El futuro de la ganadería es con inteligencia artificial o no habrá futuro

Con el uso de algoritmos avanzados y sistemas de aprendizaje automático, los productores pueden obtener información valiosa sobre la salud, el bienestar y la producción de sus animales. Sin embargo, como cualquier tecnología, es fundamental saber cómo detectar y analizar problemas que puedan surgir en el uso de inteligencia artificial en la ganadería.

La inteligencia artificial es un campo multidisciplinario que busca desarrollar sistemas informáticos capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana. Aunque la idea de máquinas inteligentes ha existido durante siglos, el término ‘inteligencia artificial’ fue acuñado por John McCarthy en la Conferencia de Dartmouth en 1956.

Desde entonces, la IA ha experimentado avances significativos gracias al desarrollo de algoritmos, el aumento de la potencia informática y el acceso a grandes conjuntos de datos.

Álvaro Fernández Blanco, médico veterinario, afirma para una entrevista con Interempresas que, “en la agricultura se lleva usando la IA desde la década de los 90 con la incorporación de GPS en tractores semiautónomos. La recogida de datos, el análisis de los mismos y la toma de decisiones a tiempo real se aplican en muchas tareas agrícolas en la actualidad, tales como la identificación temprana de enfermedades y evaluación de daños, control de malezas, etc”.

Para este experto, en el sector ganadero el desarrollo de la inteligencia artificial está siendo un poco más lento. Sin embargo los productores han entendido que es una herramienta invaluable para mejorar la eficiencia, la productividad y el bienestar animal.

Oscar Fernando Ospina Rivera, médico veterinario PhD, señala que antes de hablar sobre inteligencia artificial, hay que tener en cuenta que a través de la historia se han presentado unos cambios industriales importantes en el mundo.

Por lo que la inteligencia artificial se podría ver como la cuarta revolución industrial, “que tiene como característica la digitalización de todos los datos de los dispositivos que tengan en las fincas. Esto quiere decir que si se tiene un equipo de ordeño, con esta digitalización, los datos deben ser subidos a un software”, sostiene Ospina Rivera. Es decir, que con esta cuarta revolución industrial se incluyen elementos propios de la inteligencia artificial. (Lea en CONtexto ganadero: Por qué usar inteligencia artificial en su finca)

Pero, ¿cómo detectar y analizar problemas?

Para que el productor puede tener éxito solucionando problemas en su finca con la inteligencia artificial, se deben tener en cuenta algunos aspectos:

Comprensión de los datos: Al día de hoy la inteligencia artificial puede ser uno de los pasos para detectar y analizar problemas en ganadería, teniendo en cuenta que se necesita comprender los datos utilizados en los modelos de IA.

Es por esta razón que es fundamental asegurarse que los datos proporcionados por el productor sean precisos, completos y representativos de la población de animales a la que se le aplica la IA. Por ejemplo, si el productor está usando un modelo de inteligencia artificial para predecir la producción de leche en vacas, los datos deben incluir información relevante como la raza, la edad, la dieta y el historial de salud de las vacas.

De acuerdo con Ospina Rivera, con los datos se pueden encontrar los problemas, “porque en los datos se encuentra el problema y las oportunidades de desarrollo que tiene la finca. Esos datos deben venir de los pesajes, las palpaciones, los servicios, que están en los registros que se han establecido a lo largo del tiempo”.

Monitoreo continuo: Los ganaderos deben realizar un monitoreo de forma permanente del desempeño de los sistemas de inteligencia artificial y comparar las predicciones del modelo con los datos reales recopilados en la operación.

Si se observan discrepancias significativas entre las predicciones del modelo y los datos reales, es importante investigar y abordarlas de manera oportuna. Por ejemplo, imagínese que se está utilizando IA para detectar enfermedades en el ganado basándose en imágenes de sus condiciones físicas. Si el sistema de IA comienza a generar un alto número de falsos positivos o negativos, es necesario investigar la causa de estos errores y ajustar el modelo. (Lea en CONtexto ganadero: Inteligencia artificial para detectar enfermedades de forma temprana)

Interpretación de resultados: Esto implica comprender cómo se utilizan las predicciones del modelo para tomar decisiones en la operación ganadera y asegurarse de que estas decisiones estén respaldadas por datos confiables.

Por ejemplo, se está utilizando un sistema de IA para predecir cuándo una vaca esté lista para parir. Si el modelo de inteligencia artificial indica que la vaca está lista para parir, el productor debe verificar dicha predicción utilizando otras señales como el comportamiento del animal, etc.

Capacitación y actualización constante: Los operadores y el personal involucrado en el uso y mantenimiento de los sistemas de IA deben recibir capacitación y actualización constante para garantizar el éxito del proceso.

¿Cómo será el futuro del campo con inteligencia artificial?

Fernández Blanco asegura que “el futuro será inteligente, o no será. Arrastramos una larga tendencia de subsidios para compensar los malos pagos de los alimentos que cultivamos y criamos para la sociedad. Por lo tanto, la forma en la que podemos revertir esta situación de dependencia y castigo es mostrar el proceso y hacerlo a la vez de conversión a un modelo productivo generador de recursos alimenticios, ambientales, sociales, etc, que la sociedad civil sea capaz de entender, aceptar y valorar”.

Para el profesional, el sector está constantemente defendiéndose de la sociedad, mientras que lo que debe estar haciendo es evolucionar y trasmitir a esa sociedad, que son capaces de mantener el valor innato de lo tradicional y artesanal del conocimiento ganadero o veterinario y a la vez fusionarlo con las nuevas tendencias, recursos tecnológicos o demandas sociales.