y enfatizan la idea de una creciente digitalización con herramientas como la IA, el Big Data y el Machine Learning.
La información como fuente de rentabilidad
Bajo la consigna, Argentina en busca de una agricultura exponencial, diferentes profesionales del sector compartieron su experiencia y recomendaciones sobre la aplicación de la IA a la agricultura y a la ganadería.
En este sentido, desde INTA aclaran que la IA es un campo que estudia el problema general de crear inteligencia en las máquinas y dentro de las ramas de la IA, el Machine Learning, se presenta como una de las áreas con mayor potencial de aplicaciones en el sector agropecuario.
Carlos Di Bella, director del Instituto de Clima y Agua del INTA, sugirió: “Hoy tenemos la posibilidad de duplicar la producción en muchos sectores, para ello la IA va a tener que estar orientada al estudio del ambiente, y no tanto a la genética”.
