Con vistas al futuro: del lápiz y el papel a una agricultura basada en la IA
Transformación práctica de la exploración para la GIP: del papel a la IA
Hoy en día, la exploración para la gestión integrada de plagas (GIP) sigue dependiendo en gran medida de paseos físicos por los cultivos y de las notas escritas a mano. La mayoría de los formularios que se utilizan, como los que hemos revisado, incluyen filas estructuradas con encabezados como estos:
- Etapa del cultivo
- Plaga o enfermedad observada
- Número por planta o trampa
- Ubicación o bloque
- ¿Se ha alcanzado el umbral de acción?
- Notas y recomendaciones
Este sistema resulta familiar y cumple su función, pero consume mucho tiempo, es difícil de adaptar y los datos rara vez se utilizan más allá de ese momento.
Ejemplo realista: cómo se realiza la exploración hoy en día
Escenario: un supervisor inspecciona árboles cítricos para comprobar si tienen cochinilla roja.
Bloque | Etapa del cultivo | Plagas por hoja | Umbral alcanzado | Medidas adoptadas |
|---|---|---|---|---|
A3 | Hoja completa | 7 | Sí | Aceite pulverizado |
El supervisor en cuestión rellena esta información a mano, a menudo con un portapapeles desgastado, y luego lo escanea, lo pasa a una hoja de cálculo o lo guarda en una carpeta.
Cómo funcionarán en realidad estos datos con la IA y un software de gestión agrícola
Tanto si eres un pequeño agricultor de una zona rural con una cobertura de red limitada como si gestionas una explotación comercial a gran escala con acceso a equipos de precisión, el camino hacia la exploración basada en la IA para la gestión integrada de plagas puede adaptarse a tus necesidades y recursos.
Para las explotaciones pequeñas y medianas de zonas rurales:
- Haz fotos de las plagas y los síntomas que detectes en el campo utilizando un móvil normal y corriente y sube los datos más adelante cuando te conectes a internet.
- Accede a datos meteorológicos localizados de los servicios públicos integrados en la plataforma.
- Utiliza las sugerencias de la IA, que van evolucionando a medida que introduzcas datos del mismo campo a lo largo del tiempo, sin necesidad de invertir en herramientas caras.
Para las explotaciones agrícolas comerciales con infraestructura digital:
- Integra sensores IoT, drones y estaciones meteorológicas conectadas directamente con el software de gestión agrícola.
- Automatiza la recogida de datos en grandes zonas de campo para que la IA pueda ofrecerte datos y estrategias de tratamiento específicos para cada zona.
- Utiliza conjuntos de datos históricos para fomentar el análisis predictivo en múltiples estaciones y cultivos.
En ambos casos, los principios siguen siendo los mismos: utilizar herramientas prácticas para reemplazar gradualmente las tareas repetitivas, diseñar una mejor lógica para la toma de decisiones y reducir las diferencias entre lo que se observa en el campo y lo que se hace en respuesta.
La siguiente sección describe cómo Farmable respalda esta evolución en condiciones reales:
- Los productores o supervisores utilizan sus teléfonos móviles para registrar sus observaciones, hacer fotos y documentar la presencia de plagas o enfermedades directamente en el campo.
- El etiquetado GPS viene incorporado a través del móvil, por lo que las ubicaciones del campo se rastrean automáticamente aunque no se disponga de un dron.
- Los datos meteorológicos proceden de los servicios meteorológicos regionales, lo que permite al sistema proporcionar indicaciones contextuales (por ejemplo, «Humedad alta esta semana: vigila el oídio»).
- La utilidad de la IA empieza por lo pequeño: autosugerencias basadas en el tipo de cultivo, el historial de plagas y el momento de la temporada.
- Con el tiempo, se puede incorporar el reconocimiento de imágenes utilizando la cámara de un móvil normal y corriente, sin necesidad de drones. Una simple foto de la hoja puede ayudar a identificar la fase de plaga o los signos de estrés por enfermedad.
Así, la GIP digital no solo es accesible, sino también práctica para las explotaciones que trabajan con las limitaciones del mundo real. El cambio no consiste en pasar a la alta tecnología de la noche a la mañana, sino en sacar más partido a cada exploración, incluso con presupuestos ajustados y una infraestructura mínima.
El futuro de la IA en la exploración para la GIP no se trata solo de conveniencia: se trata de estructura y profundidad. Los formularios de exploración que se utilizan actualmente, como los que se describen en nuestra documentación interna, registran un contexto increíblemente rico:
- Las condiciones ambientales: el clima, la humedad del suelo y la temperatura.
- La salud de los cultivos: la fase de crecimiento y los síntomas (clorosis, necrosis, retraso del crecimiento, etc.).</>>
- La presencia de plagas: el tipo, la cantidad, la etapa de vida y la distribución.
- Los beneficiarios: los enemigos naturales o polinizadores observados.
- La lógica de actuación: los umbrales alcanzados, el tipo de intervención y los seguimientos.
Estos campos no van a desaparecer. De hecho, son exactamente la base de la que partirá la IA. Pero, en lugar de usar notas manuales, la IA:
- Extraerá automáticamente los datos meteorológicos y del suelo de los sensores.
- Utilizará la visión por ordenador para detectar síntomas como la clorosis o la defoliación.
- Monitorizará los patrones del ciclo de vida de las plagas utilizando los datos de las trampas e imágenes.
- Contrastará las observaciones con los umbrales económicos.
