AgroBrasília es una feria de tecnología y negocios dirigida a emprendedores rurales de diferentes tamaños y segmentos.
Brasilia, Brasil | Todo El Campo | Se está realizando, del 20 al 24 de mayo, la feria AgroBrasilia 2025, donde la transformación digital, impulsada por la inteligencia artificial, ha llegado con fuerza a la agroindustria.
El lugar de realización es el Parque Tecnológico Ivaldo Cenci, estratégicamente ubicado a 60 km de la Capital Federal, Brasilia.
AgroBrasília es una feria de tecnología y negocios dirigida a emprendedores rurales de diferentes tamaños y segmentos.
La feria es realizada por la Cooperativa Agropecuaria de la Región del Distrito Federal (Coopa-DF), y sirve como ventana para exponer y mostrar las nuevas tecnologías para el agronegocio, ofreciendo variados debates, conferencias, cursos sobre diversos temas relacionados con el sector productivo.
Desde la organización se asegura que “es el lugar adecuado para hacer negocios, donde se ofrece al público las mejores novedades en maquinaria, implementos agrícolas, insumos, sostenibilidad, genética animal y vegetal, investigación y biotecnologías”.
La feria cuenta con el apoyo de la Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural del Distrito Federal (Seagri-DF), la Empresa de Asistencia Técnica y Extensión Rural del Distrito Federal (Emater-DF) y el Centro de Abastos del Distrito Federal (Ceasa-DF).
RV5 Tech, una startup de Belo Horizonte, se encuentra entre las empresas que han liderado este movimiento tecnológico y de inteligencia artificial dedicada al agro.
En la feria AgroBrasilia 2025, RV5 Tech presenta una solución de servicio automatizado por inteligencia artificial, dirigida especialmente a revendedores y locales de productos agrícolas.
La propuesta es optimizar la relación entre empresas y clientes a través de un asistente virtual que opere en WhatsApp y otras redes sociales, como Facebook e Instagram.
El sistema funciona como un asistente humano, capaz de realizar desde la apertura del pedido hasta la finalización del pago, de forma rápida, práctica y sin necesidad de intervención constante por parte de los empleados.
Carlos Alberto Barbosa Fontes, fundador de la startup, explicó: “El servicio es realizado por un chatbot que simula un asistente humano. Genera pedidos, hace todo el seguimiento e incluso se puede integrar con los sistemas de la tienda, haciendo que el proceso sea más ágil y eficiente”.
Si el cliente lo prefiere o lo necesita, el sistema permite la transferencia a un asistente humano, quien continúa con el servicio.
La startup, que surgió hace unos dos años, fue creada inicialmente para operar en el área de servicios automatizados. Con el avance de la inteligencia artificial, la propuesta ha evolucionado y ganado una nueva dimensión, haciendo que el cuidado sea mucho más natural y similar a la interacción humana.
Además del chatbot para ventas y servicio, RV5 Tech también desarrolla un repositorio inteligente de información, diseñado especialmente para la agroindustria. La idea es reunir, en un solo canal, datos relevantes sobre manejo, siembra y manejo, facilitando el acceso tanto a los productores como a sus equipos.
Al participar por primera vez en AgroBrasília, Carlos Barbosa celebró los resultados: “Ha sido una oportunidad muy productiva. Hicimos varios contactos, conocimos a otras startups y ya hemos empezado a diseñar asociaciones. Es un ambiente muy rico para intercambiar experiencias y generar negocios”, evaluó.
La startup cuenta con el apoyo del Instituto Lûmina Brasil y apuesta por la tecnología como herramienta para transformar el servicio y la gestión en el agronegocio.
La mayoría de las personas están más preocupadas por los riesgos inmediatos de la inteligencia artificial, como perder el trabajo, que por un futuro teórico en el que la IA amenace a la humanidad.
Montevideo | Todo El Campo | El ser humano suele ser más inmediatista que largoplacista. Es una característica que parece ir afianzándose y tiene que ver con aquello de “vivir el ahora, en el futuro se verá”, o frases parecidas. Eso no es bueno ni malo en sí mismo, depende en qué momento y sobre qué asuntos se asuman conductas inmediatistas o de las otras.
