En un mundo cada vez más interconectado y con desafíos globales urgentes, los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) establecidos por las Naciones Unidas para el año 2030 se erigen como una hoja de ruta crucial para abordar problemáticas como la desigualdad social, el crecimiento económico sostenible y la protección del medio ambiente a nivel global. Colombia, al igual que otras naciones, se enfrenta al reto de alinear sus políticas y acciones con estos objetivos para avanzar hacia un desarrollo más inclusivo y sostenible. 

Por otro lado, la cuarta revolución industrial, caracterizada por la convergencia de tecnologías que borran las fronteras entre lo físico, lo digital y lo biológico, está transformando rápidamente los sectores económicos a nivel mundial. En particular, la integración de tecnologías 4.0, como la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT), en el sector agrícola promete mejorar la productividad y la eficiencia, contribuyendo así al cumplimiento de los ODS. 

En el contexto nacional, el sector agrícola juega un papel crucial en la economía, especialmente en un país rico en recursos naturales como Colombia. A pesar de los desafíos económicos y sociales, el sector agrícola ha demostrado su resiliencia durante la crisis desencadenada por la pandemia de COVID-19, manteniendo cifras positivas y abasteciendo la demanda alimentaria nacional. Sin embargo, persisten desafíos importantes en términos de desigualdad social, crecimiento económico y sostenibilidad ambiental que deben abordarse.  

El pasado 22 de Febrero del 2024, Yeapp, en conjunto con nuestro aliado Yeapdata y Tecnicaña, desarrollamos el evento “Charla técnica: Explorando los avances en IA y ciberseguridad para el sector agro”. En este blog compartimos memorias del evento y mencionamos algunas iniciativas planteadas para integrar las tecnologías 4.0 e impulsar el desarrollo e innovación en el sector agro colombiano. 

Proyecto Agro 4.0 C4IR.CO 

El proyecto Agro 4.0, impulsado por entidades como el MinTic y el Centro para la Cuarta Revolución Industrial de Colombia (C4IR.CO), surgió como respuesta a la necesidad de modernizar y mejorar la productividad del sector agrícola colombiano mediante la integración de tecnologías emergentes. A través de la implementación de 10 pilotos en cultivos estratégicos como el cacao, el café y el aguacate, se buscó evaluar el impacto de la inteligencia artificial y el internet de las cosas en la mejora de la eficiencia y la rentabilidad de los pequeños y medianos productores. 

Durante la ejecución del proyecto, se identificaron varios retos que representaron obstáculos importantes para su implementación. Entre los principales desafíos se encontraron la falta de acceso a tecnologías avanzadas en algunas zonas rurales, la resistencia al cambio por parte de algunos agricultores y la necesidad de capacitar y sensibilizar a los actores involucrados sobre el potencial de la tecnología en el sector agrícola. Además, se enfrentaron dificultades relacionadas con la interoperabilidad de las diferentes soluciones tecnológicas y la necesidad de adaptarlas a las condiciones específicas de cada cultivo y región. 

A pesar de estos desafíos, el proyecto Agro 4.0 logró obtener importantes conclusiones que resaltan el potencial de la tecnología para mejorar la productividad y sostenibilidad del sector agrícola colombiano. Se demostró que la integración de tecnologías como la inteligencia artificial y el Internet de las Cosas puede generar impactos positivos en la eficiencia del uso de recursos, la toma de decisiones y la calidad de los cultivos. Sin embargo, se reconoce que aún existen retos pendientes en términos de infraestructura, capacitación y políticas públicas que deben abordarse para garantizar una adopción más amplia y efectiva de estas tecnologías en el sector agrícola colombiano. 

Beneficios del uso de IA en el agro 

En el sector agrícola, la implementación de la inteligencia artificial ofrece una serie de beneficios que abarcan cada fase de la cadena de valor. En la fase de cultivo o producción, la IA proporciona soluciones para aumentar la precisión y efectividad en las prácticas agrícolas, lo que se traduce en un aumento de la productividad y una optimización de procesos. Por ejemplo, mediante modelos predictivos sobre estacionalidad y rotación de cultivos, la IA ayuda a los agricultores a tomar decisiones informadas que maximizan los rendimientos. 

En el laboratorio, la IA potencia el análisis de datos y estudios para asegurar la calidad y aumentar la productividad. Esto se evidencia en el análisis y aprendizaje de insumos para lograr cultivos orgánicos de alta calidad, así como en la detección temprana de plagas y enfermedades que pueden afectar los cultivos. Esta capacidad de análisis avanzado permite a los agricultores tomar medidas preventivas y correctivas de manera más eficiente, protegiendo sus cultivos y mejorando la rentabilidad. 

En la fase de distribución y logística, la IA se utiliza para la automatización de la cadena de distribución y el seguimiento óptimo de los productos. Esto garantiza la seguridad, transparencia y confiabilidad en toda la cadena de suministro agrícola, desde la producción hasta el consumidor final. Además, el desarrollo de plataformas digitales y mercados basados en IA facilita la conexión entre productores y usuarios, eliminando intermediarios y optimizando los procesos de venta, lo que se traduce en mayores ingresos para los agricultores. 