- Propondrá intervenciones biológicas o químicas directamente relacionadas con los resultados de la exploración.
Por tanto, en lugar de sustituir a la lógica agronómica, la IA la mejorará, convirtiendo las notas de campo, que antes se utilizaban de forma aislada, en datos en tiempo real de todo el campo que optimicen la sincronización, la coherencia y la toma de decisiones.
Vamos a analizar cómo cada elemento de este formulario se reemplaza o mejora con el tiempo, en tres etapas:
Elemento del campo | Proceso en papel | Herramientas digitales actuales | Futura integración de la IA |
|---|---|---|---|
Etapa del cultivo | Anotación manual en el formulario | Desplegable en la app móvil | Se detecta automáticamente mediante imágenes satelitales o modelo de crecimiento |
Recuento de plagas | Recuento y anotación manual | El número se anota en el campo de la app | Se saca una foto y la IA cuenta las plagas a partir de la imagen |
Ubicación | Anotación o dibujo manual | Etiquetado con GPS al enviarse | Mapas térmicos generados automáticamente a partir de la cobertura de drones o sensores |
Decisión sobre el umbral | Comparación visual con una memoria o un gráfico | Las líneas del umbral se muestran en la app | La IA genera alertas si se alcanza el umbral según la combinación de cultivo y plaga |
Medida recomendada | Anotación por parte del supervisor o agrónomo | Notas manuales | La IA sugiere una respuesta (por ejemplo, un producto, momento o método) |
Un día cualquiera: un futuro proceso de exploración realista
- El supervisor abre la aplicación e inicia una nueva entrada de exploración. Los registros automáticos por GPS se bloquean.
- La IA indica lo que hay que comprobar según la fase del cultivo y la previsión de riesgo de plagas.
- El supervisor saca una foto del reverso de una hoja. La aplicación detecta las plagas y las cuenta.
- El sistema compara el recuento con el umbral específico para la etapa del cultivo y muestra una decisión.
- Si hay que tomar medidas, el supervisor hace clic para registrarlo o activa la tarea de pulverización en el módulo de operaciones.
- Todos los datos se guardan, se marcan con sello de tiempo y contribuyen a modelos futuros.
Por qué esto es importante y tiene un impacto real para las decisiones sobre la gestión de plagas
- Menos errores: no faltan datos, no hay que lidiar con una caligrafía ilegible y no se saltan líneas.
- Análisis más rápidos: no hay que esperar hasta el final de la semana para revisar la presión en los bloques.
- Decisiones más inteligentes: la IA sugiere umbrales y tratamientos según las condiciones y el contexto histórico.
- Mejor aprovechamiento del tiempo: un supervisor pasa más tiempo observando y menos rellenando información repetitiva.
Periodo de transición: ¿qué ocurre entre medias?
- La adopción temprana simplemente implica cambiar el papel por la app móvil.
- A continuación, las fotos sustituyen a los campos de recuento de plagas.
- Poco a poco, la IA va añadiendo indicaciones: resalta patrones, entradas omitidas o datos incoherentes.
- Por último, llegaremos a la automatización total: tareas activadas mediante IA y alertas predictivas.
El objetivo final
Para ayudar a visualizar esta transición:
Hoy: un agricultor recorre el campo con una libreta, anotando a mano los detalles, como la etapa del cultivo, las plagas observadas o los síntomas en las hojas. Estas notas se almacenan, pero casi nunca se vuelven a usar a menos que haya una crisis.
Mañana: el mismo agricultor recorre el campo con un teléfono inteligente. Saca una foto de una plaga, anota el estrés de la planta con un toque y el GPS registra automáticamente el bloque. La IA ayuda a interpretar los datos y sugiere si se ha superado un umbral o si se necesita un seguimiento. Los datos se acumulan semana tras semana, formando una imagen fiable de la salud del campo.
Con el tiempo: el agricultor recibe un recordatorio semanal: «Inspeccionar el Bloque A: riesgo de pulgones en aumento». Saca una foto y el sistema la compara con patrones anteriores. Si es necesario, sugiere una acción o recomienda esperar. Así, el agricultor decide con confianza, no solo por instinto.
La idea no es sustituir la experiencia, sino dar a los agricultores una referencia más inteligente para sus campos, una que recuerde, compare y aconseje, sin pedir más tiempo que un paseo y unos cuantos toques.
El objetivo no es ciencia ficción. La idea es:
- Facilitar las tareas existentes.
- Sacar más partido a cada exploración.
- Reducir el desperdicio de tratamientos.
- Permitir que los agricultores vean los mismos datos de cultivo que los supervisores, en tiempo real y desde su teléfono.
Este es el camino realista a seguir, diseñado paso a paso, desde las notas de campo hasta el reconocimiento de patrones y una ayuda auténtica para tomar decisiones, garantizando que todos los agricultores puedan aprovechar esta posibilidad sin importar su punto de partida.
Durante generaciones, la agricultura ha estado profundamente arraigada en la simplicidad y las experiencias prácticas: bolígrafo, papel e intuición formaban la base del registro agrícola y las operaciones diarias. Los productores dependían de notas garabateadas apresuradamente en portapapeles, datos perdidos en pilas de archivadores y observaciones registradas meticulosamente a mano. Aunque estos métodos dieron forma a las tradiciones agrícolas, el panorama actual, que evoluciona a pasos agigantados, exige soluciones que ofrezcan más velocidad, precisión y eficacia que las que pueden proporcionar los enfoques tradicionales por sí solos.