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Aunque llevamos varios años en los que la inteligencia artificial (IA) y su aprovechamiento en el sector porcino es un tema recurrente, este año, con la irrupción de ChatGPT, todos sin ningún género de dudas estamos descubriendo la potencia de esta tecnología y entendiendo hasta qué punto nos puede afectar, tanto a nivel de organización o incluso a nivel personal. En los próximos 5 años, la IA va a cambiar (para mejor) los procesos de muchas organizaciones, va a erosionar el valor de muchos tipos de puestos de trabajo, y también va a crear muchos tipos de trabajo nuevos. Para poder adaptarnos y sacar el mejor partido de este conjunto de tecnologías, hemos de comprender su funcionamiento, límites y aplicaciones, temas todos ellos que intentaremos aclarar en el siguiente artículo.
Machine learning o la importancia de la calidad de los datos
Cuando hablamos de IA, nos referimos a la capacidad de las computadoras de hacer cosas que los seres humanos hacemos especialmente bien, como el hablar, leer, procesar imágenes, razonar, planificar, o sentir. Para ello, del paraguas de la IA cuelgan campos del saber que incluyen las matemáticas, la computación, la robótica, la neurología, ... Pero es muy importante entender que toda la revolución que estamos viviendo alrededor de la IA está relacionada con un área muy concreta de esta llamada Machine Learning o Aprendizaje Automático. Es decir, la capacidad de generar modelos de la realidad que aprenden de los datos del pasado para predecir el futuro. Todos los avances importantes que estamos viendo en la IA en los últimos años, desde ChatGPT, la Visión por computadora, o los modelos predictivos, vienen impulsados por el mismo viento de cola: el Machine Learning.
Cuando nos sorprendemos de una respuesta que nos da ChatGPT, estamos viendo un modelo de machine learning en funcionamiento, en concreto uno de Deep learning , que dentro de las muchas familias del machine learning, esta se basa en las redes neuronales, y más concretamente uno de tipo Transformer, más conocidos actualmente como IAs generativas.
ChatGPT es posible porque un algoritmo, definido como una lista de instrucciones para resolver un cálculo o un problema abstracto, se ha podido entrenar con una enorme base de datos de miles de millones de textos extraídos de internet. Como vemos, el big data (el tratamiento masivo de datos) y el machine learning van de la mano, impulsando esta revolución dentro del mundo de la inteligencia artificial.
Explico esto porque muchas veces las organizaciones están hambrientas por hablar de inteligencia artificial, pero el hablar de los datos o de conceptos como digitalización, cloud, big data, IoT (Internet of things o internet de las cosas) les llama menos la atención.
Una buena cultura del dato en la organización es el paso previo para la aplicación de la inteligencia artificial
Los 4 pilares que nos van a permitir alimentar esta nueva generación de algoritmos de IA y sacarles el máximo partido son:
- La digitalización : la utilización de herramientas informáticas para gestionar nuestros procesos nos va a llevar a transformar los procedimientos para que dejen un rastro digital.
- El cloud (alquilar recursos informáticos en la nube, en vez de comprarlos físicamente) nos va a permitir una mayor flexibilidad a la hora de desplegar nuevos recursos de comunicaciones, almacenamiento y computación informáticos.
- El Big data (tratamiento masivo de datos) nos va a permitir procesar dichos datos para dejarlos en el punto en el que los algoritmos de IA comienzan a funcionar.
- El IoT (despliegue de dispositivos que miden y emiten datos) nos va a permitir plantear toda la sensórica en nuestras explotaciones para recoger datos importantes como temperatura, humedad, pesos de animales, prevalencia de enfermedades…
¿Cuál sería una buena hoja de ruta para la implantación de la IA en el sector porcino?
- Generación de dato. Transformar mis procesos (digitalización) y añadir nueva sensórica (IoT), que me permitan acceder a nuevos datos con los que sacar el máximo partido a la IA. En la figura 1 vemos un ejemplo de despliegue de IA en cebaderos.
- Consolidación del dato. Consolidar adecuadamente el dato en un repositorio centralizado, haciendo uso si es necesario de tecnologías como el cloud o el big data.
- Explotación del dato. Elegir una herramienta de inteligencia empresarial y usarla para crear una cultura del dato dentro de la organización, empoderando a los usuarios más avanzados como punta de lanza del análisis de datos dentro de la organización. Comenzar a generar alarmas de utilidad para manejar correctamente las bandas de operación de mi organización a todos los niveles (técnico, de operaciones, económico…).
- Inteligencia Artificial. Aplicar la IA a para resolver preguntar de negocio concretas. Empezar por casos de uso estrechos, muy concretos, preguntas modestas, pero claramente definidas en cuanto a los datos necesarios y los objetivos a alcanzar. Poco a poco, aplicar el marco a casos de uso más transversales hasta tener controladas todas las variables que afectan a nuestra cadena de valor.
Mirando hacia el futuro, es esencial que el sector no solo adopte la IA, sino que también fomenten una cultura de innovación y aprendizaje continuo. La IA no es el fin, sino una herramienta que, junto con la sabiduría humana y la experiencia en el campo, puede llevar al sector porcino hacia un futuro próspero y resiliente.
