TECNOLOGÍA

Cómo usa el agro la inteligencia artificial

Esta tecnología se usa mucho en prestación de servicios a los productores, que con toma de datos logran hacer más eficiente su producción.

19 de Agosto de 2019

 La inteligencia artificial es la capacidad que tienen las máquinas para aprender a realizar tareas complejas, entendiendo el contexto en el que se hacen, lo que permite -en algunos casos- tomar decisiones basadas en el conocimiento adquirido. Así lo explicaba Lisandro Martínez, CEO de Theia Technologies, en el marco de las exposiciones que KWS impulsó desde el Congreso Aapresid. El especialista explica que la inteligencia artificial existe hace muchos años y ha ido progresando.

El cambio más importante se dio en los últimos años, cuando se empezaron a implementar las redes neuronales artificiales y, más reciente, con la implementación del aprendizaje reforzado, que es el proceso por el cual la máquina puede aprender sola a realizar una tarea. Estos últimos cambios están permitiendo a la inteligencia artificial realizar tareas nunca vistas con altísimo grado de eficiencia y efectividad, explica.

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Ante la inquietud que estas tecnologías generan respecto de los puestos de trabajo, Martínez aseguró que el trabajo humano no podrá reemplazarse, ya que las características de las personas hacen que sea difícil reemplazar al ser humano, pero los trabajos y las personas sí tendrán que readaptarse a esta tecnología. "Seguramente habrá trabajos que desaparezcan, como ocurrió en muchas otras revoluciones tecnológicas, pero se crearán nuevos trabajos también", dijo.

El sector agropecuario es y seguirá siendo un ámbito de adopción rápida de las herramientas de inteligencia artificial en términos de desarrollo de producto y optimización de procesos, advierte.

En esa línea, comenta que el área donde la disrupción inicial se está produciendo es en los servicios a los productores, ya que la tecnología puede entender, aprender y responder a diferentes situaciones emitiendo recomendaciones que incrementen la eficiencia operativa del productor.

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Por ejemplo, el análisis avanzado de datos utilizando herramientas de inteligencia artificial puede entregar información que permita aumentar el rinde de los campos y la eficiencia operativa. También aplica para otros trabajos como el procesamiento avanzado de imágenes, el mezclado óptimo de productos de agroquímicos, el monitoreo de la salud de las plantas y la automatización de procesos repetitivos.

"Para aprovechar de la mejor manera el impacto de estas nuevas herramientas, los profesionales deberán aprender las capacidades de la tecnología y trabajar con las mismas generando mayor valor", concluyó Martínez.


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