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19 de febrero de 2025 | 07:15IA generativa en la agroindustria: Transformando la producción y la gestión
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Según McKinsey, esta tecnología podría generar hasta 13,5 billones de dólares en actividad económica para 2030, con un impacto significativo en sectores productivos.
Por Mario Salazar V. Empresario peruano, catedrático y promotor educativo.
La IA generativa está revolucionando la fabricación, el agro y la agroindustria no será la excepción. Según McKinsey, esta tecnología podría generar hasta 13,5 billones de dólares en actividad económica para 2030, con un impacto significativo en sectores productivos. Ojo con esto a los emprendedores que están pensando en aplicaciones de IA.
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¿Cómo podemos aplicarla a los negocios agrícolas y procesos agroindustriales? Aquí algunas claves:
🔹 Asistentes virtuales para la gestión agrícola
El tiempo es un recurso clave en el agro. La IA puede actuar como un asistente virtual cuya característica es la comunicación simple, para agrónomos y productores, ayudando en la búsqueda de información, la toma de decisiones sobre cultivos y la optimización de procesos de producción.
🔹 Análisis de datos en maquinaria agrícola
Hoy, menos del 1% de los datos generados por maquinaria se analizan eficientemente. La IA generativa permite detectar patrones, predecir fallas y optimizar el mantenimiento preventivo en tractores, sistemas de riego y plantas de procesamiento, reduciendo costos y tiempos muertos.
🔹 Informes de producción automatizados
Los reportes de rendimiento agrícola pueden tomar horas. Con la IA, se pueden generar informes automáticos en tiempo real, analizando datos de aplicaciones y nutricionales, rendimiento por hectárea y costos de producción, permitiendo a los gerentes tomar decisiones rápidas y precisas.
🔹 Optimización de planificación y logística
La variabilidad climática y de demanda son desafíos constantes en la agroindustria. La IA generativa puede simular escenarios de producción, empaque y distribución, ayudando a mejorar la programación de siembra, cosecha, empaque y exportación para maximizar eficiencia y rentabilidad.
🔹 Datos sintéticos para modelos predictivos
Para cultivos y activos sin sensores, la IA puede generar datos sintéticos para alimentar modelos de mantenimiento predictivo y monitoreo de suelos, permitiendo mejores decisiones incluso en condiciones donde la información es limitada.
El agro del futuro es inteligente y automatizado. Empresas que adopten la IA generativa en su producción y gestión podrán mejorar la eficiencia, reducir costos y anticiparse a problemas. ¿Está tu empresa lista para esta transformación?