Nota del editor: Este artículo se actualizó el 3 de abril del 2024, con un nuevo nombre y enlace para el chatbot de IA de Max von Olfers.
Una empresa emergente de Yakima, Washington está inventando un chatbot de inteligencia artificial (IA) para el sector de la fruta de árbol y no es la única empresa que lo hace (un chatbot es un programa informático diseñado para simular una conversación entre el programa y usuarios humanos).
Kragworks Ag Solutions es una de las varias empresas de servicios agrícolas, negocios emergentes y personas que experimentan con la tecnología que lanzan consultores virtuales para responder a las preguntas sobre el rendimiento, el clima y la rentabilidad en el campo en un estilo conversacional de IA generativa utilizando el modelo lingüístico grande.
Esta tecnología -un software que extrae datos digitales y se comunica mediante un lenguaje similar al ser humano- no tardó en aparecer en los titulares de los medios de comunicación y en aumentar la angustia social, ya que se adoptó para todo, desde los chats de soporte técnico en línea hasta los adolescentes que intentan hacer trampa en los exámenes de inglés.
El modelo lingüístico grande más infame, conocido como ChatGPT, fue lanzado por los desarrolladores OpenAI en noviembre del 2022 y cuenta con una plataforma abierta que permite a otras empresas construir sus propios chatbots utilizando el modelo subyacente. En los meses siguientes, los bots mantuvieron extrañas conversaciones con periodistas, aprobaron el examen de acceso a la abogacía y desencadenaron demandas por derechos de autor de comediantes y novelistas. Alarmados, los directores ejecutivos de las empresas de IA pidieron al Congreso de Estados Unidos que debatiera la posible regulación de sus propios productos.
La tecnología también provocó un giro rápido en la empresa de software Kragworks, que Matt Yeager y Justin Pease fundaron en el año 2018 al crear el software de gestión logística para almacenes. Ahora, planean mantener a esos clientes, pero han desviado su atención a su nueva herramienta de preguntas y respuestas llamada Harvest Engine.
“Hemos dado la vuelta a todo. Hemos dicho: ‘De acuerdo, vamos a cambiar por completo porque esto es la nueva realidad”, dijo Yeager. Yeager y Pease, ambos con experiencia en el sector frutícola, están “entrenando” a su chatbot con la ayuda de fruticultores del valle de Yakima y una empresa de análisis de datos.
Varios actores principales
A pesar del ruidoso aclamo y la ansiedad generalizada, varias empresas de EE.UU. y Europa han aprovechado de esta tecnología para beneficiar la agricultura. Algunas de ellas ya responden a diario a preguntas de productores reales y muchas se comunican en español. Entre ellas está Norm, (fbn.com/norm), presentado en abril del 2023 por Farmers Business Network (FBN, por sus siglas en ingles), basada en Dakota del Sur.
A mediados de julio del 2023, el chatbox Norm ya había respondido a más de 5,000 preguntas, según Kit Barron, el responsable de ciencia de datos de FBN. Al igual que los 55,000 clientes de la empresa, Norm se inclina hacia los cultivos en hilera (cultivos anuales de temporada que crezcan en el suelo, como trigo, maíz, soja), pero también recibe algunas preguntas sobre manzanas, como “¿Qué causa la clorosis marginal en las manzanas?”. Norm ofreció varias respuestas, entre ellas deficiencia de hierro, y recomendó tratamientos con quelatos de hierro.
El programa no sustituirá a los agrónomos humanos, dijo Barron. Se nutre el programa tanto de información pública como de datos propios, y ofrece una primera parada rápida. Una facultad ocupada y asesores de extensión atareados no siempre pueden responder a las preguntas de inmediato.
La imperfección forma parte del paisaje del modelo lingüístico grande. Nadie espera que sean perfectos. Los programas de chat a veces proporcionan información incorrecta, lo que los codificadores llaman “alucinar”. La mayoría de los bots publican descargos de responsabilidad.
” En gran medida todavía es un experimento”, dijo Barron.
Cuando no está seguro el chatbot de agquestion.com añade la advertencia de “respuesta menos fiable”. Desarrollado por Smart Agri Labs, con sede en Iowa, el bot centrado en los cultivos en hilera llamado Cintéotl (por una divinidad azteca del maíz) dio respuestas detalladas a un par de preguntas hechas de prueba sobre los árboles frutales.
En marzo, Max von Olfers, de Francia, puso en marcha su propio chatbot de inteligencia artificial como una afición, y lo llamó agri1. La máquina ya ha respondido a miles de preguntas de todo el mundo sobre 300 cultivos diferentes como puede ser la alfalfa, las manzanas o incluso la cría de caracoles. Von Olfers dirige una empresa agrícola multigeneracional con su hermana, un negocio de comercio electrónico del coñac y también un blog de tecnología agrícola.
Von Olfers podría algún día cobrar por el uso de la herramienta -lo cual está en su cuarta versión- pero por ahora sólo quiere “democratizar el conocimiento agrícola”, dijo.
Von Olfers también está aprendiendo. Hace poco preguntó a su propia herramienta cómo debía abonar su alfalfa. Una versión anterior le habría dicho que aumentara el nitrógeno, pero después de algunas idas y venidas, la versión actual le aconsejó que dejara la alfalfa en paz para alinearse con sus objetivos orgánicos. Sorprendido por esta sabia intuición, transmitió el consejo a sus vecinos y a unos asesores profesionales sin decirles que procedía de un ordenador. Ellos estuvieron de acuerdo.