Los ejemplos de ese comportamiento humano son muchos y se pueden descubrir en todas las áreas de la acción humana, también respecto a algo tan desafiante y disruptivo como la inteligencia artificial (IA), según se manifestó en una investigación realizada por la Universidad de Zúrich (Suiza) y que demostró que para la humanidad, son más alarmantes los riesgos actuales que genera esa tecnología revolucionaria, que los escenarios a largo plazo, que son mucho más apocalípticos.
“La mayoría de las personas generalmente están más preocupadas por los riesgos inmediatos de la inteligencia artificial que por un futuro teórico en el que la IA amenace a la humanidad”, dice un artículo de la citada Universidad.
En lo que todos coincidimos es que la llegada de la IA al mundo va “asociada a riesgos”, pero no todos valoramos esos peligros de igual forma: “Una percepción generalizada hace hincapié en los riesgos teóricos a largo plazo, como el de que la IA amenace potencialmente la supervivencia de la humanidad. Otro punto de vista común se centra en las preocupaciones inmediatas, como la forma en que los sistemas de IA amplifican los prejuicios sociales o contribuyen a la desinformación. Algunos temen que enfatizar los dramáticos ‘riesgos existenciales’ pueda distraer la atención de los problemas actuales más urgentes que la IA ya está causando hoy en día”.
ESTUDIO DE LA UNIVERSIDAD DE ZÚRICH: TRES GRUPOS DE PERSONAS.
Para poner luz en esos puntos de vista diversos, un grupo de politólogos de la Universidad de Zúrich (UZH) realizó tres experimentos a gran escala en los que participaron más de 10.000 personas en Estados Unidos y el Reino Unido.
Un grupo de personas se centró en los riesgos catastróficos de la IA y la amenaza que ésta representará en el futuro; a otro grupo sobre las amenazas actuales, como la discriminación o la desinformación; y al tercer grupo sobre los posibles beneficios de la IA.
“El objetivo era examinar si las advertencias sobre una catástrofe lejana en el futuro causada por la IA disminuyen el estado de alerta a los problemas actuales del presente”, se explicó.
MAYOR PREOCUPACIÓN POR LOS PROBLEMAS ACTUALES.
El resultado fue una mayor preocupación por los problemas del momento. El profesor Fabrizio Gilardi del Departamento de Ciencias Políticas de la UZH, explicó: Nuestros hallazgos muestran que los encuestados están mucho más preocupados por los riesgos presentes que plantea la IA que por las posibles catástrofes futuras”.
Uno de los temores actuales es por “el sesgo sistemático en las decisiones de la IA y la pérdida de puestos de trabajo debido a la IA. El estudio, sin embargo, también muestra que las personas son capaces de distinguir entre los peligros teóricos y los problemas concretos y tangibles y tomar ambos en serio”.
“Nuestro estudio muestra que la discusión sobre los riesgos a largo plazo no se produce automáticamente a expensas de estar alerta a los problemas presentes”, dijo Emma Hoes. Gilardi, coautora de la investigación. Añadió que “el discurso público no debería ser ‘esto o lo otro’”, sugirió; por el contrario, “se necesita una comprensión y apreciación simultáneas de los desafíos inmediatos y potenciales futuros”.
Lo que está sucediendo es que en el debate público, a menudo se expresan temores de que centrarse en escenarios futuros sensacionalistas distraiga la atención de los problemas urgentes del presente.
La investigación de la UZH es la primera en entregar datos sistemáticos que muestran que la conciencia de las amenazas reales persiste incluso cuando las personas se enfrentan a advertencias apocalípticas, como por ejemplo el universo dominado por máquinas con IA.
La traducción entre especies está más cerca que nunca, pero, ¿qué querrían decirnos los animales, si es que querrían decirnos algo?
Montevideo | Todo El Campo | En 2025 veremos cómo se aprovechan la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático para lograr un progreso real en la comprensión de la comunicación animal, respondiendo a una pregunta que ha desconcertado a los humanos desde que existimos: “¿Qué se dicen los animales entre sí?”
