JAKARTA – En los últimos años, la agricultura se ha convertido en uno de los sectores de una transformación secreta pero revolucionaria.
En medio de todo tipo de desafíos, desde la crisis climática, la degradación del planeta hasta la reducción de la productividad de los pequeños agricultores, la existencia de inteligencia artificial o la existencia de inteligencia artificial (IA) promete un nuevo camino.
No como una alternativa humana, sino una herramienta que abre conocimiento, eficiencia y sistemas alimentarios más flexibles.
En Indonesia, esta pregunta sigue siendo un discurso futurista, y en todo el mundo, la IA ha entrado en el ámbito y el dominio, reemplazando los métodos tradicionales para confiar en la intuición, el trabajo manual y la predicción que no son necesariamente precisas.
Uno de los ejemplos más específicos de avances en tecnología agrícola basada en IA es el uso de robots de control de malezas, como el sistema Laserweeder G2 y el sistema “See & Spray” de John Deere.
La tecnología se ajusta a los principios de los algoritmos de visión computacional y al aprendizaje automático para distinguir entre las principales plantas de malezas no deseadas.
Después de la detección, las malas hierbas son trituradas con luz láser selectiva o herbicida selectivo recubierto de pulverización.
Un estudio de 2024 publicado por Precisionag Alliance señaló que el sistema See & Spray pudo reducir los herbicidas en un 77% en soja y maíz en los Estados Unidos.
Esta cifra no solo significa ahorro de costos, sino que también reduce los principales problemas causados por el uso intensivo de pesticidas.
Sin embargo, la historia de la IA en la agricultura no solo está ocurriendo en los campos a gran escala en los países desarrollados. Lo más interesante es cómo comenzar a adaptarse a tecnologías similares para atraer a pequeños agricultores.
En India, AI4AI (Innovación Agrícola de Inteligencia Artificial Artificial) desarrollado por Microsoft e ICRISAT ofrece servicios de mensajería cortos a los agricultores de Trengan.
Los agricultores simplemente envían fotos de hojas a través de WhatsApp, por lo que el sistema de IA diagnosticará los síntomas de la enfermedad y brindará asesoramiento sobre la atención en función de los datos agronómicos locales.
Según un informe del Foro Económico Mundial 2024, el programa ayuda a aumentar la productividad en un 30% y reducir significativamente las pérdidas de cultivos debido a enfermedades de las plantas.
brecha
Indonesia tiene un gran potencial para adoptar modelos similares. Los resultados del censo agrícola de 2023 indican que el control de la tierra de los agricultores indonesios es inferior a 0.25 hectáreas, o se llama una gran cantidad, o incluso hasta el 40%.
El número de agricultores con controles de tierras de menos de 0.5 hectáreas alcanzó el 62.14%. Como resultado, el número de hogares de empresas agrícolas en Jilalam (RTUP) alcanzó los 16.89 millones, un aumento de NTUP en un 18.49% en 2013 a 14.25 millones.
Por lo general, no tienen acceso a información de consultoría, técnica y de mercado. En este caso, la IA puede llenar el vacío.
Con un sistema instantáneo basado en mensajes regionales o chatbots, los agricultores pueden obtener asesoramiento de fertilización, horarios de plantación o advertencias tempranas basadas en datos climáticos y condiciones de tierra de su ubicación.
Uno de los estudios relevantes relacionados con los antecedentes indonesios es el estudio CIFOR-ICRAF (2023) para fortalecer las oportunidades de IA para la agricultura adaptativa en el sudeste asiático.
En su informe, se observó que la integración de la IA en los sistemas de alerta para los datos climáticos locales, los sensores del suelo y las primeras imágenes satelitales podrían ayudar a los agricultores a responder al cambio climático más rápido.
Por ejemplo, la IA puede predecir el momento ideal para el cultivo de arroz basado en patrones de lluvia e índice de sequía del suelo.
En South Sulawesi, se inició un enfoque similar al trabajar con una startup de Agritech local que desarrolló un panel de predicción basado en datos de BMKG.
Sin embargo, este optimismo debe estar acompañado de una conciencia de los desafíos de la existencia. En Indonesia, el mayor desafío no está exento de tecnología, sino en la preparación de ecosistemas, incluida la alfabetización de agricultores digitales, la infraestructura de red y los mecanismos de financiación.
Del análisis de la investigación de micro agricultura 2018 (Sutas), la proporción de agricultores de arroz es de 10.8%, mientras que el 89.2% restante no usa Internet.
Las cifras sugieren que IA se propone al campo, un enfoque comunitario, capacitación sostenible e intervención política proactiva.
Además, hay problemas relacionados con los atributos de los datos agrícolas. En los sistemas basados en IA, los datos de los agricultores pueden convertirse en nuevos productos de la cultura, plantando estándares hasta la tierra.
Sin una estructura reguladora sólida, se puede acceder o utilizar los datos sin aprobación.
Por lo tanto, es importante que los gobiernos diseñen políticas de protección de datos agrícolas, tal como lo implementan la UE a través del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) para el sector agrícola inteligente.
Ecosistema de innovación
En el futuro, el enfoque necesario no es solo digitalizar la tecnología, sino también transformar el sistema agrícola basado en el conocimiento. La IA debe ser una herramienta para los trabajadores de extensión agrícola, no un sustituto.
Los agricultores siguen siendo los principales actores, y la tecnología es solo un puente, por lo que el conocimiento moderno puede existir en su lenguaje, contexto y vida cotidiana.
Por lo tanto, se pueden hacer referencia a programas de capacitación como la FAO que realizan riego en varios países de la ASEAN.
Son parte de la capacitación en tecnología digital en un plan de estudios escolar en vivo que utiliza un enfoque participativo y problemas fundamentales prácticos en el acto.
Como herramienta, en cada área, también es hora de alfabetizar a los trabajadores de extensión local.
Por otro lado, también es importante establecer un ecosistema de innovación local. Indonesia tiene talentos jóvenes muy potenciales en el campo de la tecnología.
Brin organiza la competencia de innovación de tecnología agrícola con sede en IA, y el Departamento de Agricultura y Universidad puede ser una incubadora de soluciones.
Por ejemplo, la aplicación general agrícola específica de IA, por ejemplo, una versión local “Tanya Tani” que puede responder preguntas de Javanese, Domingo o Bigis, puede ser una innovación concreta que puede acelerar la transformación digital de la aldea.
Los desafíos alimentarios globales no son solo problemas de producción, sino también eficiencia y justicia en el acceso. La IA, si se coloca correctamente, puede ayudar a la agricultura indonesia a saltar sin imitar completamente el modelo de países desarrollados.
Es precisamente en el contexto de la singularidad local, varios agroecosistemas y la cultura agrícola que Indonesia puede convertirse en un laboratorio de innovación agrícola inteligente inclusivo para los desafíos climáticos tropicales.
Por lo tanto, la inteligencia artificial en la agricultura no es solo un problema de automatización y robótica. Se trata de un nuevo espacio para informar a los agricultores.
Se trata de garantizar que la plantación, la cosecha y el procesamiento de decisiones se tomen con ideas mejores, más rápidas y más baratas.
No solo eso, el futuro de la agricultura no solo es difícil de cambiar, sino también justo y humano.
*) El autor es investigador del Bollinger Center for Food Culture Research.
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