Pía (en la fotografía) se encargará de realizar el reclutamiento digital de los más de 8.500 postulantes totales; de los cuales 420 tienen libreta de embarque.
Montevideo | Todo El Campo | La Cámara de la Industria Pesquera del Uruguay (CIPU) ha sido noticia por el conflicto sindical de costo millonario para el país y el posterior llamado para ocupar cargos a personas que quieren trabajar, como parte de lo que han denominado la “refundación de la pesca”.
Esas noticias continúan, una y otra vez, en los informativos y en encabezados de tapa de los medios tradicionales como webs, pero esta vez desde un ángulo diferente: CIPU utilizará, en las entrevistas de los postulantes, al primer reclutador digital con entrevistas automatizadas por inteligencia artificial de Latinoamérica, desarrollado por una start-up uruguaya.
Se trata de un “innovador sistema permite realizar miles de entrevistas en simultáneo, sin coordinación de agenda, cuando el candidato puede, desde su celular o computadora, mediante avatares digitales”, informó la Cámara.
“A través de una entrevista y un test psicotécnico, mediante inteligencia artificial, se analiza toda la información y se genera un ranking objetivo de los candidatos a partir de su experiencia, conocimientos, habilidades, capacidades y rasgos de personalidad”, se explicó.
Por otra parte, se subrayó que de los más de 8.500 postulantes totales, 420 tienen libreta de embarque.
Por tanto, “en las próximas horas, todos los candidatos que se registraron” en el llamado “y que tienen libreta de embarque, recibirán por mail un link para ingresar al sistema y realizar la entrevista y el test psicotécnico” a través de la start-up mencionada.
“Así es la nueva pesca en Uruguay”, sostuvo CIPU: “Innovadora, abierta, generadora de más oportunidades, eficiente y más justa para todos”.
La refundación de la pesca también trajo novedades tecnológicas.
Necesitamos un nuevo sistema operativo para la agricultura, basado en datos, adaptable y diseñado para el mundo en el que vivimos. La IA puede estar en el centro de esa transformación.
Valeria Kogan | Foro Económico Mundial | Todo El Campo | Nuestro sistema alimentario mundial se encuentra bajo una presión sin precedentes. El cambio climático, la inestabilidad geopolítica y el rápido crecimiento de la población están convergiendo para crear una tormenta perfecta. Mientras tanto, la agricultura, una de las profesiones más antiguas del mundo, sigue dependiendo en gran medida de métodos y modelos mentales (1) arraigados en el siglo XX.
Esta disyuntiva se ha vuelto imposible de ignorar. Los agricultores de hoy en día se enfrentan a sequías más prolongadas, lluvias irregulares, patrones de plagas impredecibles y el aumento de los costos de los insumos. Y los riesgos no son solo agrícolas, son existenciales. La agricultura no solo alimenta a las personas, sino que sustenta la paz, la estabilidad económica y la capacidad de las comunidades para prosperar.
Necesitamos un nuevo sistema operativo para la agricultura, basado en datos, adaptable y diseñado para el mundo en el que vivimos. La IA puede estar en el centro de esa transformación.
POR QUÉ EL CAMBIO CLIMÁTICO ES UNA AMENAZA COMPUESTA PARA LA AGRICULTURA
El cambio climático no es un riesgo abstracto para el futuro, ya está transformando la agricultura en todo el mundo. Estaciones secas más prolongadas, inundaciones inesperadas y temperaturas más altas están dañando los rendimientos y desestabilizando los ciclos de cultivo. En 2024, los desastres naturales a nivel mundial causaron pérdidas económicas por 417.000 millones de dólares (2), y la agricultura fue uno de los sectores más afectados.
El Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) prevé que, para 2030, los rendimientos de maíz, un alimento básico para miles de millones de personas, podrían caer hasta un 24% (3) en algunas partes del mundo si los niveles de emisiones siguen elevados.
Pero el daño no se limita a los cultivos. A medida que cambian las temperaturas, también lo hacen las plagas y las enfermedades. Los agricultores de California han informado de casos de mancha roja de la hoja (4), antes poco frecuente en su zona climática, y Australia está viendo nuevas amenazas víricas (5) que no existían hace una década. Cada año, nuevos patógenos e insectos cruzan nuevas fronteras geográficas, creando desafíos en cadena sin precedentes.
