La inteligencia artificial: como aliada para el desarrollo de la pequeña agricultura peruana

Imagen generada por IA (Stable Diffusion)

La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías más revolucionarias de nuestro tiempo, con el potencial de transformar diversos sectores de la economía y la sociedad. Uno de ellos es la agricultura, que enfrenta grandes desafíos como el cambio climático, la escasez de recursos, la pobreza y la competencia global. En este artículo, exploraremos cómo la IA puede beneficiar a la pequeña agricultura en el Perú, que representa el 80% de las unidades productivas del país y contribuye a la seguridad alimentaria y genera más de cuatro millones de empleos.

La pequeña agricultura en el Perú se caracteriza por tener una baja productividad, una limitada capacidad de inversión, una escasa asistencia técnica y financiera, una alta vulnerabilidad a los fenómenos climáticos y una débil articulación con los mercados. Estos factores dificultan su desarrollo y su competitividad frente a la agricultura moderna y agroexportadora, que cuenta con mayores recursos y tecnologías. Sin embargo, la IA puede ofrecer soluciones innovadoras para mejorar la gestión y el rendimiento de los cultivos, optimizar el uso de los recursos naturales, reducir los costos y los riesgos, aumentar la calidad y la diversificación de los productos, y facilitar el acceso a la información y a los mercados.

Algunas de las aplicaciones de la IA que se pueden implementar en la pequeña agricultura son las siguientes:

Sistemas de riego inteligente: mediante sensores instalados en el campo, se pueden medir la humedad del suelo, la temperatura, la radiación solar y otros parámetros que influyen en las necesidades hídricas de las plantas. Estos datos se envían a una plataforma que utiliza algoritmos de IA para calcular la cantidad y el momento óptimo de riego, evitando el desperdicio de agua y energía. Además, se puede integrar con sistemas de fertirrigación que permiten aplicar los fertilizantes directamente al agua de riego, mejorando la eficiencia y reduciendo la contaminación.

Detección y control de plagas y enfermedades: mediante cámaras o drones equipados con visión artificial, se pueden capturar imágenes de alta resolución de los cultivos, que se analizan con IA para identificar posibles anomalías o signos de estrés. Así se puede diagnosticar precozmente la presencia de plagas o enfermedades y aplicar tratamientos específicos y localizados, minimizando el uso de pesticidas y los daños a las plantas.

Predicción y adaptación al clima: mediante modelos basados en IA, se pueden procesar grandes cantidades de datos climáticos históricos y actuales para generar pronósticos precisos y personalizados para cada zona agrícola. Esto permite anticiparse a posibles eventos extremos como sequías, heladas o inundaciones y tomar medidas preventivas o correctivas para proteger los cultivos. Además, se puede utilizar la IA para seleccionar o desarrollar variedades más resistentes o adaptadas a las condiciones climáticas cambiantes.

Mejora genética y biotecnología: mediante técnicas como CRISPR-Cas91, que utiliza IA para editar el ADN de las plantas, se puede modificar o introducir rasgos deseables como mayor rendimiento, calidad nutritiva, sabor, color o resistencia a plagas o enfermedades. Esto permite crear nuevas variedades que se ajusten a las preferencias de los consumidores o a las demandas del mercado.

Asistencia técnica y financiera: mediante plataformas digitales que utilizan IA para procesar datos e información sobre los cultivos, los productores pueden acceder a servicios de asesoramiento técnico personalizado, capacitación en línea, financiamiento colectivo o microcréditos, seguros agrarios basados en índices o contratos inteligentes. Estos servicios pueden mejorar las capacidades y las oportunidades de los pequeños agricultores para gestionar sus negocios e incrementar sus ingresos.

En este aspecto, el Banco Agropecuario – Agrobanco viene trabajando en un proyecto para el uso de la plataforma de imágenes satelitales con el fin de mejorar la gestión del riesgo crediticio y brindar un mejor servicio a los pequeños productores agropecuarios en zonas rurales del país. La plataforma utiliza mosaicos satelitales de alta resolución y el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) para obtener información sobre la salud de la vegetación y validar la experiencia del productor en el cultivo financiado. La herramienta va a ayudar a optimizar los procesos internos de Agrobanco, reducir costos y mejorar la calidad de su cartera crediticia, al mismo tiempo que ofrecerá un servicio más ágil y eficiente a los pequeños productores.

Es importantte señalar, para acceder a todas estas tecnologías, será clave generar incentivos y un marco adecuado para el desarrollo de la asociatividad en la pequeña agricultura. Con ello, se podrá mejorar la productividad y rentabilidad de los productores, sabemos que a través de organizaciones cooperativas, los pequeños agricultores generan economía de escala, compartir recursos y conocimientos, lo que les puede permitir invertir en tecnologías que de otra manera serían inaccesibles para ellos.

También se debe señalar, la necesidad que el Estado esté al tanto de estos avances y pueda dictar políticas públicas que garanticen el uso responsable y equitativo de la IA en la pequeña agricultura, además de la necesidad de una mayor inversión en infraestructura en el sector rural. También será importante involucrar a los pequeños agricultores en el diseño e implementación de las soluciones basadas en la IA, así como capacitarlos y empoderarlos para que puedan aprovechar sus beneficios. Asimismo, será necesario establecer marcos legales y éticos que protejan los datos e intereses de los agricultores, así como mecanismos de control y rendición de cuentas que aseguren la calidad y seguridad de las aplicaciones de la IA en la agricultura.

En conclusión, la inteligencia artificial puede ser una herramienta poderosa para ayudar a la pequeña agricultura del Perú a superar los desafíos que enfrenta y mejorar su calidad de vida. La asociatividad entre pequeños agricultores para el acceso a tecnologías de IA, como la agricultura de precisión, la predicción del clima, la detección de enfermedades y plagas, la automatización de tareas, la mejora de la trazabilidad y la seguridad alimentaria, y la conexión con los servicios financieros y de mercado, son solo algunos ejemplos de cómo la IA puede ayudar a los pequeños agricultores a ser más competitivos y sostenibles.

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(1) Instrumento de laboratorio que se usa para cambiar o "editar" piezas del ADN de una célula.

Fuentes:
https://datapeaker.com/big-data/ia-en-la-agricultura-aplicacion-de-la-inteligencia-artificial-en-la-agricultura/
https://universidadagricola.com/inteligencia-artificial-en-la-agricultura/
https://www.europarl.europa.eu/news/es/headlines/society/20200827STO85804/que-es-la-inteligencia-artificial-y-como-se-usa
https://www.bancomundial.org/es/news/press-release/2018/03/01/banco-mundial-presenta-estudio-sobre-agricultura-en-el-peru