Alrededor del 60 por ciento de sus usuarios son productores, pero las personas que usan el ChatBot de manera habitual son consultores agrícolas. Sospecha que, en el Occidente desarrollado, la inteligencia artificial conversacional no sustituirá al sabio consejo de un ser humano. La agricultura requiere un conjunto demasiado amplio de habilidades para que lo pueda manejar un mero ordenador, dijo.
“Ningún otro trabajo requiere tanta comprensión generalista”, afirmó.
Relaciones
Wilbur-Ellis, una empresa de suministros y servicios de Washington Central, ya utiliza una herramienta interna de chat con inteligencia artificial, pero ve la posibilidad de ampliarla para que los asesores agrícolas tengan acceso a ella, explicó Mike Doerr, director de negocios estratégicos. Antes, sin embargo, el equipo tecnológico de la empresa querría alimentarla con datos de calidad, como los artículos de investigación revisados por expertos y revistas especializadas de prestigio, no solamente titulares de prensa.
Eso podría hacer que los asesores fueran más eficientes y precisos, dijo Doerr. Wilbur-Ellis también necesitaría contratar a más empleados expertos en la tecnología para mantenerse al día.
“Creo que al final cambiará nuestra mano de obra”, dijo.
Jeff Allen, que trabajó 25 años como asesor de cultivos, espera que los chatbots hagan mejores a los asesores.
Los asesores agrícolas dedican más tiempo al papeleo de lo que les gustaría hacer, afirmó Allen, director de servicios técnicos de G.S. Long Co., una empresa de suministros y servicios agrícolas en Yakima. Los asesores se quejan más de su trabajo informático que de los caprichosos clientes o del tiempo. Si hay algo que preocupa a Allen es que los nuevos consultores confíen más en las herramientas digitales que en los clientes, que probablemente saben más.
“Es un trabajo muy humano, es algo así como un trabajo para personas con don de gente” afirmó, “El relacionarse es muy importante”.
Con el entrenamiento de su prototipo de chatbot, Kragworks pone a prueba sus relaciones en unos bloques de huertas operados por NWFM, una compañía de administración agrícola de Washington Central. A Keith Veselka, copropietario de NWFM, le gusta el estilo de conversación coloquial del chatbot y también la idea de hacer que el asesoramiento sea específico para cada agricultor.
La NWFM mantiene meticulosos registros electrónicos y es una de las primeras en adoptar la tecnología de escaneado digital que rastrea la floración y el desarrollo de los cultivos, pero acceder a todos estos datos es arduo.
“Estás en el infierno de las hojas de cálculo”, dijo Veselka, “estás en un granero de datos”.
Para evitar requerir otra aplicación, Kragworks colabora con Ultimate Analytics, una empresa de Carmel, California, proveedora de un software de interpretación de datos con oficina en Yakima. Es posible que añadan Harvest Engine al tablero de mando, la cual ya integra otras, dijo Nate Bostrom, director técnico.
Los contratantes apenas han empezado a discutir las posibilidades, pero utilizar la capacidad conversacional del modelo lingüístico grande para responder a preguntas parece “obvio” para la próxima generación de la informática, dijo Bostrom.
“Es como un tsunami, todo el mundo puede sentirlo”, afirmó .
En Kragworks, Pease, Yeager y sus tres empleados trabajan en una oficina dentro de una bodega que fue un empaque de fruta, rodeados de las cosas que suelen tener los típicos jóvenes expertos en la tecnología, como puede ser una mesa de billar y varios sofás de segunda mano. Decoraban las paredes con fotos antiguas de cosechas de fruta.
Les motivó una reciente reunión informal con unos ingenieros de software de Microsoft, que les mostraron que incluso la codificación la hace ahora la IA. Es cierto, ahora los ordenadores se están programando a sí mismos.
“Fue entonces cuando nos dimos cuenta”, explicó Pease. “Es como, bueno, nuestros trabajos como programadores van a desaparecer”.
Yeager creció en el estado de Idaho y trabajó en el desarrollo de software en la empresa frutícola del área de Yakima llamada Allan Bros., donde conoció a Pease, quien se crio en Selah en el seno de una familia de productores de fruta.
Han conseguido algunos inversionistas y están buscando más. También desean incorporar simulaciones a su programa, para que los agricultores puedan pedir al robot que clasifique las varias opciones que aparezcan dentro de los resultados.
El personal de Kragworks entrenan a Harvest Engine con boletines de extensión, etiquetas de pulverización, modelos de grado-día de cultivo y otras fuentes de información similares. Yeager y Pease pretenden llevar Harvest Engine más allá, adaptándolo no sólo al sector, sino también al cliente individual. El chatbot de cada agricultor respondería basándose en sus registros personales de pulverización, informes de exploración y cuentas de las pérdidas y ganancias. En cuanto a IA, los socios ven no sólo una simple herramienta, sino una forma de archivar el conocimiento experiencial que podría perderse cuando fallece el abuelo, y luego transmitirlo en un tono que el abuelo apreciaría.
“La agricultura es una cuestión de preguntas y respuestas” afirmó Yeager.
Este artículo ha sido traducido por Jean Dibble y revisado por Jutsely Rivera. Puede ponerse en contacto con Jean en jean@goodfruit.com.
