Cómo Chat GPT y otras IA transformarán el sector agroalimentario

La inteligencia artificial (IA) ha avanzado a pasos agigantados en los últimos años, destacando en los últimos meses los chatbots impulsados ​​por la tecnología del chat GPT (Generative Pre-trained Transformer), la cual ha demostrado ser una tecnología disruptiva en casi todos los campos de la sociedad.

Chat GPT está transformando la forma en la que se trabaja y abriendo nuevas oportunidades para la innovación y el crecimiento.

Está claro que las herramientas de IA son una tendencia en este 2023, pero es que además, según los los últimos estudios, es una de la áreas tecnológicas con mayor proyección económica para los próximos años, con unas previsiones de valor de mercado que se podrían duplicar para 2025, alcanzando los 300.000 millones de dólares a nivel mundial.

En esta época de cambio, las inteligencias artificiales se han convertido en herramientas cruciales en muchos sectores, y el sector agroalimentario no podía ser menos. 

Los ‘chatbots’ y la inteligencia artificial están cambiando la forma en que la industria del sector agroalimentario interactúa con sus clientes, mejorando los procesos de producción y optimizando la eficiencia de sus operaciones

En este artículo, exploramos cómo la IA y los chatbots están siendo utilizados en el sector agroalimentario, y cómo pueden ayudar a mejorar la eficiencia en toda la cadena de suministro, desde el inicio de la producción hasta la entrega final de los productos. 

¿Qué es GPT Chat y cómo funciona?

Dentro del mundo de las IA la gran revolución ha llegado con Chat GPT, y es que seguro que has oído hablar de él, pero ¿sabes realmente el partido que se le puede sacar a está inteligencia artificial?

Chat GPT es una herramienta de chat desarrollada por la compañía OpenAI. Funciona interactuando de forma conversacional, utilizando inteligencia artificial para generar respuestas y conversaciones coherentes y comprensibles, tal y como lo haría un humano, a partir de todo tipo de consultas.

La herramienta ha sido entrenada con grandes cantidades de datos para aprender patrones de lenguaje y estructuras de texto, lo que le permite responder preguntas, generar contenido y mantener conversaciones con los usuarios.

El 14 de Marzo de 2023, lanzó su última versión, Chat GPT-4 con un modelo de lenguaje mejorado, el cual es capaz de analizar imágenes y cuenta con mayor potencia de razonamiento, mayor asimilación del contexto, más precisión en los resultados y, sobre todo, mayor creatividad, dándole así una apariencia más humana.

¿Cómo puede ayudar Chat GPT en el sector agroalimentario?

El uso de Chat GPT y, en general la inteligencia artificial (IA), en el sector agroalimentario ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años, y su adopción ha generado un impacto positivo en la eficiencia y sostenibilidad en toda la cadena de valor, desde la automatización de tareas hasta la gestión de la cadena de suministro. 

Estos son algunos ejemplos de cómo Chat GPT puede ayudar en el sector sector agroalimentario:

• Optimizar la producción: esta IA puede analizar datos agronómicos, condiciones meteorológicas y otros factores relevantes brindando recomendaciones en tiempo real para optimizar la producción agrícola, contribuyendo a la agricultura de precisión. Chat GPT puede proporcionar recomendaciones en tiempor real a par tir de estos datos. Por ejemplo, puede ofrecer consejos sobre el momento adecuado para sembrar, fertilizar o cosechar cultivos, lo que ayuda a los agricultores a tomar decisiones informadas y maximizar su rendimiento.
• Información sobre técnicas y cultivos: puede proporcionar información detallada sobre los diferentes tipos de cultivos, así como de sus requisitos climáticos, de suelo, siembra, cosecha y riego. Además, también puede brindar información útil sobre técnicas de cultivo como la rotación de cultivos, la lucha integrada, la agricultura orgánica, etc.
• Gestión de plagas y enfermedades: ChatGPT puede identificar y detectar plagas y enfermedades en los cultivos mediante el análisis de imágenes y datos de campo. Esto permite una detección temprana y una respuesta rápida para minimizar los daños y las pérdidas en la producción agrícola.
• Gestión de la cadena de suministro: ayuda a optimizar la gestión de la cadena de suministro, desde la planificación de la producción hasta la distribución y logística. Puede ayudar a predecir la demanda y optimizar el inventario, lo que permite una gestión más eficiente y rentable de los recursos.
• Mejora del servicio al cliente: GPT Chat puede ayudar a las empresas agroalimentarias a proporcionar un mejor servicio al cliente, automatizando las respuestas a preguntas comunes y ofreciendo soluciones personalizadas a problemas específicos. 
• Gestión de datos: se puede utilizar para gestionar grandes cantidades de datos en el sector agroalimentario, desde el seguimiento de los precios de los productos hasta la monitorización de los cultivos y la gestión de los suministros. Esto puede ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas basadas en datos y mejorar su eficiencia y rentabilidad.
• Pronósticos del clima: el ChatGPT puede ser usado para proporcionar pronósticos del clima a corto y largo plazo. Los agricultores pueden hacer preguntas como: "¿Cuál será la temperatura promedio en mi área durante la próxima semana?" o "¿habrá lluvia en mi área durante los próximos 30 días?".
• Generación de ideas: al reunir información sobre los procesos, la demanda,  las tendencias y las preferencias de consumidor, es capaz de generar nuevas ideas de productos y procesos que puedan ser mas eficientes.

¿Qué desventajas tiene el Chat GPT?

