La agricultura regenerativa es una modalidad que se centra en la construcción de sistemas alimentarios resilientes a través de la restauración de la salud del suelo y la mejora de los recursos naturales, como los niveles freáticos y la biodiversidad en las explotaciones agrícolas pero está cambiando gracias a IA.
Priorizar la regeneración del suelo garantiza la sostenibilidad a largo plazo y mejora el rendimiento de los cultivos a través de suelos más saludables y con mayor capacidad de retención de agua, asevera el Foro Económico Mundial.
Además, la agricultura regenerativa puede reducir las emisiones agrícolas al optimizar el uso de insumos. Fortalece la resiliencia, haciendo que las explotaciones estén mejor equipadas para soportar los desafíos ambientales y, en última instancia, generando ingresos más estables.
Comprender el papel de la tecnología digital y la IA en la agricultura regenerativa
Poco antes del impulso mundial hacia la agricultura regenerativa, la digitalización de la agricultura había ganado atención. Ofrece beneficios como mayores ingresos agrícolas, mejores resultados ambientales y una mejor viabilidad comercial cuando se trabaja con pequeños agricultores.
Las investigaciones sugieren que la agricultura digital podría impulsar el PIB agrícola de los países de ingresos bajos y medios en más de 450 mil millones de dólares, o 28 % por año. El uso creciente de inteligencia artificial (IA) en la agricultura ha amplificado aún más estos beneficios para los agricultores.
Muchos de los casos de uso de IA en la agricultura tienen el potencial de acelerar la agricultura regenerativa. El Foro Económico Mundial destaca cinco de ellos:
Imágenes geoespaciales para la planificación a nivel de paisaje
La ampliación de la agricultura regenerativa a menudo requiere un enfoque de paisaje, centrado en el área de producción más amplia en lugar de en granjas individuales. Esto permite una gestión/regeneración holística de los recursos naturales.
Los modelos de IA que utilizan datos geoespaciales pueden analizar los cambios en la cobertura y el uso de la tierra, la salud del suelo y la disponibilidad de agua en grandes extensiones de tierra, lo que ayuda a la planificación de paisajes regenerativos.
Extensión digital habilitada por IA
La agricultura regenerativa se basa en prácticas personalizadas desarrolladas por universidades de investigación. Impartir estas prácticas a través de agentes de extensión es costoso, y una baja relación agente-agricultor deja a varios agricultores desatendidos.
Los avances tecnológicos han mejorado la economía de la difusión de dichas prácticas a través de canales digitales. Además, los modelos de lenguaje extenso (LLM) combinados con modelos de generación aumentada por recuperación (RAG) pueden brindar asesoramiento específico para las granjas en función de datos localizados.
Además, las traducciones de idiomas habilitadas por IA pueden permitir la entrega en idiomas locales de manera rentable, lo que las hace más accesibles en todas las regiones.
Predicción de plagas para reducir el uso de pesticidas
El uso de pesticidas se ha citado como una «preocupación mundial de derechos humanos», y los programas de agricultura regenerativa intentan reducir el uso de pesticidas gradualmente.
Las soluciones de IA basadas en reconocimiento de imágenes e imágenes hiperespectrales pueden permitir la detección predictiva y preventiva de plagas, optimizando el uso de pesticidas.
Incentivos financieros basados en IA
Un obstáculo para la agricultura regenerativa es la falta de incentivos financieros para realizar el cambio.
Los incentivos financieros, como el pago por el carbono secuestrado, son complejos debido a los altos costos de monitoreo y realización de pagos. Sin embargo, los pilotos recientes que utilizan sensores para la medición de la salud del suelo y contratos inteligentes basados en IA han logrado que los pagos sean más rápidos, sin errores y rentables.
La mayoría de las empresas de financiamiento del carbono utilizan modelos de IA basados en datos geoespaciales para medir el secuestro de carbono de forma remota.
Análisis rápidos de suelos y seguimiento de programas
Los análisis de suelos basados en IA permiten realizar evaluaciones rápidas de la salud del suelo, lo que permite tomar decisiones precisas sobre la eficacia de las prácticas regenerativas.
Además, los modelos de IA geoespaciales se pueden utilizar para supervisar prácticas como el cultivo intercalado o los cultivos de cobertura, que suelen ser difíciles de controlar a escala. Este tipo de análisis también puede permitir la segmentación de los agricultores, lo que permite ofrecer un apoyo personalizado a los agricultores en diferentes niveles de adopción.
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