CAMPO — Máquinas inteligentes: ¿al servicio del agro o amenaza laboral?

Los espe­cial­is­tas coin­ci­den en que esta­mos frente a la Cuar­ta Rev­olu­ción Indus­tri­al. Así, la Inteligen­cia Arti­fi­cial (IA), el Big Data y el Machine Learn­ing son tec­nologías que vinieron para quedarse y gen­er­an un cam­bio de par­a­dig­ma que divide la can­cha. Frente a este esce­nario, el pasa­do jueves los exper­tos se reunieron en un ciclo de char­las-debate orga­ni­za­do por el Insti­tu­to para la Inte­gración de Améri­ca Lati­na y el Caribe (INTAL), del Sec­tor de Inte­gración y Com­er­cio del BID y el INTA, para com­par­tir sus miradas sobre el impacto de la IA y su apli­cación al cam­po argenti­no. En este sen­ti­do, Héc­tor Espina, direc­tor nacional del INTA, señaló: “Se obser­va un gran cam­bio de par­a­dig­ma, donde se trans­for­man no solo las capaci­dades pro­duc­ti­vas sino el mun­do lab­o­ral”.

Mucho se habla pero poco se sabe. Antes de entrar en tema, cabe aclarar que la IA es un cam­po que estu­dia el prob­le­ma gen­er­al de crear inteligen­cia en las máquinas y den­tro de las ramas de la IA, el Apren­diza­je de Máquinas (Machine Learn­ing) es una de las áreas con may­or poten­cial de apli­ca­ciones en el sec­tor agropecuario.

¿Reem­plaza, desplaza o crea empleo?

Por un lado, están quienes defien­den los ben­efi­cios que apor­ta una inteligen­cia supe­ri­or para facil­i­tar la toma de deci­siones estratég­i­cas y, por el otro, los que aler­tan sobre el ries­go de un desem­pleo gen­er­al­iza­do cau­sa­do por la autom­a­ti­zación de los puestos de tra­ba­jo. Kevin LaGrandeur, pro­fe­sor del Insti­tu­to Tec­nológi­co de Nue­va York (NYIT), abrió el encuen­tro con una con­fer­en­cia magis­tral. Allí, comen­tó que en su libro Sobre­vivir a la Era de la Máquina, escribió: “Según la Orga­ni­zación para la Coop­eración y el Desar­rol­lo Económi­co (OCDE), la autom­a­ti­zación de algu­nas tar­eas en un tra­ba­jo no con­duce nece­sari­a­mente a la autom­a­ti­zación de todo el tra­ba­jo”.
Sin embar­go, tam­bién aludió en su libro a una esti­mación real­iza­da por la empre­sa de inves­ti­gación tec­nológ­i­ca Gart­ner, la cual predi­jo que “los robots y las máquinas inteligentes reem­plazarían un ter­cio de los tra­ba­jos de Esta­dos Unidos para 2025”.

En tan­to, LeGrandeur graficó: “Los robots cosechadores nece­si­tan un com­pañero para super­vis­ar el pro­ce­so. Es un ejem­p­lo de que las per­sonas van a poder reten­er su tra­ba­jo para cuan­do la autom­a­ti­zación aumente”. En el caso de otros ofi­cios como el del tele­mar­keter advir­tió que “van a desa­pare­cer”. No obstante, aclaró: “Creo que la situación no va a ser tan extrema, hay evi­den­cia de que se van a perder algu­nas tar­eas o partes de un tra­ba­jo”. De acuer­do al exper­to la his­to­ria mues­tra que las rev­olu­ciones indus­tri­ales engen­dran una gran can­ti­dad de nuevos empleos que evolu­cio­nan des­de la base de la rev­olu­ción mis­ma, de la tec­nología que lo causó.

Inno­vación para mejo­rar la pro­duc­tivi­dad

Según el INTA, la IA es una real­i­dad en el sec­tor agropecuario glob­al, con apli­ca­ciones incip­i­entes en la iden­ti­fi­cación tem­prana de enfer­medades y eval­u­ación de daños en el con­trol de malezas vía un uso más efi­ciente de her­bi­ci­das, la uti­lización de robots para la cosecha de fru­tas, el análi­sis de infor­ma­ción satelital, el mejo­ramien­to de la salud del sue­lo, el mejo­ramien­to genéti­co de plan­tas y ani­males, el mon­i­toreo del gana­do, el uso de mod­e­los pre­dic­tivos para la mejo­ra en la toma de deci­siones agronómi­cas y el tes­teo de cul­tivos con defi­cien­cias nutri­cionales, entre otras apli­ca­ciones de rel­e­van­cia.

En este sen­ti­do, y ante del desafío de una Argenti­na en bus­ca de una agri­cul­tura y ganadería expo­nen­cial, Guiller­mo Sal­vatier­ra, CEO y Ger­ente Gen­er­al de Fron­tec, una platafor­ma tec­nológ­i­ca que com­bi­na los avances de la cien­cia aeroe­s­pa­cial, infor­máti­ca y agronómi­ca para ofre­cer solu­ciones inno­vado­ras y sus­tenta­bles a toda la cade­na de val­or frente a los desafíos de la pro­duc­ción de ali­men­tos, señaló: “La IA es una opor­tu­nidad. Si nue­stro desafío es incre­men­tar la pro­duc­tivi­dad, hay que mapear cada píx­el de cada lote, jun­tar esa enorme can­ti­dad de datos y bus­car la cor­relación. Se tra­ta de bus­car la pro­duc­tivi­dad no vía insumo, sino vía infor­ma­ción”.

Si bien el desar­rol­lo de la IA en la ganadería aún es incip­i­ente en Argenti­na, ya se reg­is­tran algunos desar­rol­los. Al respec­to, Ricar­do Gar­ro del INTA Anguil comen­tó: “Nosotros creamos un sis­tema de comederos para medir el con­sumo indi­vid­ual de los ani­males, cada uno de ellos tiene una car­a­vana com­er­cial que posee un chip y con esos datos, a través de un algo­rit­mo se logra esti­mar la efi­cien­cia del con­sumo”.

Por últi­mo, Car­los Di Bel­la, direc­tor del Insti­tu­to de Cli­ma y Agua del INTA, frente a este mun­do de datos, algo­rit­mos y análi­sis, recomendó: “Hoy ten­emos la posi­bil­i­dad de duplicar la pro­duc­ción en muchos sec­tores, y para ello, la IA va a ten­er que estar ori­en­ta­da fuerte­mente al estu­dio del ambi­ente y no tan­to a la genéti­ca”. A su vez, a modo de reflex­ión, expresó: “El futuro va a estar en cómo hace­mos meter­le a la IA mul­ti­dis­ci­pli­nar­iedad y sen­ti­do críti­co”.

Fuente: Infobae.