Ha habido un creciente bombo en el sector agtech que: "La IA transformará la agricultura". Desde los avisos como el NPSS (Sistema Nacional de Vigilancia de Plagas) hasta el cuadro de mandos de gobernanza inteligente, la IA se percibe como el elemento que cambiará las reglas del juego, desde nuestros responsables políticos hasta los agricultores. Aunque se trata de una visión convincente, también está peligrosamente simplificada.
Es hora de que nos hagamos la pregunta más difícil: ¿estamos construyendo para causar impacto o lo hacemos por la óptica?
En el último año, empresas como Farmitopia y Plantix han explorado la visión por ordenador para la gestión de plagas y enfermedades, mientras que otras como Sarvam.ai han demostrado su potencial en términos de razonamiento para el asesoramiento sobre cultivos y la elaboración de políticas basadas en datos. El Ministerio de Agricultura y Bienestar de los Agricultores también parece ser un precursor en la adopción de la IA, desde la creación de chatbots de resolución de quejas como e-Mitra hasta la creación de un centro de excelencia como el IIT Ropar. El impulso es real, pero también lo es la fragmentación.
Hay demasiados proyectos piloto desconectados, demasiadas pruebas de concepto superpuestas y muy pocas iniciativas que vayan más allá de un distrito o un día de demostración. Dedicamos mucho tiempo a demostrar que la IA puede hacer cosas cuando deberíamos centrarnos en lo que debería hacer y en cómo se utilizará sobre el terreno.
El problema no es la tecnología, sino la dirección
La cuestión principal no es si la IA funciona. Se trata de si la estamos desplegando para resolver los problemas correctos, en lugar de encajarla a la fuerza en algo que percibimos como el problema.
Por ejemplo, el asesoramiento sobre cultivos. Un chatbot multilingüe que indica a un agricultor cuándo debe sembrar suena impresionante, hasta que te das cuenta de que no entiende la humedad del suelo local ni la dinámica agroclimática regional. O los cuadros de mando de gobernanza: parecen elegantes en las conferencias, pero a menudo carecen de la granularidad que los funcionarios de distrito necesitan para tomar decisiones sobre el terreno.
Seguimos tratando la IA como una mejora, no como un rediseño. Pero la agricultura -más que casi cualquier otro sector- exige sistemas profundamente locales, dolorosamente específicos y construidos para una variabilidad de alto riesgo. La mayoría de los grandes modelos lingüísticos y motores de razonamiento no están preparados para ello.
Una hoja de ruta no es una estrategia
Hay conversaciones en marcha para vincular los esfuerzos de IndiaAI, Sarvam.ai, los IIT y varios financiadores. Es un paso positivo. Pero una hoja de ruta no debe ser solo una lista de integraciones tecnológicas. Debe responder a preguntas del mundo real: ¿A quién pertenecen los datos? ¿Quién audita los modelos? ¿Qué ocurre cuando una recomendación sale mal?
Hemos visto interés en el uso de módulos de razonamiento para la política, asistentes de IA para la entrega de planes, incluso bots de WhatsApp financiados por Meta. Pero aún no hemos visto una capa de infraestructura unificada que los vincule.
El futuro al que aspiramos -avisos en tiempo real, gobernanza adaptativa, circuitos de retroalimentación sobre el terreno- sólo funcionará si las herramientas se diseñan en función del contexto, no sólo de la capacidad. Eso significa colaborar con las organizaciones de agricultores, las administraciones de los distritos y los agentes de extensión locales, y no limitarse a desplegar un modelo entrenado en un laboratorio.
El riesgo del tecnosolucionismo
No repitamos los errores de anteriores oleadas tecnológicas, en las que se desplegaron herramientas digitales sin contrastarlas sobre el terreno. En agrotecnología, la falsa precisión es peligrosa. Una fecha de siembra o una recomendación de pesticidas errónea no es un error de UX: puede significar la pérdida de cosechas y problemas financieros.
Y seamos sinceros: muchas de estas iniciativas de IA están aún en sus primeras fases. Algunos de los motores de razonamiento (sistemas de IA diseñados no sólo para procesar datos, sino también para analizar, inferir y tomar decisiones informadas) que se están desarrollando aún no se han probado sobre el terreno. Los conjuntos de datos siguen siendo fragmentarios. La integración con sistemas gubernamentales como Agristack sigue sobre el papel. Sin un compromiso serio y a largo plazo con el desarrollo basado en la retroalimentación, corremos el riesgo de construir sistemas brillantes que no funcionen.
Lo que hay que cambiar
Esto es lo que debemos impulsar ahora:
- La misión es lo primero: Cree herramientas basadas en los problemas reales de la agricultura, no sólo en las capacidades de los modelos.
- Alineación interministerial: Si el mismo módulo de razonamiento puede servir para la agricultura, la sanidad y la educación, construyamos una infraestructura compartida, pero definamos claramente las capas específicas de cada dominio.
- Lazos de responsabilidad: Los financiadores y los ministerios deben exigir métricas longitudinales, no sólo el éxito de los proyectos piloto.
- Sociedad de campo: La mejor IA no vendrá sola de Bengaluru o Delhi. Vendrá del codiseño con los de Mandla, Baramati y Nalgonda.
Nos encontramos en un momento crucial. La India tiene potencial para liderar la creación de sistemas de IA agrícola inclusivos y conscientes del contexto. Pero tenemos que ir más allá de las palabras de moda creadas por las burbujas y de los proyectos a corto plazo. No se trata sólo de "transformar" la agricultura mediante la IA; se trata de comprender la agricultura con la suficiente profundidad como para que la IA nos ayude.
El potencial es enorme. Pero el potencial se queda sobre el papel si no va acompañado de la ejecución.
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