El reciente Premio Coller-Dolittle, que ofrece premios en efectivo de hasta medio millón de dólares para los científicos que “descifren el código”, es una indicación de una confianza optimista en que los recientes desarrollos tecnológicos en el aprendizaje automático y los grandes modelos de lenguaje (LLM) están poniendo este objetivo a nuestro alcance.
Muchos grupos de investigación han estado trabajando durante años en algoritmos para dar sentido a los sonidos de los animales.
El Proyecto Ceti, por ejemplo, ha estado descifrando los clics de los cachalotes y los cantos de las ballenas jorobadas. Estas modernas herramientas de aprendizaje automático requieren cantidades extremadamente grandes de datos y, hasta ahora, han faltado tales cantidades de datos de alta calidad y bien anotados.
Considere los LLM como ChatGPT que tienen datos de entrenamiento disponibles que incluyen la totalidad del texto disponible en Internet. Este tipo de información sobre la comunicación animal no ha sido accesible en el pasado. No es solo que los corpus de datos humanos sean muchos órdenes de magnitud más grandes que el tipo de datos a los que tenemos acceso para los animales en la naturaleza: se utilizaron más de 500 GB de palabras para entrenar GPT-3, en comparación con poco más de 8,000 “codas” (o vocalizaciones) para el reciente análisis del Proyecto Ceti sobre la comunicación de los cachalotes.
Además, cuando trabajamos con el lenguaje humano, ya sabemos lo que se está diciendo. Incluso sabemos lo que constituye una “palabra”, lo cual es una gran ventaja sobre la interpretación de la comunicación animal, donde los científicos rara vez saben si un aullido de lobo en particular, por ejemplo, significa algo diferente de otro aullido de lobo, o incluso si los lobos consideran un aullido como de alguna manera análogo a una “palabra” en el lenguaje humano.
No obstante, 2025 traerá nuevos avances, tanto en la cantidad de datos de comunicación animal disponibles para los científicos, como en los tipos y la potencia de los algoritmos de IA que se pueden aplicar a esos datos. La grabación automatizada de sonidos de animales se ha puesto al alcance de todos los grupos de investigación científica, con dispositivos de grabación de bajo costo como AudioMoth que han explotado en popularidad.
Ahora se están conectando conjuntos de datos masivos, ya que las grabadoras se pueden dejar en el campo, escuchando las llamadas de los gibones en la selva o las aves en el bosque, las 24 horas del día, los 7 días de la semana, durante largos períodos de tiempo. Hubo ocasiones en las que estos conjuntos de datos masivos eran imposibles de gestionar manualmente. Ahora, los nuevos algoritmos de detección automática basados en redes neuronales convolucionales pueden recorrer miles de horas de grabaciones, seleccionando los sonidos de los animales y agrupándolos en diferentes tipos, de acuerdo con sus características acústicas naturales.
Una vez que esos grandes conjuntos de datos de animales estén disponibles, los nuevos algoritmos analíticos se convierten en una posibilidad, como el uso de redes neuronales profundas para encontrar estructuras ocultas en secuencias de vocalizaciones de animales, que pueden ser análogas a la estructura significativa en el lenguaje humano.
Sin embargo, la pregunta fundamental que sigue sin estar clara es, ¿qué esperamos hacer exactamente con estos sonidos de animales? Algunas organizaciones, como Interspecies.io, establecen su objetivo bastante claramente como “transducir señales de una especie en señales coherentes para otra”. En otras palabras, traducir la comunicación animal al lenguaje humano. Sin embargo, la mayoría de los científicos están de acuerdo en que los animales no humanos no tienen un lenguaje propio, al menos no en la forma en que los humanos tenemos el lenguaje.
El Premio Coller Dolittle es un poco más sofisticado, ya que busca una forma de “comunicarse o descifrar la comunicación de un organismo”. Descifrar es un objetivo un poco menos ambicioso que traducir, teniendo en cuenta la posibilidad de que los animales no tengan, de hecho, un lenguaje que se pueda traducir. Hoy en día no sabemos cuánta información transmiten los animales entre sí. En 2025, la humanidad tendrá el potencial de dar un salto en nuestra comprensión no solo de cuánto dicen los animales, sino también de qué se dicen exactamente entre sí.
