La agricultura está lista para la inteligencia artificial, pero sus datos no lo están.

La agricultura está lista para la inteligencia artificial, pero sus datos no lo están

La incorporación de la inteligencia artificial en el sector agrícola requiere una comprensión profunda no solo de los atributos del cliente, sino también de las características del terreno. Elementos como las coordenadas GPS, los límites de la granja, los bloques de cultivo y las variaciones del suelo son fundamentales para optimizar la aplicación de insumos, como fertilizantes. Es crucial saber dónde, a qué tasa y en qué área específica de la granja se deben aplicar estos insumos. Ignorar la heterogeneidad de un campo puede llevar a recomendaciones inexactas, que en el mejor de los casos resultan poco efectivas y, en el peor, pueden causar daños significativos.

Además, la responsabilidad en el uso de químicos y el cumplimiento normativo son aspectos que no pueden pasarse por alto. La inteligencia artificial en la agricultura requiere un nivel de control y gobernanza mucho más riguroso que en otros sectores de menor riesgo, ya que una recomendación errónea puede tener consecuencias graves en el campo.

La preparación de datos es un factor clave para el éxito de la inteligencia artificial. Esta preparación determina si la IA cumplirá con su promesa o, por el contrario, generará un ciclo de "basura entra, basura sale". Estar preparado para implementar inteligencia artificial implica contar con un modelo de datos que refleje con precisión el funcionamiento del negocio.

Para empresas como Wilbur-Ellis, un distribuidor agrícola con más de un siglo de experiencia, esto significa conocer a fondo a sus clientes, los campos en los que operan, los insumos que requieren, los proveedores de esos insumos, los precios pagados en temporadas anteriores y cómo todo esto se relaciona con los márgenes de ganancia. La información debe ser actual, consistente y accesible en toda la organización, evitando que esté confinada en sistemas aislados que no se comunican entre sí.

En el ámbito de las operaciones agrícolas, la preparación de datos implica tener una visión confiable y conectada de las actividades en cada campo. Esto incluye registros de la salud del suelo, historiales de aplicación de insumos, datos de rendimiento de temporadas pasadas, rendimiento de equipos y lecturas en tiempo real de sensores de sistemas de riego.

La gobernanza es tan esencial como la estructura de los datos. Los precios fluctúan, las relaciones cambian y los proveedores pueden variar. Un sistema de inteligencia artificial que se base en datos precisos de hace seis meses, sin actualizaciones, generará recomendaciones basadas en una realidad que ya no existe.

Afortunadamente, el camino hacia la preparación de datos es alcanzable. Comienza con la creación de un modelo de datos robusto: una única fuente de verdad que conecte clientes, proveedores, productos, precios, pedidos y márgenes de manera que refleje la operación de la organización.

A partir de ahí, se requieren sistemas de datos que operen con la rapidez necesaria para ofrecer información en el momento en que se deben tomar decisiones, marcos de gobernanza que aseguren la fiabilidad de esos datos a lo largo del tiempo y controles de seguridad que garanticen que la información sensible del negocio esté accesible únicamente para las personas adecuadas y bajo las condiciones correctas.