{"id":8089,"date":"2018-06-25T19:27:03","date_gmt":"2018-06-25T19:27:03","guid":{"rendered":"http:\/\/fx2.com.uy\/?p=8089"},"modified":"2018-06-25T19:27:03","modified_gmt":"2018-06-25T19:27:03","slug":"los-desafios-de-aplicar-inteligencia-artificial-a-la-agroindustria-en-argentina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fx2.com.uy\/es\/noticias\/los-desafios-de-aplicar-inteligencia-artificial-a-la-agroindustria-en-argentina\/","title":{"rendered":"Los desaf\u00edos de aplicar inteligencia artificial a la agroindustria en Argentina"},"content":{"rendered":"

Los desaf\u00edos de aplicar inteligencia artificial a la agroindustria en Argentina<\/h4>\n

La IA permitir\u00eda predecir rendimiento, calidad, curva de demanda, curvas de cosechas, necesidades de log\u00edstica, din\u00e1micas de plagas y recomendaciones de manejo de cultivos, entre otras cosas.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Procesar la informaci\u00f3n agropecuaria que genera la Argentina \u2013pa\u00eds de casi 3 millones de kil\u00f3metros cuadrados de superficie que, a su vez, cosecha millones de toneladas de granos\u2013 no parece tarea sencilla.<\/p>\n

En este contexto, la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica es un instrumento necesario para lograr mediciones que otorguen datos que puedan transformarse en informaci\u00f3n de calidad<\/strong>. Esa informaci\u00f3n, a su vez, se puede integrar a otros modelos que faciliten la toma de decisiones efectivas en una industria atravesada por la incertidumbre.<\/p>\n

Pablo Ogallar, asociado de b2b-agri explica que la\u00a0inteligencia artificial (IA)<\/a>\u00a0puede \u2013a trav\u00e9s de la incorporaci\u00f3n de informaci\u00f3n hist\u00f3rica de calidad e informaci\u00f3n actual\u2013 generar modelos predictivos basados en temas objetivos e incorporando miles de datos.<\/strong> \u201cPor lo tanto, esta herramienta es un aporte de alto valor en pos \u00a0de una mejor toma de \u00a0decisiones. La IA permitir\u00eda predecir rendimientos, calidades, curva de demanda, curvas de cosechas, necesidades de log\u00edstica, predicci\u00f3n y din\u00e1micas de plagas y recomendaciones de manejo de cultivos entre otros usos<\/strong>\u201d, coment\u00f3.<\/p>\n

Por su parte, Eduardo Mart\u00ednez, CIO de San Miguel, coincide en que en la cuesti\u00f3n productiva, la IA puede ayudar a mejorar significativamente la agricultura de precisi\u00f3n.<\/strong> \u201cEs posible tratar diversos lotes de diversas maneras con mucha m\u00e1s precisi\u00f3n en base a datos de contexto. En lo comercial, depende de la regulaci\u00f3n de los mercados, pero sin duda lotes mejor tratados dar\u00e1n productos de mejor calidad y por ende de mejor valor\u201d, detall\u00f3 Mart\u00ednez.<\/p>\n

Para poner en contexto, en Estados Unidos y Europa la aplicaci\u00f3n de IA ayuda a la predicci\u00f3n de plagas en los cultivos intensivos que permiten aumentar el rendimiento y calidad de producto, estimar el rendimiento y fecha de cosecha, a manera de poder organizar la log\u00edstica y comercializaci\u00f3n en forma anticipada<\/strong> y\u00a0estimar la curva de ventas y cobranzas en distintos mercados agroindustriales. \u201cAsimismo \u2013explica Ogallar\u2013 es posible predecir la evoluci\u00f3n de precios en el corto plazo de los\u00a0commodities<\/em>\u00a0en los mercados locales, as\u00ed como realizar estimaciones del rendimiento y la calidad a nivel de regi\u00f3n o pa\u00eds\u201d.<\/p>\n

En estos mercados, la implementaci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas est\u00e1 mucho m\u00e1s diseminada y profesionalizada. \u201cPueden, adem\u00e1s, invertir m\u00e1s capital en tecnolog\u00edas que todav\u00eda son algo experimentales. En Europa, hay ejemplos en Espa\u00f1a e Israel donde, por ejemplo, a pesar del clima des\u00e9rtico han logrado cultivar c\u00edtricos, apalancados en la tecnolog\u00eda apropiada para eso\u201d, apunta Mart\u00ednez.<\/p>\n

En el caso de Argentina y Brasil, ambos pa\u00edses tienen un alto nivel tecnol\u00f3gico en aspectos como siembra directa, adopci\u00f3n de biotecnolog\u00eda, edici\u00f3n g\u00e9nica, entre otros.\u00a0<\/strong><\/p>\n

Ogallar coment\u00f3 que en cuanto al manejo de datos se puede destacar la agricultura de precisi\u00f3n por ambientes y maquinaria acorde a la tecnolog\u00eda. \u201cLos productores de punta cuentan con muy buena informaci\u00f3n hist\u00f3rica acumulada en la nube en muchos casos, big data, y est\u00e1n iniciando la explotaci\u00f3n de esta informaci\u00f3n en tecnolog\u00edas como agricultura de precisi\u00f3n e \u00a0IA\u201d, afirma.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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