Los pequeños agricultores, que producen hasta un tercio de los alimentos a nivel mundial (6), son especialmente vulnerables. Sin las herramientas ni el capital necesarios para adaptarse, corren el riesgo de quedar excluidos de un sistema alimentario cada vez más frágil y desigual.
CÓMO LA IA PUEDE CATALIZAR LA PRÓXIMA REVOLUCIÓN AGRÍCOLA
Aquí es donde la IA puede cambiar la ecuación. Cuando se combina con los datos correctos, la IA se convierte en una herramienta poderosa para lograr que la agricultura sea menos reactiva y más predictiva.
Hoy en día, los sistemas de IA pueden monitorear los cultivos en busca de primeros signos de estrés (7), enfermedades o brotes de plagas (8), semanas antes de que esos problemas sean visibles al ojo humano. Pueden mapear puntos críticos, analizar las previsiones meteorológicas y recomendar con precisión cuándo y dónde intervenir. Y aprenden con el tiempo, mejorando con cada temporada y en cada región.
Aún más importante, la IA puede actuar como un “cerebro descentralizado” para la agricultura. Una enfermedad detectada en España puede activar una alerta para los agricultores de China o Brasil. Un enfoque eficaz probado en una zona geográfica puede recomendarse al instante en otra. De este modo, la IA democratiza el conocimiento agrícola, no sustituyendo la experiencia humana, sino amplificándola.
En Fermata (9), hemos comprobado que la detección de plagas basada en IA supera a la tradicional en hasta 3-5 semanas. En Brasil, donde las infestaciones de mosca blanca son una preocupación creciente, nuestros modelos ayudan a los agricultores a detectar los problemas antes y a intervenir con mayor eficacia.
Esto es posible gracias a nuestro aprendizaje interregional: al entrenar los modelos de IA con datos sobre la mosca blanca de España y Canadá, regiones que llevan décadas combatiendo esta plaga, podemos detectarla de forma más rápida y precisa en regiones donde la amenaza es reciente.
EMPODERAR A LOS AGRICULTORES CON INFORMACIÓN BASADA EN DATOS
Pero la tecnología por sí sola no es suficiente. Debemos hacer que funcione para las personas que de hecho cultivan nuestros alimentos.
La mayoría de los agricultores (10) aún toman decisiones basadas en su instinto o en datos fragmentados. Y no es porque carezcan de conocimientos, sino porque las herramientas que tienen a su disposición a menudo son caras, complejas o están desconectadas de su realidad.
Ahí es donde la IA puede ayudar, si se implementa con un profundo conocimiento de las necesidades de los agricultores. Las herramientas de IA pueden orientar sobre cuándo regar, fertilizar o liberar insectos beneficiosos. Pueden reducir los residuos, ahorrar trabajo y ayudar a los agricultores a cumplir los estándares de sostenibilidad. Pero estas herramientas deben diseñarse buscando la simplicidad, la escalabilidad y la asequibilidad, especialmente en entornos con recursos limitados.
Un caso claro es el de BeeHero (11), que utiliza sensores en las colmenas e IA para optimizar la polinización, proporcionando información a los agricultores a través de una interfaz sencilla y fácil de usar. Su modelo plug-and-play ha permitido una rápida adopción, con más de 300 000 colmenas monitoreadas en todo el mundo. Es un claro ejemplo de cómo la IA puede ser eficaz y fácil de usar.
La inclusión digital es crucial. Si realmente queremos una agricultura más resiliente, la IA debe ser accesible, no exclusiva.
CREAR SISTEMAS AGRÍCOLAS RESILIENTES.
Lograr esta transformación no es solo un desafío tecnológico, es un desafío sistémico (12). Y comienza con la infraestructura.
Muchas zonas rurales aún carecen de conexión a internet o de apoyo para la alfabetización digital, lo que hace casi imposible la implementación de sistemas de IA. Los gobiernos y el sector privado deben invertir en conectividad y capacitación, no solo en software.
Las alianzas público-privadas son esenciales para garantizar que las herramientas de IA reflejen la diversidad geográfica, de cultivos y de necesidades de los agricultores. Esto incluye soporte en idiomas locales, funciones que no requieran conexión a Internet y modelos de negocio que no excluyan a los pequeños agricultores.
