![\"IA-Agricultura\"](\"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/universo\/wp-content\/blogs.dir\/42\/files\/949\/IA-Agricultura.jpg\")
<\/p>\n<\/p>\n
Fuente colaje im\u00e1genes Google<\/span><\/p>\n Hace m\u00e1s de cuatro a\u00f1os, antes de la eclosi\u00f3n medi\u00e1tica de la IA, que nos acecha a \u201ctodos y por todos los frentes\u201d me percat\u00e9 de que me espiaban en mi propia casa violando cualquier atisbo de publicidad. Ya os los expliqu\u00e9 en el siguiente post: <\/strong>Inteligencia Artificial A Gritos en la Oscuridad (atrapados y sin salida).<\/a><\/p>\n Realmente convivir de la agricultura digital est\u00e1 tiendo a los campesinos en ascuas y mareados con tanta \u201csmart agricultur<\/strong>e<\/em><\/span>\u201d. Es como si se deseara que atesoren m\u00e1s conocimientos del mundo digital que de su propia experiencia, s\u00ed o s\u00ed, e intentando que se comporten como esos adolescentes que pretenden ir a la moda. Ya os he explicado en posts precedentes (ver relaci\u00f3n tras esta entradilla) y habr\u00e1 que seguir sufri\u00e9ndola en el futuro. Estoy elaborando un post interminable, repleto de noticias, que a m\u00ed personalmente me ponen los pelos de punta acerca de la IA. Incluso los cient\u00edficos caen como moscas en sus garras<\/strong><\/span>. Yo persisto en mi voluntad de evitarla, al menos hasta que todos los temas \u00e9ticos dimanantes de la aplicaci\u00f3n de la IA se aclaren, entre otros que afectan a nuestras vidas. <\/p>\n La noticia de hoy es breve, escueta y clarificadora. Peque\u00f1os y medianos agricultores ponen el dedo en la llaga, aunque no los grandes terratenientes<\/span><\/strong>. Como os muestran debajo de nuevo nos topamos con la Ley de San Mateo<\/a>. Pero levan toda la raz\u00f3n: Privacidad y sencillez, ante todo, y no tanto aparatito y software tecnol\u00f3gico<\/span><\/strong>.<\/p>\n Realmente el mundo agrario rural, siempre duro, comienza a ser una tortura ante la persistencia de gobernantes, cient\u00edficos, grandes corporaciones, etc. de que est\u00e9n a la moda, sirva o no sirva<\/strong><\/span>, priv\u00e1ndoles de parte de sus beneficios.<\/p>\n Mientras tanto en Europa, la digitalizaci\u00f3n que les exige la agricultura digital a la hora de solicitar subvenciones etc., se ha convertido en una<\/strong> \u201cburro-cracia digital\u201d<\/strong> que les tiene atormentados<\/strong><\/span>. Las exigencias de las autoridades, incluso para este fin, supera con creces su comprensi\u00f3n, por mucho que ya sepan, a menudo, contabilizar sus cuentas, producciones y m\u00e1s (\u2026) en hojas Excel y otros \u00fatiles que proporciona la inform\u00e1tica. Ya hemos denunciado que, en este macro-negocio global, les invaden de publicidad enga\u00f1osa<\/strong><\/span>. \u201cEl burro grande ante o no ande<\/a>\u201d parece ser el lema de los vende motos<\/span>.<\/strong><\/p>\n Os hemos comentado en numerosas ocasiones que, seguramente, muchos cient\u00edficos y tecn\u00f3logos ser\u00edamos incapaces de aplicar esta \u201cagricultura inteligente<\/strong><\/span>\u201d, que tambi\u00e9n podr\u00eda ser denominada burro-dependiente<\/strong><\/span>.<\/p>\n En 2007, durante un congreso mundial de suelos que se celebr\u00f3 en Filadelfia, asist\u00ed a una conferencia en un simposio sobre etnoedafolog\u00eda y conocimiento campesino. Expertos de la FAO realizaron un estudio que mostraba como si se le explicaba bien a un grupo de campesinos lo que deseaban cartografiar de sus agros, estos realizaron un mapa de suelos agrario que tras cotejarlo con el llevado a cabo por la FAO; y \u201cremuestrear\u201d el territorio, result\u00f3 que ganaba por goleada el modesto mapa de suelos realizados por esos campesinos a los que muchos ingenieros y asesores han considerado casi siempre ignorantes. El conocimiento campesino deber\u00eda ser un punto de partida imprescindible<\/a>.<\/p>\n Tendremos que seguir hablando del tema, por cuanto la tecnociencia<\/a> insiste como un martillo pil\u00f3n, la mente de estos desdichados que, entre desastres naturales<\/span><\/strong>,<\/span> cadenas de valor<\/a> infladas y tanta publicidad enga\u00f1osa, no dan abasto<\/strong><\/span>. Empero son m\u00e1s prudentes que la mayor\u00eda de los ciudadanos<\/span><\/strong>, como podr\u00e9is leer abajo.