EL AUTOR: Artículo de Arik Kershenbaum, tutor universitario y director de estudios de la Universidad de Cambridge. Interesado en la comunicación animal, autor del libro Why Animals Talk (Por qué hablan los animales).
En las últimas elecciones de Reino Unido hubo un candidato no humano. El proyecto fracasó, casi no obtuvo votos, pero abrió interrogantes que no debemos postergar.
Hébert Dell’Onte Larrosa | Montevideo | Todo El Campo | ¿Es posible que en una campaña política participe un candidato que no es humano? Algo de eso ocurrió en Reino Unido, con AI Steve (en la foto), un candidato que prometía escuchar a cada votante, y que realmente tenía la capacidad de hacerlo. Con la información recolectada adaptaría sus decisiones a las inquietudes y problemáticas de la ciudadanía en tiempo real.
AI Steve fue candidato (virtual) en las elecciones del 4 de julio de 2024, pero detrás de él y quien lo representaría físicamente en el Parlamento -si lograba los votos- iba a ser el empresario Steven Endacott.
En un podcast de “Bajo la Lupa” de Diálogo Político (el proyecto de la Fundación Konrad Adenauer) se trató el tema que pone sobre la mesa asuntos que inquietan y nos interpelan sobre la sociedad y la política, o sea los seres humanos y la conducción que queremos.
El locutor se pregunta: “¿Puede una la inteligencia artificial realmente capturar la esencia de la representación democrática? Y, de ser así: ¿qué implicaciones tendría para la política y la legitimidad electoral? ¿Es acaso lo que necesitamos, lo que queremos?”.
La capacidad de AI Steve parece no tener límites: puede mantener conversaciones con 45.000 electores al mismo tiempo, y con esas opiniones se construye y modifica su plataforma electoral; estará accesible las 24 horas todos los días de la semana, disponibilidad total para recibir preguntas, propuestas, ideas de cualquier ciudadano”, continúa el locutor.
El candidato artificial hasta tiene una página web (*).
En las elecciones del 4 de julio, los votantes no se dejaron encantar por la AI Steve y le negaron el voto: apenas obtuvo 179 votos de un total de más de 50.000 que hubo en su lugar de votación
Pero lo importante aquí no la cantidad de votos que obtuvo, sino que -reitero- el antecedente que crea y las interrogantes que dejó sobre la política, la democracia, el funcionamiento de los países y las sociedades, los liderazgos.
Porque hasta el liderazgo se pierde ya que por su dinámica AI Steve toma e interpreta las opiniones de las personas y adapta su comportamiento para hacer lo que la gente quiere. Eso parece positivo, pero un dirigente político ante todo debe ser líder y conductor, no solo está para escuchar e interpretar a la gente, sino también indicarle el camino correcto ante diferentes cuestiones o problemas en debate.
Ximena Docarmo, fundadora de InnovaLab y magíster en políticas públicas, participó del podcast, y además escribió en un artículo (**) publicado en Diálogo Político: “En este contexto, la introducción de IA en la política, aunque innovadora, debe abordarse con cautela y un robusto marco ético y regulatorio para evitar socavar los principios democráticos. La promesa de una IA infalible se enfrenta a la realidad de un campo de batalla digital, donde la manipulación y la desinformación pueden ser las armas más potentes”.
Más adelante agrega: “Los líderes políticos tienen la obligación de cuestionarse si es viable transferir la legitimidad del poder a una entidad no humana, como AI Steve”.
Y plantea una serie de preguntas que todos deberíamos hacerlos: “¿Cómo redefinir la responsabilidad y la rendición de cuentas en un sistema donde las decisiones políticas serían tomadas por algoritmos y no por seres humanos? ¿Podrá la IA entender y representar con precisión las complejas dinámicas humanas y culturales que moldean América Latina? Y quizás lo más crucial: ¿qué impacto podría tener la IA en los principios fundamentales de la democracia y la gobernanza de la región?”