Un estudio del Banco Mundial (13) sobre los servicios de asesoría digital en África Occidental documentó cómo la colaboración entre gobiernos, proveedores de telecomunicaciones y organizaciones no gubernamentales permite ofrecer asesoría personalizada sobre el clima y los cultivos a través de mensajes de texto, voz y radio. Aunque aún no funcionan con IA, estos sistemas han sentado las bases para herramientas escalables y basadas en datos en entornos con pocos recursos.
También necesitamos marcos normativos que apoyen los datos abiertos, estándares tecnológicos justos y la innovación centrada en los agricultores. De lo contrario, corremos el riesgo de repetir los mismos errores que han llevado a las desigualdades actuales en el acceso a la tierra, los insumos y los mercados.
La convergencia de IA y agricultura ofrece una de las oportunidades más poderosas, y a la vez más ignoradas, para abordar simultáneamente el cambio climático, la seguridad alimentaria y la desigualdad en las zonas rurales.
Pero el reloj no se detiene. Cada temporada que esperamos, se pierden más cosechas, más agricultores se ven afectados y más comunidades se quedan atrás. No podemos permitirnos pensar que se trata solo de un problema sectorial. La agricultura es fundamental para todo, desde la salud y la educación hasta la estabilidad y la paz mundial.
Construyamos un sistema alimentario más inteligente, más justo y más resiliente. No solo por el rendimiento de los cultivos, sino por las personas. No solo por las ganancias, sino por el planeta. La próxima revolución agrícola no está por llegar – ya está en marcha. Es hora de que la lideremos.
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Artículo de Valeria Kogan en World Economic Forum.
Kogan es fundadora y directora ejecutiva de Fermata, una reconocida startups en AgTech e IA
La forma en que nos alimentamos está cambiando. La inteligencia artificial también cambiará la agricultura. ¿Esta nueva tecnología será una oportunidad para la seguridad alimentaria en el futuro?
Alemania | DW Documental | Todo El Campo | Crisis climática y suelos agotados, los agricultores de todo el mundo temen por su futuro; nuestra seguridad alimentaria está en peligro. Las Naciones Unidas quieren acabar con el hambre en el mundo para 2030. La llegada de la inteligencia artificial podría ayudar a garantizar la producción de alimentos.
En Camerún, Adamou Nchange Kouotou ha desarrollado una aplicación asistida por inteligencia artificial que los agricultores pueden utilizar para escanear sus cultivos. Esto les permite reconocer si las plantas están sanas y averiguar qué plagas hay y cómo combatirlas. Esto supone una ayuda directa para muchos pequeños agricultores que cultivan suelos degradados en la región subsahariana.
En el sur de España, la huerta de Europa, Joaquín Soriano Fernández confía en los sensores para garantizar la temperatura y humedad adecuadas en sus invernaderos. Un algoritmo de autoaprendizaje garantiza que los agricultores de la región, azotados por la sequía, puedan regar con mayor precisión y ahorrar así mucha agua.
En Madrid, la ingeniera Roemi Fernández Saavedra investiga nuevas tecnologías de recolección. Su robot recolector de dos brazos ya puede reconocer la forma de tomates y berenjenas maduros. Su objetivo es reducir costos y desperdicios y liberar a las personas de condiciones laborales indignas.
Uno de los mayores problemas es el desperdicio de alimentos. Sólo en Alemania once millones de toneladas de alimentos acaban cada año en la basura. El 17% de esto ocurre en restaurantes y cantinas. Por este motivo, un comedor de empresa en Lünen utiliza ahora un sistema de previsión de autoaprendizaje que predice diariamente qué platos pueden tener mayor demanda durante la pausa del almuerzo.
Un obstáculo importante al utilizar la IA son las cuestiones éticas.
Ameca, el robot humanoide más desarrollado del mundo, guía el reportaje con sus valoraciones: ¿Cuáles son el potencial y los límites de la IA?
La inteligencia artificial irrumpe como aliada estratégica para modernizar la cadena agroalimentaria, afrontar el cambio climático y mejorar la competitividad sin dejar a nadie atrás.
España | Todo El Campo | En el mundo entero, la cadena agroalimentaria atraviesa un contexto difícil, que en términos generales puede reducirse a la complejidad del mundo rural y urbano, los nuevos hábitos de consumo, deerminadas políticas, las crisis climáticas, los megaincendios y la pérdida de biodiversidad.
