Cómo la digitalización y la IA están transformando la gestión agrícola y agroindustrial – Mercacei

Informe del Encuentro: IA y Datos para un Futuro Sostenible

Alineación de la Digitalización Agrícola con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

En el marco del encuentro “IA y datos para un futuro sostenible: la participación de los usuarios en el diseño y validación tecnológica”, se ha establecido que la transición digital en el sector agrícola debe estar intrínsecamente ligada a los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Se concluye que la inversión en infraestructura tecnológica, alineada con el ODS 9 (Industria, Innovación e Infraestructura), es insuficiente si no se acompaña de una implicación humana directa. El conocimiento de los agricultores es un pilar fundamental para garantizar que las soluciones respondan a necesidades reales, promoviendo así un crecimiento económico sostenido y un trabajo decente, en consonancia con el ODS 8 (Trabajo Decente y Crecimiento Económico).

La sesión contó con la participación de destacados representantes del sector agroindustrial andaluz, incluyendo a Juan Antonio Reyes (Reyes Gutiérrez), José Ricardo Campos (JCU Sur del Guaro), Eduardo de la Torre (Angro-Ecoangro) y José Luis Ortiz (Dcoop).

Contribuciones de la Inteligencia Artificial a la Sostenibilidad en el Sector Agroalimentario

Caso Dcoop: Eficiencia Productiva y Consumo Responsable (ODS 12)

José Luis Ortiz, director de Sistemas de Dcoop, detalló cómo la implementación de la Inteligencia Artificial está permitiendo a la cooperativa avanzar significativamente hacia modelos de producción y consumo más responsables, un objetivo central del ODS 12. Las aplicaciones específicas incluyen:

1. Control de Calidad en Producción: Mediante sistemas de visión artificial que aprenden de miles de imágenes, se detectan productos defectuosos de manera proactiva. Esto no solo mejora la calidad y la satisfacción del cliente, sino que reduce las reclamaciones y el desperdicio de alimentos, contribuyendo directamente a las metas del ODS 12 y el ODS 2 (Hambre Cero).
2. Optimización Logística Sostenible: Una herramienta de IA analiza las entregas para diseñar rutas óptimas. El resultado es un uso más eficiente de la flota de camiones, lo que se traduce en una reducción de costes, un mejor servicio y, fundamentalmente, un menor impacto ambiental a través de la disminución de emisiones, apoyando el ODS 13 (Acción por el Clima).
3. Eficiencia en la Gestión Administrativa: La automatización de la gestión de facturas mediante IA ha reducido los tiempos de procesamiento de tres semanas a una, optimizando el uso de recursos y mejorando la fiabilidad, lo que fortalece la resiliencia económica de la organización (ODS 8).

Desafíos en la Implementación Tecnológica

• Retorno de Inversión Verificable: Es esencial que toda solución digital ofrezca resultados prácticos y medibles, en lugar de ser meramente experimentales.
• Calidad del Dato: La fiabilidad de los sistemas de IA depende de la precisión de la información de entrada. Datos incompletos o erróneos pueden conducir a conclusiones equivocadas, mermando la eficacia de las intervenciones.

Gestión Hídrica y Digitalización: Avances hacia el ODS 6 (Agua Limpia y Saneamiento)

Experiencia de la JCU Sur del Guaro en la Gestión Sostenible del Agua

José Ricardo Campos, presidente de la JCU Sur del Guaro, y Fernando Fernández Tapia-Ruano, delegado territorial, subrayaron la importancia crítica de la gestión del agua para la sostenibilidad del sector, un pilar del ODS 6.

• Reutilización de Aguas Depuradas: Se destacó el éxito en el aprovechamiento de aguas regeneradas para cultivos leñosos y usos urbanos, una estrategia clave para la gestión sostenible de los recursos hídricos que evita el vertido al mar.
• Modernización del Regadío: Se insistió en la necesidad de superar los métodos de riego tradicionales mediante la adopción de sistemas con control telemático para evitar consumos excesivos y garantizar la eficiencia.
• Monitorización Digital: Las comunidades de regantes ya se benefician de herramientas digitales para controlar los consumos, permitiendo un uso más racional del agua y una planificación ajustada a las necesidades de cada parcela.

