Las Predicciones Meteorológicas por IA podrían Ayudar a los Agricultores a Combatir los Riesgos Climáticos, Pero Generan Nuevas Preocupaciones

La IA está transformando la agricultura al ayudar a los agricultores a predecir el clima, gestionar cultivos y optimizar operaciones, sin embargo, los altos costos, las desigualdades sociales y los riesgos ambientales significan que también conlleva desafíos serios

Cada decisión de siembra que toman los agricultores implica múltiples riesgos, que se están volviendo más graves como resultado del cambio climático, según se señala en un nuevo análisis de The Conversation (TC).

El clima se presenta como un factor de riesgo importante, perjudicando tanto la producción agrícola como la estabilidad financiera de los agricultores. TC ofrece ejemplos de cómo un retraso en la temporada de monzones obliga a los agricultores de arroz del sur de Asia a comenzar de nuevo con nuevas plantaciones o a cambiar su producción agrícola, resultando en la pérdida de tiempo e ingresos.

Esto significa que el acceso a pronósticos del tiempo confiables y oportunos puede ayudar a los agricultores a optimizar sus calendarios de siembra y el uso de fertilizantes. Sin embargo, TC argumenta que muchas naciones de bajos y medianos ingresos enfrentan desafíos significativos para acceder a pronósticos confiables ya que la tecnología suele ser muy costosa.

Una nueva ola de modelos de pronóstico del tiempo impulsados por la inteligencia artificial tiene el potencial de cambiar esta división. Los modelos de IA pueden ofrecer predicciones precisas y localizadas a una fracción del costo computacional de los modelos convencionales basados en la física.

La IA permite a las agencias meteorológicas nacionales en los países en desarrollo proporcionar a los agricultores información oportuna y localizada sobre los cambios en los patrones de lluvia.

A diferencia de los modelos tradicionales, que requieren supercomputadoras costosas y se centran en regiones templadas, los modelos de IA pueden funcionar en portátiles y proporcionar pronósticos a nivel mundial.

TC informa que nuevos sistemas como Pangu-Weather y GraphCast demuestran un rendimiento equivalente o superior a los modelos líderes basados en física para pronósticos de temperatura. Una vez entrenados, los modelos de IA producen resultados en minutos en lugar de horas, permitiendo a los agricultores tomar decisiones rápidas e informadas.

El desafío es adaptar las previsiones a las necesidades del mundo real. “Para desbloquear todo su potencial, la previsión mediante IA debe estar conectada a las personas cuyas decisiones pretende guiar”, señala TC.

Organizaciones como AIM for Scale, junto con entidades internacionales, capacitan a los usuarios y crean pronósticos centrados en la toma de decisiones agrícolas para los gobiernos. En India, las predicciones precisas del monzón ayudaron a los agricultores a seleccionar las estrategias de siembra óptimas, mejorando las inversiones y reduciendo el riesgo.

La predicción del tiempo mediante IA se encuentra ahora en una etapa crítica y, con el apoyo adecuado, las naciones de ingresos bajos y medios pueden proporcionar a los agricultores información esencial y oportuna.

La tecnología de IA también impulsa cambios significativos más allá de la predicción del tiempo. Tavant implementa soluciones de IA que mejoran la gestión de las granjas, las cadenas de suministro y las operaciones de ventas.

Sus aceleradores de Agentes IA, desarrollados con Microsoft Copilot Studio, incluyen “Asistente de Ventas”, que permite a los agricultores comprar semillas, fertilizantes y otros suministros a través del correo electrónico o mensajes, y “Agrónomo Virtual”, que proporciona orientación de cultivos en tiempo real basada en IA.

Herramientas emergentes como los polinizadores robóticos del MIT y el SwagBot de la Universidad de Sídney complementan estas soluciones, ilustrando un futuro agrícola sostenible y de alta tecnología.

Investigaciones recientes identifican tres problemas principales relacionados con la IA: la disonancia predictiva entre modelos, la indecisión tecnológica que provoca retrasos en las decisiones y el déficit de preparación debido a una preparación insuficiente para las interrupciones de la IA. Una dependencia excesiva puede llevar a una mala gestión, incluyendo el uso excesivo de fertilizantes, que daña la salud del suelo y la productividad a largo plazo.

Otra revisión científica informó que los altos costos impiden que las pequeñas granjas accedan a la IA, la automatización amenaza los empleos y el control corporativo de los datos puede crear desigualdades. Además, los investigadores señalan que socialmente, la IA puede profundizar las divisiones digitales, perpetuar los sesgos y erosionar las prácticas agrícolas tradicionales.

Además, la investigación señala que las preocupaciones éticas incluyen el daño ambiental y el bienestar animal, mientras que los algoritmos complejos dificultan la transparencia.

Abordar estos riesgos requiere acceso equitativo, formación digital, mitigación de sesgos, gobernanza de datos y directrices éticas para una adopción sostenible de la IA.