Actualmente, todo el mundo habla de ChatGPT, una aplicación avanzada de IA capaz de automatizar la producción de textos. Esto hace que el impacto de la IA sea aún mayor de lo que ya era. La IA también está adquiriendo cada vez más importancia en la horticultura y la agricultura vertical. Durante GreenTech Amsterdam, se analizaron las oportunidades y los desafíos, y se concluyó que la transferencia de conocimientos es necesaria para lograr el éxito.
“La utilidad de la IA en el monitoreo, optimización y pronóstico de rendimiento de cultivos en CEA tiene un potencial transformador para la agricultura y la horticultura”, dice Tiffany Tsui, directora de operaciones del Vertical Farm Institute. “La capacidad de la IA para analizar parámetros ambientales permite la optimización de las condiciones para maximizar el crecimiento y el rendimiento, ofreciendo información vital a los productores para una mejor toma de decisiones. Además, los sistemas impulsados por IA mejoran la eficiencia en la clasificación y cosecha de cultivos, reduciendo los costos laborales y minimizando el desperdicio”.
Complemento para cultivadores humanos
Sin embargo, surge un debate al considerar los desafíos asociados con la utilidad de la IA en la CEA. La eficacia de la IA depende de la calidad y cantidad de datos disponibles, y los sistemas de IA carecen de la comprensión intuitiva que poseen los agricultores humanos, dice Tsui. "Esto hace que la configuración de la IA en la CEA sea compleja y potencialmente costosa, creando una barrera para muchos". A pesar de estos desafíos, la IA se considera un complemento para los agricultores humanos que manejan tareas mundanas, dejando que los agricultores aborden problemas más complejos. "La IA mejora la comprensión de los agricultores sobre sus cultivos al descubrir nuevos patrones, promoviendo la toma de decisiones basada en datos. Operar la IA en la agricultura vertical requiere una amplia gama de habilidades: experiencia técnica, análisis de datos, comprensión agrícola, resolución de problemas y consideraciones éticas, entre otras. La recopilación de datos de alta calidad y la confiabilidad de los sensores son clave para superar las limitaciones y tomar decisiones informadas".
Los sistemas de IA necesitan ser entrenados
La horticultura y los agricultores siempre han estado abiertos a nuevas tecnologías para hacer frente a desafíos como la escasez de mano de obra disponible. Por eso, la automatización de diversos procesos mediante IA puede ofrecer una solución, opina Reinhard Pittschellis de Festo Didactic SE, porque el uso de la IA requiere ciertas habilidades. “Supongo que la agricultura ambiental controlada aumentará las demandas de habilidades técnicas en general. En primer lugar, para operar los sistemas de control del medio ambiente se requieren conocimientos técnicos. Además, la CEA ofrece más posibilidades de automatización. Por ejemplo, el manejo de plantas, la cosecha automática y el control de calidad. Para aplicar esto, los trabajadores deben comprender estos sistemas y saber cómo instalar, mantener y optimizar el equipo. Lo mismo se aplica a la IA. La IA se puede utilizar para controlar el proceso de crecimiento de las plantas, detectar plagas, etc. Para ello, es necesario entrenar los sistemas de IA, y supongo que esto lo harán en parte los agricultores o sus proveedores”.
Pittschellis afirma que la IA depende de muchos sensores, los clásicos como los sensores de temperatura y humedad, pero también los sistemas de visión. “Estos sistemas producirán grandes cantidades de datos y se necesitan ciertas calificaciones para manejarlos. En este momento, no está claro si este conocimiento se concentrará en los proveedores de máquinas que entregan un sistema listo para usar a los productores o si es necesario que el propio productor lo capacite más. Supongo que los productores más pequeños comprarán sistemas listos para usar, los más grandes invertirán en alguna investigación por sí mismos y, por lo tanto, también necesitarán expertos en IA”.
Invierta en un buen e-learning
Pero, ¿cómo se puede formar a los agricultores en materia de IA? Hay dos formas, dice Pittschellis. “Una es integrar los conocimientos y las habilidades necesarias en los planes de estudio de las escuelas agrícolas, de modo que cada graduado entre en el mercado laboral con las habilidades necesarias. Creo que es necesario, pero se necesitan muchos años para ver el impacto. Otra opción es ofrecer formación a la fuerza laboral. Es un método más rápido, pero a veces es difícil atraer a los trabajadores debido a las limitaciones de tiempo. Por supuesto, tenemos que ir en ambas direcciones, y cuando se trata de seguir formando a la fuerza laboral existente, debemos tener en cuenta que no todo el mundo tiene las condiciones necesarias para participar con éxito en dichas formaciones. Para superar las limitaciones de tiempo de los posibles participantes, los conceptos de aprendizaje combinado pueden ayudar. Se imparten los conocimientos a través de cursos en línea, de modo que se pueden consumir en todas partes. Sin embargo, el conocimiento práctico necesita un cierto nivel de formación práctica. Pero con el aprendizaje electrónico adecuado podemos reducir significativamente el tiempo necesario para la formación. El 80% del aprendizaje se realiza en la propia empresa. Este es otro argumento para invertir en buenos contenidos de e-learning, idealmente organizados en pequeñas unidades que puedan consultarse en el lugar de trabajo cuando sea necesario”.
