Universidad
de Montpellier I Francia.
cferreyros@ferreyros-ferreyros.com
Resumen
El resumen destaca los aspectos más importantes del estudio sobre las "Herramientas de Apoyo para la Toma de Decisiones con IA para la Agricultura"(IA DMST); delimita su alcance, la metodología, los hallazgos y las contribuciones que propone.
El Informe presentado el 18 de junio de 2025 fue encargado por la Dirección General de Redes de Comunicación, Contenido y Tecnología de la Comisión Europea. Su objetivo fue el de evaluar las condiciones del mercado, los requisitos técnicos y las implicaciones políticas de las herramientas de apoyo a la toma de decisiones basadas en IA en el sector agrícola de la UE, apoyando las transiciones digital y ecológica e informando sobre las futuras políticas e innovación de la UE.
Los
hallazgos principales del Informe confirman:
- que las técnicas
de IA DMST aplicadas a la agricultura europea tienen un gran potencial
para impulsar la sostenibilidad, la productividad y la competitividad.
- que su adopción sigue siendo fragmentada debido a barreras estructurales, técnicas, económicas y regulatorias, especialmente para las pymes y los agricultores individuales.
Las principales deficiencias en su aplicación son: acceso limitado a datos de alta calidad, infraestructura fragmentada, falta de transparencia en la IA y vías regulatorias poco claras. Las empresas más grandes a menudo controlan datos confidenciales y ofrecen servicios agrupados, mientras que los actores más pequeños se limitan a datos públicos de menor calidad.
Los agricultores se enfrentan a desafíos en materia de confianza, transparencia, usabilidad y carga administrativa al adoptar nuevas herramientas digitales. El informe subraya los principales desafíos técnicos para la adopción de la IA en la agricultura: 1. Acceso Limitado a Datos de Alta Calidad; 2. Infraestructura fragmentada e inadecuada; 3. Integración e interoperabilidad de sistemas; 4. Transparencia, explicabilidad y confianza: 5. Incertidumbre regulatoria y de cumplimiento: 6. Altas barreras técnicas y financieras; y7. Usabilidad y soporte al usuario final
Para
abordar estos desafíos, las recomendaciones se estructuran en tres
grupos que reflejan diferentes períodos de intervención:
Acciones inmediatas: Promover la
interoperabilidad de datos, financiar la anotación pública de datos,
proporcionar entornos de pruebas regulatorios, apoyar proyectos de demostración
y mejorar el acceso de las pymes a las Fábricas de IA.
A mediano
plazo:
Integrar la IA DMST certificada en los eco-esquemas de la Política Agrícola
Común, AC, ampliar las factorías de IA, desarrollar modelos de base abiertos
específicos para la agricultura y crear un observatorio europeo para la IA
DMST.
A largo plazo: Revisar la legislación (p. ej., la Ley de Datos), exigir el acceso abierto a las API si es necesario y cofinanciar una red troncal rural de nube periférica para una infraestructura digital inclusiva.
El
contenido integral del informe en inglés se encuentra en el siguiente enlace: https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/117981
A fin de acceder a normas
similares y estándares europeos, las empresas, organizaciones públicas y
privados interesados en asesorías, consultorías, capacitaciones, estudios,
evaluaciones, auditorías sobre el tema, sírvanse comunicar al correo
electrónico: cferreyros@ferreyros-ferreyros.com
_______________________________________________
Liberar el potencial de la inteligencia artificial para una agricultura sostenible.
Realizado por Fraunhofer IESE, el informe evalúa el potencial de las herramientas de apoyo a la toma de decisiones habilitadas por IA (AI DMST) para ayudar a las granjas a aumentar la eficiencia, reducir los insumos y gestionar mejor el riesgo, al tiempo que identifica las barreras que actualmente dificultan una adopción más amplia.
El informe encuentra que aunque las tecnologías de IA para la agricultura están avanzando rápidamente, la adopción sigue siendo desigual. Persisten obstáculos estructurales y técnicos, en particular para los agentes más pequeños. Estos incluyen el acceso limitado a datos de alta calidad, los elevados costes de desarrollo, la falta de interoperabilidad y la incertidumbre en torno al cumplimiento de la normativa. Los agricultores y asesores a menudo encuentran herramientas que son difíciles de integrar en los flujos de trabajo existentes o carecen de transparencia en la forma en que se generan las recomendaciones.
Para hacer frente a estos retos, el informe propone un conjunto secuenciado de acciones políticas. A corto plazo, recomienda promover la interoperabilidad a través de normas comunes, financiar repositorios públicos de datos agrícolas y apoyar herramientas y servicios para la anotación de datos, como imágenes de etiquetado o datos de sensores para entrenar modelos de IA. También pide el lanzamiento de espacios controlados de pruebas para permitir las pruebas en el mundo real de soluciones de IA en condiciones seguras, y la cofinanciación de proyectos de demostración que demuestren herramientas certificadas y explicables con claros beneficios para los usuarios finales.
El informe también hace hincapié en el papel de la infraestructura compartida en la reducción de las barreras de entrada para los proveedores más pequeños. Una fábrica de IA agroalimentaria específica, puesta en marcha en el marco del programa Europa Digital, se describe como una iniciativa clave que ofrece acceso a recursos informáticos, conjuntos de datos específicos del ámbito y apoyo normativo. Según el estudio, dicha infraestructura puede ayudar a reducir los costes de desarrollo y apoyar el despliegue de herramientas de IA fiables adaptadas a las necesidades agrícolas.
Si bien el informe se centra en el contexto de la Unión Europea, también compara los enfoques internacionales y destaca la importancia de construir un ecosistema de innovación coherente e inclusivo. La coordinación continua entre los responsables políticos, las instituciones de investigación y las partes interesadas de la industria será esencial para garantizar que las herramientas de IA se desarrollen y adopten de manera transparente, eficaz y acorde con los objetivos digitales y de sostenibilidad más amplios de Europa.
No hay comentarios:
Publicar un comentario