A lo anterior se suma el despoblamiento rural -que también es un fenómento global- y la transición a un mundo que busca ser cada vez más verde y digital.
Todo eso obliga a construir una cadena agroalimentaria que funcione para consumidores, productores y también, para el medio ambiente. Es lo que se denomina una cadena agroalimentaria sostenible.
LA DIGITALIZACIÓN Y LA IA COMO PODEROSA HERRAMIENTA.
Por todas esas razones o causas, la digitalización no es opcional y es la propia cadena agroalimentaria la que necesita un importante proceso de digitalización: la irrupción de sensores, internet de las cosas, big data y datos abiertos permite avanzar hacia alimentos sanos y seguros, mayor eficiencia energética y reducción de residuos.
La tecnología digital tiene mucho para aportar con una creciente y sorprendente capacidad para analizar datos, reconocer patrones y utilizarlos para tomar mejores decisiones y desarrollar capacidades predictivas.
La inteligencia artificial (IA) es una poderosa herramienta para hacer frente a la creciente complejidad en la agricultura moderna.
La recopilación intensiva de datos allana el camino para que agricultores o ganaderos y demás actores de la cadena agroalimentaria adopten la IA como práctica cotidiana, y los algoritmos permiten analizar grandes cantidades de datos de muchos sensores para descubrir interacciones.
Pero, igualmente, hay que tener en cuenta los riesgos potenciales exigentes.
Desde Bruselas -la llamada capital de la Unión Europea- insiste en que la IA puede cambiar nuestras vidas. Advierte en su Libro Blanco sobre Inteligencia Artificial que la IA se está desarrollando rápido y que pronto mejorará la eficiencia de la agricultura, y contribuirá a la mitigación del cambio climático.
El Plan Coordinado de Inteligencia Artificial de la UE prevé inversiones de 20.000 millones de euros al año para eliminar la fragmentación y garantizar una IA segura e inclusiva. Sin embargo, la clave no es gastar más, sino invertir mejor. Además, su uso, como se ha comentado anteriormente, exige responsabilidad: es necesario identificar y validar fuentes y así cultivar conocimiento con nueva información.
DE LOS DATOS A LA TOMA DE DECISIONES.
El mayor cambio que puede aportar la IA no reside en los robots más llamativos, sino en la capacidad de analizar datos inteligentemente, reconocer patrones triviales y no triviales y usarlos para tomar mejores decisiones y desarrollar capacidades predictivas.
Esta afirmación es clave: la IA no sustituye al agricultor, sino que amplifica su conocimiento. Un ejemplo es el control de riego de precisión, que combina sensores instalados en las plantas, agentes inteligentes, datos meteorológicos y análisis de mercado, por ejemplo, para ajustar el riego en tiempo real. Estas prácticas reducen el consumo de agua y energía, y optimizan la calidad de la cosecha.
La sensorización y la teledetección espacial, con satélites como los Sentinel I, II, III y V, drones de ala fija, multirrotores o pseudo satélites, permiten monitorizar cultivos y ganado a diversas altitudes. Estas plataformas generan datos que se integran en los espacios de datos agrícolas y alimentan algoritmos de IA capaces de detectar plagas tempranas, estimar rendimientos y optimizar rutas logísticas.
La complementariedad e interacción entre satélites, drones y sensores de campo, junto con la observación del clima, ofrece un sistema de vigilancia integral que soporta la toma de decisiones a escala local y global.
Otro campo prometedor son los gemelos digitales: modelos virtuales que reproducen el comportamiento de una explotación o de la cadena logística. Se han utilizado en la cadena de transporte de productos hortícolas frescos para anticipar condiciones y prevenir pérdidas, y permiten probar cambios sin riesgo.
La IA también impulsa la robotización en la cadena agroalimentaria: tractores autónomos que realizan labores repetitivas, drones que monitorizan cultivos, y robots que recolectan fruta sin dañarla. Estas tecnologías pueden liberar mano de obra para tareas de mayor valor y mejoran el bienestar laboral.
