Inteligencia artificial (IA) en el agro: la tercera revolución verde

Tras la primera revolución verde de los años sesenta y setenta del siglo pasado, basada en el fitomejoramiento, y la segunda, en la ingeniería genética y la edición genómica, ha comenzado una tercera, en el marco de la tecnología cuántica, a una velocidad nunca vista. Se trata de la IA. Un concepto que por primera vez se formuló hace siete décadas, al compás de los avances en computación y manejo de datos.

A nivel global, las empresas que han adoptado la cultura de la IA han alcanzado, en promedio, saltos en su productividad del orden del treinta y cuatro por ciento.

Su insumo fundamental es la disponibilidad de datos de rigurosa y confiable calidad para efectos de su procesamiento. Más importante que su volumen por sí solo. De suerte que pueda arrojar conclusiones relevantes para la solución de problemas que ni la mera experiencia humana, ni mucho menos la intuición, podrían lograr.

En suma, se trata de información sistematizada, aplicada a la toma de decisiones óptimas sobre el manejo de recursos económicos, biológicos, humanos.

Esta disciplina ha transitado por un amplio recorrido, como el machine learning, o aprendizaje de las máquinas; el deep learning, o aprendizaje aún más profundo; y la IA generativa, avanzado estadio que incluye el empleo de redes neuronales.

Los grados de sofisticación de la IA han evolucionado a través de diversas categorías, comúnmente conocidas como la estrecha, o sea la original y más simple, orientada a la solución de un solo problema igualmente elemental; la amplia, más compleja; la general y la superior, aún con mayor cobertura; y la multimodal, diseñada para propiciar soluciones sistémicas de muy extendido espectro.

En el caso específico del agro, requisito ineludible es contar con una adecuada dotación de infraestructura, ciertamente costosa, consistente en censores, drones, conectividad, análisis continuo de suelos, riego y recolección inteligentes, labranza mínima y coberturas vegetales, conexión directa entre el productor y el consumidor final. En fin, los componentes medulares de la genuina agricultura de precisión.

Hace un par de lustros, en el municipio de Mesetas en el Meta, una alianza entre Microsoft –hoy empresa líder en prestación de servicios de IA, al igual que Google AI y Open AI, entre otras– y la italiana Lavazza, lideraron un notable efecto demostrativo en favor de un centenar de familias caficultoras aplicando IA, con ingredientes sustancialmente intensivos en conocimiento y talento humano.

Experiencias como ésta, así haya sido reducida, pero pionera en nuestro terruño, se van proliferando mucho más rápidamente en otras latitudes del vecindario (en Argentina desde la Universidad de Córdoba con su unidad de IA en agro, en Brasil desde Embrapa), que valoran en toda su dimensión la tecnología y la capacitación como antesala indispensable para aplicar la IA en las exigentes tareas del campo.

La IA en manera alguna atenta contra el empleo, como suelen proclamar los agoreros de la resistencia al cambio. Por el contrario. Significa una nueva simbiosis entre el ser humano y la máquina. La amenaza real sería desecharla o aplazarla.

Ni legal ni informáticamente hay barreras al libre acceso a la IA. Sus posibilidades, o sus limitaciones, según el caso, dependerán de los atributos cognitivos de sus receptores directos, los cultivadores. He ahí el reto del Estado y la sociedad: educación rural de altísima calidad, conectividad, bilingüismo. A fin de evitar el aumento de las brechas sociales bajo el dominio de la ciencia por unos pocos.

Sin duda, la clave del futuro yace en formar y atraer a la juventud de talento al agro.

*Ex codirector del Banco de la República y ex ministro de Agricultura.