LA TECNOLOGÍA ABRUMADORA.
La tecnología parece desbordarnos por todas partes. No sabemos si estamos capacitados para lidiar con ella, pero seguimos avanzando a una velocidad que supera nuestra adaptación, nuestra aceptación a tanto cambio junto, y antes de que podamos definir qué queremos, qué consideramos correcto, qué riesgos enfrentar, surgen nuevas propuestas desafiantes que superan aquellas por las que aún no tomamos opinión como sociedad..
El caso de AI Steve fracasó electoralmente, pero dejó sembrada una semilla que está echando raíces para emerger fortalecida. Eso no quiere decir que la tecnología sea mala, ni que debemos esconderla en el sótano para que nadie la encuentre. Quiere decir sí que deberíamos estar preparados, la pregunta es cómo lograremos estarlo.
Las nuevas tecnologías y herramientas generan preocupación por el aumento de emisiones.
Montevideo | Todo El Campo | El desarrollo de las nuevas herramientas y tecnologías genera desafíos ambientales considerables: el incremento de las emisiones de carbono. Por ejemplo, una transacción de Bitcoint requiere la misma energía eléctrica que consume un ghanés o un pakistaní en tres años, y ChatGPT utiliza energía eléctrica en más de diez veces que una búsqueda en Google.
La Agencia Internacional de Energía estima que el uso de electricidad por esas herramientas irá creciendo y en tres años equivalga al consumo actual de Japón que es el quinto país de mayor consumo de energía eléctrica en el mundo, según un artículo del Fondo Monetario Internacional (FMI) al que accedió Todo El Campo, cuyos autores son los economistas Shafik Hebous y Nate Vernon-Lin.
Los siguientes gráficos muestran la participación del uso global de electricidad y las emisiones globales de CO2 por parte de los centros de datos y las criptomonedas.
Para los autores del texto, el desarrollo tecnológico tiene beneficios sociales y económicos”, pero es “motivo de preocupación” el impacto ambiental.
Un reciente documento del FMI (*) concluyó que la minería de criptomonedas podría generar el 0,7% de las emisiones mundiales de dióxido de carbono para 2027. Si se amplía el análisis a los centros de datos (según estimaciones de la AIE), sus emisiones de carbono podrían alcanzar los 450 millones de toneladas para 2027, o el 1,2% del total mundial.
¿CÓMO LA POLÍTICA FISCAL PUEDE CORREGIR LA SITUACIÓN?
Sin embargo, el sistema impositivo es una forma de orientar a las empresas hacia la reducción de emisiones.
Según estimaciones del FMI, un impuesto directo de US$ 0,047 por kilovatio hora obligaría a la industria de la minería de criptomonedas a reducir sus emisiones en línea con los objetivos globales.
Si se considera también el impacto de la contaminación atmosférica en la salud local, esa tasa impositiva aumentaría a US$ 0,089, lo que se traduciría en un aumento del 85% en el precio medio de la electricidad para los mineros.
De incrementarse el impuesto, incrementaría los ingresos anuales del gobierno en US$ 5.200 millones a nivel mundial y reduciría las emisiones anuales en 100 millones de toneladas (aproximadamente las emisiones actuales de Bélgica).
También se plantea para los centros de datos un impuesto específico sobre su consumo de electricidad de US$ 0,032 por kilovatio hora, o US$ 0,052 si se incluyen los costes de contaminación del aire. Serían hasta US$ 18.000 millones anuales.
No obstante lo anterior, la situación actual es totalmente opuesta a la fijación impositiva como corrector: muchos centros de datos y mineros de criptomonedas disfrutan de generosas exenciones e incentivos fiscales sobre la renta, el consumo y la propiedad. Si se tienen en cuenta los daños ambientales, la falta de empleo significativo y las presiones sobre la red eléctrica (que posiblemente aumenten los precios para los hogares y reduzcan la demanda de otros bienes con bajas emisiones, como los vehículos eléctricos), los beneficios netos de estos regímenes fiscales especiales son, en el mejor de los casos, inciertos, dice el FMI.
Imagen de portada creada por inteligencia artificial.
