A medida que el campo ingresa en la era digital, sus tecnologías se desmaterializan. Por años la tecnología agraria tuvo una base material sustentada en la química, la física y la biología. Pero algo cambió: los números entraron en juego, eclosionaron las AgTech, y abrieron nuevas perspectivas en la agronomía. Es habitual leer y escuchar en los medios acerca del análisis de grandes bases de datos (big data analysis), el aprendizaje automatizado (machine learning), de los drones que generan datos y mapean, de robots que ordeñan vacas y pulverizan lotes, de zondas que monitorean humedad y nutrientes en el perfil del suelo, y de algoritmos que pronostican el clima, reconocen plagas y malezas, evalúan daños y pérdidas en cultivos, monitorean ganado, etc. Son herramientas variadas y prometedoras que, desde la IA y la virtualidad, ofrecen soluciones novedosas a problemas cotidianos del campo. Un universo nuevo amplía los límites tecnológicos de la agronomía clásica.
¿Logran nuestras facultades de agronomía acompañar esa vorágine digital que muta a enorme velocidad? ¿Egresan de ellas profesionales preparados para enfrentar el desafío? ¿O simplemente son entrenados para resolver problemas del pasado? No hay respuestas sencillas, pero sí realistas. No es posible proyectar el agrónomo del futuro a partir de un marco tecnológico no previsible ¿Quién puede anticipar las tecnologías que tendrán protagonismo de aquí a 10 o 20 años? ¿Cuál será el ciclo de vida de las tecnologías que hoy aparecen? Podemos imaginar cursillos de actualización permanente, pero los planes de estudio no pueden estructurarse en función de tecnologías inciertas o efímeras.
Uno de los pensadores actuales influyentes, el filósofo coreano Byung-Chul Han, profesor de la Universidad de las Artes de Berlín , en Alemania, nos da algunas pistas para reflexionar el asunto. Nos dice que mientras la inteligencia de los humanos se asocia a sentimientos y necesidades, la IA ofrece cálculos descontextualizados. Genera información, pero no es útil a menos que se le encuentre un sentido. Según Han, los productos de la IA son una de las formas más bajas del conocimiento, ya que solo generan números, patrones simbólicos o imágenes que no dicen nada fuera de la interpretación humana. Una correlación entre dos variables (A y B) indica una probabilidad de que estén asociadas, pero no explica nada a menos que aparezca un concepto C, aportado por la mente humana, que las conecte. El simple cálculo genera números potencialmente útiles que solo adquieren sentido cuando el profesional los contextualiza.
Juicio
Y en este punto nos detenemos ¿Quiénes aportan el concepto C? Solo quienes acreditan una formación robusta, flexible y adaptable a la realidad, entrenada para el juicio crítico y libre de dogmas o creencias no científicas. Aportar C es el rol clave del agrónomo en tiempos de las AgTech, pero los fundamentos teóricos de C los brinda la universidad. Eso diferencia a una buena formación profesional de otra que no lo es. De poco sirve acceder a las últimas AgTech si estas caen en manos incompetentes. Que sepamos operar la aplicación de un celular no garantiza que conozcamos el potencial de un suelo, la fisiología de un cultivo, o el ciclo biológico de una plaga que queremos combatir. En última instancia, es el humano y no el artefacto el que aporta soluciones al problema.
La conclusión es simple: la inteligencia artificial y las AgTech abren enormes posibilidades para el agro. Pero la formación, el juicio crítico y la sensatez del agrónomo son imprescindibles para explotar ese potencial. Solo un acople inteligente entre los números fríos y el conocimiento humano puede dar sentido a la innovación tecnológica.
El autor es Miembro Correspondiente de la Academia Nacional de Agronomía y Veterinaria
Ernesto Viglizzo