El uso de la inteligencia artificial en el sector fue uno de los debates que se realizaron en Agro Management, entre tres referentes del sector. “No hay ciencia de datos sin una estructura”, señalaron.

“¿Cómo nos imaginamos la inteligencia artificial en el agro?”, fue la consigna con la que se abrió el segundo de los paneles de Agro Management 2024, el evento organizado por Infocampo y La Rural SA que se realizó por primera vez en La Rural de Palermo.

Roberto Bunge, director de Ingeniería en IA de la Universidad Austral fue el que ordenó el debate entre Pedro Hales, líder del Grupo RIA, y Nicolás Otamendi, CEO de EIWA.

“La realidad es que la generación de datos es creciente, permanentemente, y cuantas más tecnologías metemos en la cadena se generan mayores datos y eso de alguna forma puede abrumar un poco al que tiene que tomar decisiones”, señaló Hales en diálogo con Infocampo, una vez finalizado el panel.

Desde su punto de vista, uno de los puntos críticos ante esta situación está relacionado a lo que se realiza con esa cantidad de datos obtenidos.

“Después de muchos años, hoy recibo llamados de inversores sobre las oportunidades en nuestro país”

“Si por ejemplo tenemos excelentes datos de maquinaria, pero que no se hablan con los datos económicos, porque no se hablan con los datos agronómicos de campo, no estamos generando valor a través de los datos”, sintetizó.

Uno de los efectos que sostiene Hales que suceden, y muy a menudo en las compañías, está relacionado a la repetición de ítems a la hora de la clasificación de datos.

“Está pasando que la información no está llegando necesariamente toda estructurada y organizada, porque hoy tenemos información que puede aparecer tres veces en mismo sistema, como un híbrido, que puede parecer tres veces una variedad, o un agroquímico, o una labor en particular. Todas se pueden repetir en una base de datos”, calificó.

Y sumó: “lo que estamos haciendo es que justamente la ingesta de datos sea más estructurada y que a la que no viene estructurada se la pueda “limpiar” para antes de poder almacenarla poder ver dónde queremos extraer valor de esos datos”, calificó.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL E INTEGRACIÓN

A su vez Nicolás Otamendi señaló que existen empresas hoy en día con desarrollos más que importantes en recolección de datos, pero que los mismos no siempre son integrados con otras empresas semejantes para generar ámbitos de co creación.

“Si uno quiere hacer un análisis por ejemplo productivo por ambiente o por lote, y tomar los datos de rendimiento del sistema económico y de la variedad para conectarlo con esa información geoespacial, muchas veces no está integrado y haciendo que esos datos puedan hablar entre ellos”, señaló.

Y sostuvo que “esa integración es agarrar el sistema de gestión económica y conectarse a ese sistema, poder extraer datos de manera masiva y potencialmente volver a inyectar datos también de manera masiva en ese sistema”.

“Yo creo que si vamos a 3 años atrás la actitud de poder compartir tus datos con un tercero, de parte del productor había más bien miedo. El pequeño productor muchas veces se siente desamparado. Frente a eso había desconfianza para ir compartiendo sus datos. Entonces yo creo que lo importante es que esas plataformas en donde se realizan los datos sean agnósticas”, expresó.

Otamendi se refirió a que “cualquiera de los otros agentes del mercado no hagan uso de esos datos para beneficiar puntualmente a alguno de los otros agentes”.

“Yo creo que la primera ola de sacarle jugo a los datos va a venir de los grandes, de la capacidad de los productores de agrupar muchas hectáreas”, remarcó.