{"id":14339,"date":"2024-09-17T21:04:01","date_gmt":"2024-09-17T21:04:01","guid":{"rendered":"http:\/\/elmediodelcampo.com.ar\/?p=14339"},"modified":"2024-09-17T21:04:03","modified_gmt":"2024-09-17T21:04:03","slug":"sembrando-innovacion-6-aplicaciones-de-ia-generativa-que-pueden-impulsar-la-agroindustria","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/elmediodelcampo.com.ar\/?p=14339","title":{"rendered":"Sembrando innovaci\u00f3n: 6 aplicaciones de IA Generativa que pueden impulsar la agroindustria"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

*Fabr\u00edcio Orrigo, director de productos para Agro de TOTVS<\/p>\n\n\n\n

Desde el lanzamiento de ChatGPT, una interfaz conversacional basada en Inteligencia Artificial Generativa, ha habido mucha discusi\u00f3n sobre los impactos del uso de la inteligencia artificial en los negocios, en diferentes sectores de la econom\u00eda. La IA generativa utiliza algoritmos de aprendizaje para procesar grandes cantidades de informaci\u00f3n y tiene la capacidad de aprender patrones complejos de comportamiento a partir de una base de datos. En el caso de esta tecnolog\u00eda, el procesamiento se realiza mediante lenguaje natural, en un modelo llamado Generative Pre-trained Transformer, origen de las siglas GPT.<\/p>\n\n\n\n

Por lo tanto, cuando hablamos de aplicar la IA Generativa, su principal foco est\u00e1 en la conversaci\u00f3n y la generaci\u00f3n de contenidos. Considero el uso de estas tecnolog\u00edas como complementos importantes del trabajo humano, especialmente cuando tratamos con un volumen cada vez m\u00e1s impresionante de datos generados por sistemas aut\u00f3nomos. En el caso de los agronegocios, esta innovaci\u00f3n puede actuar como un acelerador de las decisiones tomadas por gestores y productores, complementa Fabricio.<\/p>\n\n\n\n

Basado en mi experiencia, plante\u00e9 seis puntos en los que la IA generativa se puede aplicar para apoyar actividades en el campo.<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Asistencia t\u00e9cnica<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Un chatbot basado en GPT puede responder dudas sobre productos agr\u00edcolas, uso correcto de fertilizantes o pesticidas, t\u00e9cnicas de siembra, nutrici\u00f3n vegetal, entre muchas otras cuestiones relacionadas con la agricultura, siendo una especie de asistente t\u00e9cnico para el productor.<\/p>\n\n\n\n

      \n
    1. Comunicaci\u00f3n con los clientes<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      Los chatbots pueden proporcionar informaci\u00f3n sobre los productos a los clientes, como caracter\u00edsticas nutricionales, origen y m\u00e9todos de cultivo. La tecnolog\u00eda tambi\u00e9n puede funcionar a la inversa, capturando opiniones y comentarios de los consumidores para generar conocimientos comerciales y mejoras de procesos para los productores.<\/p>\n\n\n\n

        \n
      1. An\u00e1lisis de datos<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

        La IA Generativa puede procesar a escala pron\u00f3sticos meteorol\u00f3gicos, datos de cosechas e informaci\u00f3n de mercado. Los agricultores pueden utilizar los resultados para acelerar la toma de decisiones en diversas etapas del proceso de siembra.<\/p>\n\n\n\n

          \n
        1. Demanda y previsi\u00f3n del mercado<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

          Se puede aplicar el an\u00e1lisis de datos hist\u00f3ricos y en tiempo real de la agroindustria para predecir la demanda futura de productos agr\u00edcolas y proporcionar informaci\u00f3n sobre las tendencias del mercado, lo que permite la planificaci\u00f3n de la producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

            \n
          1. Monitoreo y control de plagas<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

            Con la ayuda de im\u00e1genes e informaci\u00f3n proporcionada por los agricultores, la IA Generativa puede procesar una enorme cantidad de datos para ayudar a diagnosticar enfermedades de los cultivos e incluso sugerir medidas de control fitosanitario.<\/p>\n\n\n\n

              \n
            1. Optimizaci\u00f3n del uso de recursos<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

              La IA Generativa tambi\u00e9n puede contribuir a la optimizaci\u00f3n del agua y los fertilizantes, en funci\u00f3n de datos ambientales y caracter\u00edsticas del suelo. Se pueden hacer proyecciones y pron\u00f3sticos de recursos e insumos con base en el historial de actividades, apoyando as\u00ed pr\u00e1cticas a\u00fan m\u00e1s sostenibles.<\/p>\n\n\n\n

              Como ocurre con cualquier tecnolog\u00eda nueva, es importante considerar algunas advertencias antes de incorporar estas aplicaciones a la gesti\u00f3n de agronegocios. El rendimiento de la IA Generativa depende directamente de la calidad y representatividad de los datos con los que se alimenta. Por ello, invertir en actualizar y elegir los datos m\u00e1s relevantes para el negocio es vital para obtener respuestas correctas. Otro punto de atenci\u00f3n est\u00e1 relacionado con la seguridad y privacidad de los datos. Es fundamental garantizar el uso responsable de los datos agr\u00edcolas para mantener la integridad de las aplicaciones y del servicio, argumenta el ejecutivo.<\/p>\n\n\n\n

              Teniendo en cuenta estos factores, es innegable el potencial que tienen las tecnolog\u00edas basadas en IA para la agroindustria. La combinaci\u00f3n de tecnolog\u00eda y toma de decisiones humana es la mejor receta para aumentar la eficiencia y garantizar la ventaja competitiva de la agroindustria latinoamericana.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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