Producir XXI, abril 2023
Nuevos desafíos para la agronomía en tiempos de inteligencia artificial
Ing. Agr. Dr Ernesto Viglizzo
eviglizzo@gmail.com
Extractado de La Nación
Aunque la agricultura digital viene creciendo a pasos agigantados, el factor humano es fundamental para interpretar y decidir sobre los datos
Un universo nuevo amplía los límites tecnológicos de la agronomía clásica
En el cuerpo mismo de las nuevas tecnologías agropecuarias (AgTech) late la inteligencia artificial (IA) la cual, bajo formatos digitales, transfiere datos y capacidad de cálculo a máquinas y dispositivos. Es habitual leer y escuchar en los medios acerca del análisis de grandes bases de datos (big data analysis), el aprendizaje automatizado (machine learning), de los drones que generan datos y mapean, de robots que ordeñan vacas y pulverizan lotes, de zondas que monitorean humedad y nutrientes en el perfil del suelo, y de algoritmos que pronostican el clima, reconocen plagas y malezas, evalúan daños y pérdidas en cultivos, monitorean ganado, etc. Son herramientas variadas y prometedoras que, desde la IA y la virtualidad, ofrecen soluciones novedosas a problemas cotidianos del campo.
¿Logran nuestras facultades de agronomía acompañar esa vorágine digital que muta a enorme velocidad? ¿Egresan de ellas profesionales preparados para enfrentar el desafío? ¿O simplemente son entrenados para resolver problemas del pasado? No hay respuestas sencillas, pero sí realistas. No es posible proyectar el agrónomo del futuro a partir de un marco tecnológico no previsible ¿Quién puede anticipar las tecnologías que tendrán protagonismo de aquí a 10 o 20 años? ¿Cuál será el ciclo de vida de las tecnologías que hoy aparecen? Podemos imaginar cursillos de actualización permanente, pero los planes de estudio no pueden estructurarse en función de tecnologías inciertas o efímeras.
Uno de los pensadores actuales influyentes, el filósofo coreano Byung-Chul Han, profesor de la Universidad de las Artes de Berlín, en Alemania, nos da algunas pistas para reflexionar el asunto. Nos dice que mientras la inteligencia de los humanos se asocia a sentimientos y necesidades, la IA ofrece cálculos descontextualizados. Genera información, pero no es útil a menos que se le encuentre un sentido. Según Han, los productos de la IA son una de las formas más bajas del conocimiento, ya que solo generan números, patrones simbólicos o imágenes que no dicen nada fuera de la interpretación humana. Una correlación entre dos variables (A y B) indica una probabilidad de que estén asociadas, pero no explica nada a menos que aparezca un concepto C, aportado por la mente humana, que las conecte. El simple cálculo genera números potencialmente útiles que solo adquieren sentido cuando el profesional los contextualiza.
¿Quiénes aportan el concepto C?
Solo quienes acreditan una formación robusta, flexible y adaptable a la realidad, entrenada para el juicio crítico y libre de dogmas o creencias no científicas. Aportar C es el rol clave del agrónomo en tiempos de las AgTech, pero los fundamentos teóricos de C los brinda la universidad. Eso diferencia a una buena formación profesional de otra que no lo es. De poco sirve acceder a las últimas AgTech si estas caen en manos incompetentes. Que sepamos operar la aplicación de un celular no garantiza que
conozcamos el potencial de un suelo, la fisiología de un cultivo, o el ciclo biológico de una plaga que queremos combatir. En última instancia, es el humano y no el artefacto el que aporta soluciones al problema.