La irrupción de la IA generativa añade nuevas posibilidades. Esta clase de modelos puede crear ideas y contenidos nuevos, desde conversaciones hasta imágenes o música. Utiliza modelos básicos que se adaptan a tareas específicas con pocos datos de ejemplo. En el sector, por ejemplo, esto permite generar simulaciones de crecimiento de cultivos, diseñar etiquetas más atractivas o incluso sugerir recetas fitosanitarias basadas en stock disponible.
Pero la IA no solo mejora la producción. Puede ayudar a comunicar con los consumidores y a reforzar la confianza. Herramientas de trazabilidad basadas en blockchain y análisis de sentimiento permiten mostrar el origen del producto, la huella de carbono y las prácticas de bienestar animal. Esto genera valor añadido y permite diferenciarse en mercados saturados. De este modo, la experiencia del consumidor se convierte en un activo estratégico.
HERRAMIENTA PODEROSA, PERO CON CAUTELA.
Aunque la IA puede ser un catalizador, no hay que perder de vista los retos. La tecnología debe implantarse gradualmente: empieza con herramientas muy útiles y escala.
Muchas explotaciones familiares temen quedar rezagadas frente a grandes productores. Para evitarlo, se requieren políticas públicas que faciliten el acceso a la conectividad, subvenciones para sensores y drones, y programas de alfabetización digital y formación continua para agricultores y ganaderos.
Las cooperativas y organizaciones profesionales pueden desempeñar un papel clave agregando datos de sus socios y negociando con proveedores de tecnología para asegurar precios justos y evitar dependencia de plataformas privadas.
Además, hay que abordar la brecha digital entre territorios. Sin cobertura de banda ancha, la IA no despegará. La inversión en 5G rural y satélites de órbita baja se vuelve imprescindible.
También resulta crítico desarrollar legislación que asegure la soberanía y la privacidad de los datos y que evite que unas pocas multinacionales controlen la información.
El uso de drones en la agricultura está cada vez más presente, tanto en cantidad como en diversidad de aplicaciones
Brasilia, Brasil | Todo El Campo | ¿Comprar su propio dron para la fumigación agrícola o contratar a un proveedor de servicios? ¿Qué cultivos agrícolas ya están utilizando esta tecnología? ¿Son prometedores los resultados?, son preguntas que se hace todo productor antes de invertir en drones para incorporar esa tecnología en su predio.
En Brasil, expertos investigaron sobre todas esas interrogantes y elaboraron un documento, “Uso de drones agrícolas en Brasil: de la investigación a la práctica, Documento 474” (*) cuyos autores son Rafael Moreira Soares, investigador de Embrapa Soja (PR), y el empresario Eugênio Passos Schröder. El documento presenta los aspectos regulatorios, el uso de la tecnología por parte de los proveedores de servicios y los agricultores, analiza los resultados de investigaciones nacionales e internacionales y describe ejemplos prácticos de su aplicación en varios cultivos relevantes, informó Embrapa.
El uso de drones en la agricultura está cada vez más presente, tanto en cantidad como en diversidad de aplicaciones.
Rafaél Moreira explicó: “Los modelos más comunes son los multirrotores y los modelos de ala fija, con motorización eléctrica por baterías”.
Agregó que “se clasifican según su peso y altura máxima de vuelo permitida, disponiendo de numerosos tipos de hardware, software, cámaras y sensores, que permiten la ejecución de diversos procesos, como, por ejemplo, el mapeo georreferenciado, la monitorización, la producción de imágenes y, en el caso de los drones agrícolas, la aplicación de productos líquidos y sólidos de forma automatizada”.
El investigador expresó que los drones agrícolas tienen sus propias características en su proceso de fumigación, diferenciándose tanto de los pulverizadores terrestres como de los aviones agrícolas, lo que representa una tecnología intermedia entre estos sistemas. “Por lo tanto, es fundamental un análisis cuidadoso antes de su adopción, asegurando que la tecnología agregue beneficios a la actividad agrícola”.
Explicó que todavía faltan datos e investigaciones para determinar, por ejemplo, la tasa de aplicación de la pulverización, la velocidad y la altura del trabajo, el rango de pulverización, la deposición y la uniformidad de las gotas, la deriva, la mezcla de productos y el control del objetivo biológico. “Algunas ventajas inherentes de la fumigación con drones no requieren pruebas mediante la investigación, aunque la medición de algunas de estas ventajas puede proporcionar información valiosa sobre el uso de la tecnología”.