<\/p>\n Juan Jos\u00e9 Ib\u00e1\u00f1ez<\/strong><\/span><\/p>\n <\/p>\n Categor\u00eda Fertilidad de Suelos y Nutrici\u00f3n Vegetal<\/a><\/p>\n IA y Tecnociencia (Inteligencia Artificial)<\/a><\/p>\n Flores Artificiales Compostables y Agricultura de Precisi\u00f3n y bater\u00edas sensores inal\u00e1mbricos<\/a><\/p>\n Nuevo Algoritmo Predice Conclusiones del COP28 Basado en las evidencias pol\u00edticas y datos proxy como el Glifosato (Vaticinios de la Inteligencia Org\u00e1nica)<\/a><\/p>\n Los graves riesgos que se ocultan acerca la Inteligencia Artificial con lenguaje natural (ejemplos de la agricultura y ganader\u00eda)<\/a><\/p>\n La contaminaci\u00f3n global del suelo por metales t\u00f3xicos amenaza la agricultura y la salud (borrador) (pendinte de publicaci\u00f3n) (pendinte de publicaci\u00f3n)<\/span><\/p>\n Primeros Imperios y Civilizaciones en la Tierra: Nacimiento de la agricultura, ingenier\u00eda y medicina (borrador) (pendinte de publicaci\u00f3n)<\/span><\/p>\n Agricultura Regenerativa y Agriculturas Ecol\u00f3gicas en General: Promesas que chocan con la Dictadura del mercado y los propios agricultores<\/a><\/p>\n Agricultura Inteligente y Nuevas Tecnolog\u00edas: Para Qu\u00e9 y Para Quien \u2014(borrador) (pendinte de publicaci\u00f3n)<\/span><\/p>\n <\/p>\n Un nuevo estudio revela qu\u00e9 es lo que realmente quieren los asesores de cultivos de las herramientas de IA<\/a><\/strong><\/p>\n por la Universidad de Vermont<\/a>; editado por Gaby Clark<\/a>, rese\u00f1ado por Alexander Pol<\/a>; Notas de los editores<\/p>\n Joven agricultor trabajando con un asesor de cultivos como parte del Programa de Formaci\u00f3n para Agricultores de UVM. Cr\u00e9dito: Facultad de Agricultura y Ciencias de la Vida de la UVM.<\/p>\n Un nuevo estudio coautor\u00eda entre investigadores de Virginia Tech y la Universidad de Vermont ofrece uno de los primeros an\u00e1lisis emp\u00edricos a gran escala sobre c\u00f3mo los Asesores Certificados de Cultivos (CCA) en toda Norteam\u00e9rica eval\u00faan la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de sistemas de apoyo a la decisi\u00f3n (IA-DSS) habilitados por inteligencia artificial para la agricultura<\/strong>. <\/p>\n Publicado<\/a> en Technological Forecasting and Social Change<\/em>, el estudio identifica las caracter\u00edsticas espec\u00edficas de dise\u00f1o que m\u00e1s influyen en la elecci\u00f3n de herramientas de IA por parte de asesores agr\u00edcolas de confianza y qu\u00e9 podr\u00edan frenarlas.<\/p>\n La investigaci\u00f3n, realizada en colaboraci\u00f3n con la Sociedad Americana de Agronom\u00eda, fue liderada por Maaz Gardezi, profesor asociado en la Escuela de Asuntos P\u00fablicos e Internacionales de Virginia Tech, con coautores de UVM: el profesor Asim Zia, la profesora Donna M. Rizzo, el profesor asociado de investigaci\u00f3n Scott C. Merril, los estudiantes de posgrado de UVM Benjamin E.K. Ryan y Halimeh Abuayyash, y los estudiantes de posgrado de Virginia Tech Indunil Dharmasiri, Pablo Carcamo y Bhavna Joshi. Colaboradores adicionales fueron David Clay, profesor distinguido en la Universidad Estatal de Dakota del Sur, y John McMaine, profesor asociado de extensi\u00f3n en la Universidad de Kentucky. El equipo de investigaci\u00f3n utiliz\u00f3 un experimento de elecci\u00f3n discreta para analizar c\u00f3mo los asesores de cultivos sopesan los compromisos entre coste, precisi\u00f3n, precisi\u00f3n espacial y propiedad de los datos al evaluar sistemas basados en IA<\/strong>.<\/p>\n Los hallazgos clave incluyen<\/strong>:<\/p>\n La simplicidad y la usabilidad son lo que m\u00e1s importa<\/strong>. Los asesores prefer\u00edan consistentemente sistemas f\u00e1ciles de usar que incorporaban datos satelitales<\/a> frente a herramientas m\u00e1s complejas y ultra precisas que requer\u00edan entradas de datos intensivas.<\/p>\n La confianza depende de la transparencia y la gobernanza de datos<\/strong>. El coste y la propiedad de los datos surgieron como determinantes principales de la adopci\u00f3n, con los asesores prefiriendo sistemas que permitan a los usuarios mantener el control total o compartido sobre sus datos<\/strong>.