Casos de uso de IA en el agro 

A continuación, exploraremos cinco casos de uso que ilustran cómo la inteligencia artificial se ha implementado con éxito en el sector agrícola, mencionando soluciones existentes que abordan diversas problemáticas y optimizan procesos en la cadena de valor. 

• • Predicción de rendimiento de cultivos: Utilizando algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede analizar datos históricos de cultivos, condiciones climáticas, suelos y otros factores para predecir el rendimiento futuro de los cultivos. Un ejemplo destacado es la plataforma "FarmBeats" de Microsoft, que utiliza sensores y drones para recopilar datos en tiempo real y proporcionar recomendaciones precisas a los agricultores. 
• • Detección temprana de enfermedades y plagas: Mediante el análisis de imágenes y datos recopilados por drones o cámaras instaladas en el campo, la IA puede identificar signos de enfermedades o plagas en los cultivos antes de que sean visibles para el ojo humano. La empresa estadounidense “Carbon Robotics” desarrolló robots agrícolas autónomos equipados con inteligencia artificial y sistemas de visión por computadora para optimizar diversas tareas en el campo, como la detección y control de plagas, la aplicación de fertilizantes y herbicidas, y la recolección de cultivos. 
• • Optimización de la gestión del agua: La IA puede analizar datos de sensores de humedad del suelo, pronósticos meteorológicos y otros factores para optimizar la programación de riego y minimizar el desperdicio de agua. La empresa "AvidWater" ofrece una plataforma que utiliza IA para monitorear y gestionar el uso del agua en los cultivos, ayudando a los agricultores a tomar decisiones basadas en datos para una irrigación más eficiente. 
• • Mejora de la calidad del suelo: Utilizando modelos predictivos y análisis de datos, la IA puede proporcionar recomendaciones personalizadas para la gestión del suelo, incluyendo la aplicación de fertilizantes y enmiendas. La empresa "Trace Genomics" utiliza la secuenciación de ADN y la IA para analizar muestras de suelo y ofrecer a los agricultores información detallada sobre la salud del suelo y recomendaciones específicas para mejorar su calidad. 
• • Optimización de la cadena de suministro agrícola: Mediante el análisis de datos de inventario, demanda del mercado, condiciones climáticas y otros factores, la IA puede ayudar a optimizar la logística y distribución de productos agrícolas. La plataforma "AgShift" utiliza IA para analizar la calidad y la frescura de los productos agrícolas durante el transporte y el almacenamiento, ayudando a minimizar el desperdicio y mejorar la eficiencia de la cadena de suministro. 

YeappAgro 

Yeapp también desarrolló su propia solución en la cual se integra IA en el sector agro. Esta solución es YeappAgro, una herramienta predictiva diseñada para agricultores que sugiere el momento óptimo para realizar actividades como abonar, regar, proteger contra plagas y cosechar, con el objetivo de mejorar la producción, gestionar eficientemente los recursos y maximizar las ganancias. Utilizando fuentes de aprendizaje, sensores y estaciones climáticas, así como el aprendizaje de un experto, YeappAgro ofrece distintos tipos de recomendaciones para cada etapa del ciclo de cultivo. Con una efectividad del 86% en el modelo diseñado, esta herramienta ha demostrado su capacidad para mejorar la toma de decisiones en la agricultura. 

Además de su aplicación en cultivos como el café, aguacate o caña de azucar, YeappAgro también tiene el potencial de ser utilizado en otras industrias y cultivos, ofreciendo soluciones predictivas y personalizadas para maximizar la eficiencia y los resultados en diversas actividades agrícolas. Gracias a su enfoque basado en datos y aprendizaje automático, esta herramienta se posiciona como una aliada poderosa para los agricultores y productores colombianos, permitiéndoles optimizar sus operaciones y obtener mejores rendimientos en sus cultivos. 

Futuro de la IA en el agro 

El uso y aplicación de la inteligencia artificial en el sector agrícola presenta un sinfín de oportunidades, pero también enfrenta desafíos significativos. Entre los retos más destacados se encuentran la necesidad de garantizar la accesibilidad y democratización de estas tecnologías para todos los agricultores, especialmente aquellos en regiones menos desarrolladas o con recursos limitados. Además, es fundamental abordar las preocupaciones relacionadas con la privacidad de los datos y la seguridad cibernética en el contexto agrícola, así como promover la formación y capacitación adecuada para que los agricultores puedan aprovechar al máximo estas herramientas. A pesar de estos desafíos, el futuro del uso de la inteligencia artificial en la agricultura es prometedor, ya que ofrece la posibilidad de aumentar la productividad, reducir el desperdicio de recursos, mejorar la sostenibilidad y contribuir a la seguridad alimentaria global. Es crucial seguir invirtiendo en investigación y desarrollo, así como en la implementación de políticas y regulaciones que fomenten el uso responsable y ético de la inteligencia artificial en el sector agrícola, asegurando que beneficie tanto a los agricultores como al medio ambiente.