Day: August 12, 2020

La agricultura de precisión ha sido una de las áreas que más se ha beneficiado durante los últimos años con el uso de Inteligencia Artificial. Según la Huerta Digital (https://lahuertadigital.es/agtech-tendencias/), entre las principales tendencias dentro del mundo de la Agricultura Inteligente se puede nombrar el monitoreo remoto de cultivos, la robótica y automatización agrícola y el área de investigación y desarrollo en genética y biotecnología.

Dentro del monitoreo remoto de cultivos, una de las incursiones más recientes del AgTech es el análisis y procesamiento a partir de imágenes satelitales. Esta tecnología tiene el potencial de permitir monitorear sequías y predecir cosechas en tiempo real sobre grandes extensiones de área. 

Otro tema en pleno desarrollo dentro del monitoreo agrícola es cómo lograr un control eficaz de plagas, enfermedades y otros factores de riesgo para el Agro. La empresa FuturCrop implementa tecnologías para la detección automática de larvas y ha declarado que su iniciativa permite una reducción de un 30-50% en el uso de fitosanitarios en hortícolas y frutales.

Respecto a la robótica y automatización en la agricultura, existen distintos tipos de robots para cada etapa productiva, que van desde drones hasta brazos robóticos especializados en la cosecha de frutas y verduras.

En resumidas cuentas, la Inteligencia Artificial promete aumentar la productividad al  sector  agropecuario al permitir gestionar el negocio de manera más rentable. En periodos de déficit hídrico, como el que viene azotando a gran parte de latinoamérica durante los últimos años, resulta clave contar con tecnologías que permitan optimizar y aumentar la capacidad de respuesta de esta industria.

La consultora DNV GL ha publicado su último documento “Hacer que las energías renovables sean más inteligentes: beneficios, riesgos y futuro de la inteligencia artificial en energía solar y eólica”, en el que pronostica un uso creciente de la Inteligencia Artificial (IA), para la que prevé un mercado de 3 billones de dólares para 2024, en toda la industria, en el que analiza su potencial actual y futuro para acelerar los procesos en múltiples áreas de desarrollo de la energía renovable.

El informe se centra en el sector downstream y señala que las plantas eólicas y solares ya se han beneficiado del desarrollo generalizado de tecnología de sensores y análisis de datos. “Esperamos la instalación de más sensores, el aumento de herramientas de aprendizaje automático más fáciles de usar y la expansión continua de capacidades de análisis, procesamiento y análisis de datos para crear nuevas eficiencias operativas”, afirma Lucy Craig, directora de Tecnología e Innovación en DNV GL.

El documento espera que la energía solar y eólica aprovechen más los beneficios de la inteligencia artificial en las áreas de inspección y resolución de problemas, donde “zánganos autónomos con IA en tiempo real admiten análisis” y “robots rastreros que pueden acercarse a la superficie de una estructura”. La transmisión ultrasónica, que puede usarse para penetrar estructuras y revelar fallas en materiales, traerá beneficios.

La planificación y la diligencia debida es otra área que DNV GL dice que puede beneficiarse del mayor uso de la IA: “la planificación y el análisis que hoy pueden requerir muchas horas humanas y miles de documentos pueden reducirse enormemente en el futuro e incluso mejorarse“.

DNV GL habla incluso de un futuro en el que la construcción de plantas eólicas y solares estará totalmente automatizada y llevada a cabo por ‘robots de conducción autónomos, que en el futuro pueden llegar a construir parques eólicos terrestres o solares terrestres enteros: partes de un aerogenerador o los paneles solares son transportados desde la fábrica por camiones autónomos, descargados por otro conjunto de robots, unidos a los cimientos que otros robots han excavado y llenado, y ensamblados por un conjunto final de robots y drones”.

A pesar de todo este potencial, DNV GL señala los riesgos de tales enfoques y el peligro de depender demasiado de la inteligencia artificial en lugar de los profundos conocimientos necesarios para gestionar dicho sistema. “Para la mayoría de los participantes en la industria de las energías renovables”, afirma el comunicado de prensa de DNV GL, “la construcción de sistemas de inteligencia artificial estables, progresivos y confiables requiere conjuntos de conocimientos y datos de muchos proyectos diferentes”.

Una de las áreas más desarrolladas dentro del Marketing Inteligente es el análisis de BigData a partir de algoritmos de aprendizaje de máquina (Machine Learning). Haciendo uso del inmenso repositorio de datos en la nube, es posible segmentar y caracterizar a los usuarios para hacer recomendaciones personalizadas en el lugar y tiempo indicado.

Otra área de aplicación de IA en el Marketing es el testeo de publicidad, con el propósito de medir el nivel de impacto o efectividad que esta tiene en el usuario. Una tecnología ampliamente utilizada acá es el Marketing Biométrico, el cual básicamente consiste en el monitoreo de las señales del cuerpo humano ante un determinado estímulo. Por ejemplo, es posible seguir el trayecto del ojo humano e identificar el tiempo de residencia en una imagen en particular. 

El Servicio al Cliente y la Retención es otra área en donde la Inteligencia Artificial jugará un rol importante en un futuro no muy lejano. Ya hay empresas que se encuentran implementando bots con Inteligencia Artificial con el fin de establecer comunicación directa con el usuario y ofrecerle opciones personalizadas. Los empleados digitales permitirán en el futuro que las personas se puedan enfocar en lo que verdaderamente importa, como establecer lazos fuertes y duraderos con los clientes.