• La precisión y la calidad de los datos: aunque la tecnología puede ser capaz de generar respuestas precisas y relevantes, todo va a depender de la precisión y la calidad de los datos que se introduzcan, lo que puede dar lugar a diferentes errores. Además, estas respuestas todavía pueden ser algo generales y no estar personalizadas para cada situación específica, ya que no siempre puede tener en cuenta todos los detalles de una situación en concreto. 
• Veracidad de los datos: Pese a que ha sido entrenada con grandes cantidades de datos, sus respuestas pueden presentar errores o datos incorrectos, dado que la herramienta está en estado de aprendizaje y funciona por ensayo y error. Además al haber sido entrenada con datos de Internet, puede presentar los sesgos presentes en esos datos.
• Falta de juicio humano: a pesar de proporcionar información y responder preguntas, no puede replicar el juicio humano, la empatía o la intuición en sus respuestas. 
• Privacidad y exposición a ciberataques: Chat GPT no tienen acceso directo a la información personal ni almacena conversaciones porque puede estar expuesto a ciberataques a al usar sistemas de terceros para interactuar con la herramienta o si no se tiene un sistema bien protegido. 

Chat GPT en Acción: Caso de uso real en empresas del sector agroalimentario

La empresa española Restalia, dueña de distintas marcas como TGB o los 100 Montaditos entre otras, ha sido una de las primeras compañías en sacarle beneficio al Chat GPT para su negocio.

Ha utilizado esta inteligencia artificial para buscar nuevos sabores y recetas para su marca TGB -The Good Burger, con el objetivo de incluir en su carta la primera hamburguesa diseñada por IA.

Restalia lanza un programa de cocina, “Al Chef”, con una dinámica estilo roast battle, donde cada 15 días durante 5 semanas presenta distintas propuestas de hamburguesas generadas con Chat GPT, para que los usuarios voten su favorita. 

Finalmente se pretende que la ganadora sea incluida en la carta de sus locales y se pueda degustar a partir del 28 de Mayo.  

Pero no todo es Chat GPT: otras IA que se utilizan en el sector agroalimentario

Aunque no lo parezca, esto fenómeno no es de ahora. Desde hace años las IA se han estado usando con distintas aplicaciones en el sector agroalimentario. Las tecnologías de IA, como el aprendizaje automático, robótica y la visión por computadora, han permitido a los agricultores automatizar muchas tareas y mejorar la eficiencia de sus operaciones.

Estos son algunos ejemplos nacionales e internacionales de empresas o startups que usan IA en el sector agroalimentario: 

• Ikos Tech: es una empresa española, enfocada en la gestión de cultivos. Sus sensores inteligentes recogen y procesan datos en los cultivos que ayudan a tomar las mejores decisiones de una manera rápida y anticipada, optimizando recursos como el agua o los fertilizantes. Existen otras empresas con proyectos similares como Hemav, CropX, Agrointelli o Aerobotics.
• Biome Markets: analiza los datos de suelo y determina los nutrientes necesarios para optimizar la fertilización. Con su tecnología BeCrop, basada en Inteligencia Artificial, decodifica la biología del suelo utilizando la mayor base de datos mundiales de microorganismos, con el fin de optimizar las prácticas agrícolas y mejorar la salud del suelo en todo el mundo. Otro ejemplo parecido es Trace Genomics, que utiliza IA y secuenciación de ADN para analizar y comprender el microbioma del suelo.
• Faromatics: esta empresa utiliza IA para controlar el ganado. Igual que se hace con los cultivos, la IA se puede usar para controlar y mejorar la gestión en las granjas. Esta idea surge como respuesta a la necesidad de monitorización ganadera para una gestión más eficiente. Es el primer robot en el mundo que, con cámaras y basado en Inteligencia Artificial, monitorea de forma autónoma el bienestar animal (temperatura, humedad, calidad del aire, excrementos...), ayudando a los granjeros a mejorar la productividad.
• VisualNACert: sus sistemas de IA sirven para mejorar los controles de calidad de los productos. Utiliza tecnologías de inteligencia artificial para la inspección visual no destructiva de productos agroalimentarios, lo que permite detectar defectos y mejorar la calidad del producto final sin estropearlo.
• Gro Intelligence: utiliza IA y análisis de datos para ofrecer información y predicciones sobre el clima, la producción agrícola y las tendencias del mercado. Gro Intelligence ayuda a los agricultores, gobiernos y empresas a tomar decisiones basadas en datos y a enfrentar los desafíos del cambio climático y la seguridad alimentaria.
• Afresh Technologies: aplica IA y análisis de datos en tiempo real para optimizar la cadena de suministro y reducir el desperdicio de alimentos en el sector minorista. Su plataforma ayuda a los minoristas a tomar decisiones de inventario más precisas y mejorar la frescura y disponibilidad de los productos.
• NotCo: es una startup que utiliza la IA y la ciencia de datos para desarrollar nuevos productos basados en plantas, alternativos a productos lácteos, carne y huevos. Su plataforma analiza patrones moleculares y combina ingredientes para imitar el sabor y la textura de los productos animales.

Estas empresas y startups representan solo una pequeña parte del creciente ecosistema de soluciones basadas en IA en el sector agroalimentario, y cuyo impacto se espera que  siga aumentando en los próximos años.

Conclusión

La IA y el ChatGPT son herramientas con el potencial de mejorar significativamente los sistemas de producción en el sector agroalimentario, ayudando a todos los eslabones de la cadena de valor, como los agricultores, a tomar mejores decisiones, aumentando significativamente la eficiencia y la rentabilidad.

En resumen, la IA se encuentra en constante evolución y desarrollo, y se espera que estas tendencias transformen la forma en que las empresas hacen negocios y las personas interactúan con la tecnología. 

Las compañías que sepan adaptarse a estas tendencias podrán obtener una ventaja competitiva y aprovechar el poder de la IA para mejorar la eficiencia, la productividad y la satisfacción del cliente.