El científico también destacó que la zona aún necesita muchos ya que el equipamiento está en plena evolución y se moderniza cada año. “Es un trabajo incesante, porque, además de actualizar las máquinas, la diversidad de cultivos, productos y objetivos involucrados es cada vez mayor”, evaluó Soares.
Un ejemplo de cambio en la tecnología es la tendencia de adoptar boquillas rotativas en los principales modelos de drones utilizados en el mercado, reemplazando las tradicionales puntas hidráulicas. “La boquilla giratoria consta de una punta con un disco giratorio de alta velocidad que divide el líquido en gotas y ofrece la opción de controlar el tamaño de las gotas generadas, lo que puede aumentar la uniformidad del espectro de gotas en comparación con las puntas hidráulicas, ya que elimina las gotas muy finas que causan deriva”, sostuvo, al tiempo que enfatiza que la mayoría de las boquillas rotativas pueden operar desde gotas finas hasta ultra gruesas.
EL DRON COMO NEGOCIO.
Con el lanzamiento de modelos de drones con tanques de 40 litros o más, a partir de 2022, se permitió fumigar más de 100 hectáreas por día con un solo dron, lo que aumentó su atractivo en el campo. Según Soares, la inversión en la estructura de apoyo para el uso del dron por parte del agricultor suele ser menor que la de un proveedor de servicios. “Esto se debe a que es probable que el agricultor ya tenga un vehículo para transportar el dron, un empleado o familiar para ayudar, un mezclador de pulverización de suelo para adaptarse al uso con el dron, entre otras cosas”.
Según el empresario Eugênio Passos Schröder, la inversión necesaria para montar un negocio de drones para fumigación requiere inversión no solo en el dron, sino también en la adquisición de accesorios, vehículos para atender la operación; estructura administrativa y capital de trabajo. “Esto significa que, en un cálculo aproximado, la inversión total equivale a unas tres veces el valor del equipo de drones que se pretende comprar”.
“Es necesario hacer una planificación detallada de sus necesidades y un análisis financiero cuidadoso para determinar la inversión necesaria para comenzar a proporcionar servicios de fumigación”, añadió.
Lo que llamamos “inteligencia” artificial es una herramienta muy útil para acelerar los procesos de toma de decisiones, pero no puede sustituir a la creatividad humana; tampoco incluye la intuición y la imaginación, es decir, las emociones.
Por Leo Bertozzi |Lombardía, Italia | Clal News | Todo El Campo | La palabra “inteligencia” proviene del latín “intelligere”, que significa “comprender”. Lo que llamamos “inteligencia” artificial (IA)es una herramienta muy útil para acelerar los procesos de toma de decisiones, pero no puede sustituir a la creatividad humana. Es importante innovar poniendo a disposición una gran cantidad de datos e información en poco tiempo, pero no incluye la intuición y la imaginación, es decir, las emociones.
Por lo tanto, se deben tomar algunas precauciones para aplicar esta tecnología. En primer lugar, es necesario identificar la estrategia que se quiere seguir y utilizar la IA para explorar, profundizar, verificar, pero no para decidir. Esta valiosa herramienta fue construida para analizar lo que ya existe en el mundo digital, por lo que es muy útil para examinar el comportamiento de compra, pero no indica las razones de las elecciones que hacen los consumidores.
Por ejemplo, se pondrá en primer plano la sostenibilidad como criterio para construir un nuevo producto, pero luego habrá que ver si el consumidor lo comprará a ese precio o si elegirá uno más barato y menos sostenible.
Por lo tanto, es útil utilizar la IA para operar más rápidamente, para evaluar más posibilidades, para analizar una gran cantidad de datos que son imposibles de examinar manualmente. Pero la validación, la decisión, la elección, deben permanecer en la esfera humana.
Por lo tanto, se podría decir que debemos adoptar el enfoque de la inteligencia híbrida, es decir, no confiar todo a la máquina o a las personas, sino adoptar el potencial de ambos. Obviamente utilizando las facultades cognitivas y emocionales de cada persona.
EL AUTOR. El autor del artículo es Leo Bertozzi, ingeniero agrónomo, experto en la gestión de la producción agroalimentaria de calidad y la cultura láctea, columnista Clal News.