<\/p>\n La IA no deber\u00eda sustituir al juicio profesional. Los asesores de cultivos prefer\u00edan herramientas AI-DSS que complementaban su trabajo en lugar de automatizar, valorando<\/strong> recomendaciones editables<\/a>, calibraci\u00f3n local y opciones de verificaci\u00f3n de campo.<\/p>\n Las actitudes tecnol\u00f3gicas moldean la adopci\u00f3n. Los asesores con una visi\u00f3n m\u00e1s optimista de la IA estaban m\u00e1s abiertos a sistemas intensivos en datos, mientras que aquellos con preocupaciones de privacidad eran menos propensos a adoptar herramientas que requieren una amplia cantidad de datos de los agricultores<\/strong>.<\/span><\/p>\n Maaz Gardezi, investigador principal del estudio, resume la importante visi\u00f3n de la investigaci\u00f3n de esta manera: \u00abEl rendimiento t\u00e9cnico de las herramientas de IA importa en la agricultura, pero el coste y la propiedad de los datos\u2014especialmente los modelos compartidos o abiertos\u2014son fundamentales para la selecci\u00f3n<\/strong>.<\/span> Los asesores de cultivos prefieren sistemas que aumenten en lugar de reemplazar el juicio profesional<\/strong>.\u00bb<\/p>\n Asesor de cultivos que trabaja con agricultores principiantes como parte del Programa de Formaci\u00f3n para Agricultores de UVM. Cr\u00e9dito: Facultad de Agricultura y Ciencias de la Vida de la UVM<\/p>\n <\/strong>Un punto de inflexi\u00f3n para la IA agr\u00edcola<\/strong><\/p>\n El estudio llega en un momento en el que las predicciones, clasificaciones y recomendaciones generadas por IA se utilizan cada vez m\u00e1s para guiar decisiones relacionadas con<\/strong> la aplicaci\u00f3n de fertilizantes<\/a>, el manejo de plagas y enfermedades, la planificaci\u00f3n del riego y la contabilidad de carbono y nutrientes. Sin embargo, la adopci\u00f3n ha ido rezagada, especialmente entre granjas medianas y peque\u00f1as<\/span><\/strong>, en parte debido a<\/strong> preocupaciones sobre la privacidad, la asequibilidad, la transparencia y la confianza.<\/p>\n \u00abLos asesores certificados de cultivos est\u00e1n entre los expertos t\u00e9cnicos m\u00e1s confiables a los que recurren los agricultores en Estados Unidos\u00bb, dijo Asim Zia, profesor de Pol\u00edticas P\u00fablicas e Inform\u00e1tica en UVM. \u00abDise\u00f1ar herramientas de decisi\u00f3n con IA que mejoren, y no reemplacen, su experiencia es esencial para construir sistemas agr\u00edcolas productivos, equitativos y resilientes al clima.\u00bb<\/p>\n Un marco sociot\u00e9cnico para una IA fiable<\/strong><\/p>\n Los autores sostienen que los desarrolladores y responsables pol\u00edticos de IA deben adoptar un<\/strong> enfoque sociot\u00e9cnico<\/a> que alinee los algoritmos con los valores y limitaciones reales de las personas que se espera que utilicen estas herramientas. Sus hallazgos recomiendan<\/strong>:<\/p>\n Co-creaci\u00f3n con asesores de cultivos y agricultores durante el desarrollo<\/p>\n Estructuras de costes transparentes y comunicaci\u00f3n clara de los compromisos<\/p>\n Modelos de gobernanza de datos controlados por el usuario<\/p>\n Dise\u00f1os de personas en el bucle que preservan la autonom\u00eda del asesor<\/p>\n \u00abEstos conocimientos ayudan a llevar la IA para la agricultura m\u00e1s all\u00e1 de las m\u00e9tricas de rendimiento<\/strong>\u00ab, dijo la coautora del estudio Donna Rizzo, titular de la C\u00e1tedra Dorothean y profesora de Ingenier\u00eda Civil y Ambiental en la UVM. \u00abEl objetivo son herramientas fiables y contextuales que funcionen para granjas y sistemas de asesoramiento diversos.\u00bb<\/p>\n M\u00e1s informaci\u00f3n<\/p>\n Maaz Gardezi et al., Un marco sociot\u00e9cnico para analizar las preferencias de asesores de cultivos respecto a sistemas de apoyo a la decisi\u00f3n basados en IA, Technological Forecasting and Social Change<\/em> (2026). DOI: 10.1016\/j.techfore.2026.124601<\/a><\/p>\n Conceptos clave<\/p>\n Dise\u00f1o y desarrollo de instrumentos<\/strong><\/a> Mejora de la usabilidad de los datos cient\u00edficos<\/strong><\/a>Inteligencia artificial<\/strong><\/a><\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Vermont<\/a> <\/p>\nContinua\u2026..<\/em><\/span><\/h4>\n
En nuestra bit\u00e1cora relacionados con la IA y la agricultura (lo pereza o no)<\/strong><\/span><\/h4>\n