Brechas y Oportunidades Futuras para el Desarrollo Sostenible

La adopción tecnológica presenta un ritmo desigual, siendo más lenta en fincas pequeñas debido a barreras iniciales. Sin embargo, se anticipa una aceleración con la incorporación de las nuevas generaciones. De cara al futuro, se prevé que la IA jugará un papel crucial para:

• Control de Plagas y Predicción de Cultivos: La IA permitirá una gestión más precisa y sostenible de las plagas, mejorando la productividad y contribuyendo a la seguridad alimentaria (ODS 2).
• Compensación de la Escasez de Mano de Obra: La tecnología ayudará a suplir la falta de personal en el campo, asegurando la continuidad de la producción y apoyando la estabilidad económica del sector (ODS 8).

1. ¿Qué Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) se abordan o están conectados con los temas destacados en el artículo?

ODS 6: Agua Limpia y Saneamiento

• El artículo aborda directamente la gestión del agua en la agricultura. Se menciona explícitamente la “reutilización de aguas depuradas” para cultivos, la necesidad de “seguir modernizando el regadío” para evitar “consumos excesivos” y cómo la digitalización permite un “uso más racional del agua”. Estas acciones están directamente alineadas con la gestión sostenible de los recursos hídricos.

ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura

• El tema central del artículo es la aplicación de la “IA y datos para un futuro sostenible”, destacando la “digitalización” y la “inteligencia artificial” como herramientas para transformar la gestión agrícola y agroindustrial. Se describen innovaciones como la visión artificial para el control de calidad, la IA para optimizar la logística y la automatización de la gestión documental, lo que refleja la modernización de la industria para hacerla más eficiente y sostenible.

ODS 12: Producción y Consumo Responsables

• El artículo detalla cómo la tecnología contribuye a modalidades de producción más sostenibles. El uso de IA en Dcoop para detectar productos defectuosos “mejora la calidad” y “reduce reclamaciones”, lo que implica una disminución del desperdicio. La optimización de las rutas logísticas resulta en un “uso más eficiente de los camiones” y un “menor impacto ambiental”. Estas prácticas promueven la eficiencia de los recursos y la reducción de residuos en la cadena de producción.

ODS 2: Hambre Cero

• Aunque de forma indirecta, el artículo se conecta con este ODS al centrarse en la mejora de la sostenibilidad y la eficiencia de los sistemas de producción de alimentos. La modernización del regadío, el control de plagas mediante IA y el aumento de la eficiencia en las cooperativas agrícolas son prácticas que fortalecen la resiliencia y la productividad de la agricultura, contribuyendo a la seguridad alimentaria a largo plazo.

2. ¿Qué metas específicas de los ODS se pueden identificar en función del contenido del artículo?

Meta 6.4: Aumentar considerablemente el uso eficiente de los recursos hídricos en todos los sectores.

• Esta meta se refleja en las declaraciones sobre la necesidad de modernizar el regadío para eliminar métodos que provocan “consumos excesivos”. Además, la experiencia de la JCU Sur del Guaro, donde se controlan los consumos digitalmente, ha llevado a “un uso más racional del agua” y a “resultados claramente positivos en términos de eficiencia hídrica”.

Meta 9.4: Modernizar la infraestructura y reconvertir las industrias para que sean sostenibles, utilizando los recursos con mayor eficacia y promoviendo la adopción de tecnologías y procesos industriales limpios y ambientalmente racionales.

• El artículo es un ejemplo claro de esta meta. Describe cómo Dcoop está “implantando soluciones basadas en Inteligencia Artificial en líneas de producción y en sistemas de control de calidad” y utilizando una “herramienta de IA que analiza las entregas pendientes” para optimizar la logística. Esto representa una reconversión tecnológica de la industria agroalimentaria para aumentar la eficiencia y reducir el impacto ambiental.

Meta 12.2: Lograr la gestión sostenible y el uso eficiente de los recursos naturales.

• La optimización de rutas de camiones mediante IA, que conduce a un “uso más eficiente” de los vehículos y a “menores costes”, es una aplicación directa de esta meta. Del mismo modo, la gestión digital del agua para una mejor planificación de los riegos es un ejemplo de uso eficiente de un recurso natural clave.

Meta 12.5: Reducir considerablemente la generación de desechos mediante actividades de prevención, reducción, reciclado y reutilización.

• La implementación de visión artificial que “detecta productos correctos o defectuosos” en la línea de producción es una forma de prevención que reduce el desperdicio de alimentos y recursos antes de que el producto llegue al mercado. Esto contribuye a la reducción de la generación de desechos en la fase de producción.

3. ¿Hay algún indicador de los ODS mencionado o implícito en el artículo que pueda usarse para medir el progreso hacia los objetivos identificados?

Indicador 6.4.1: Cambio en la eficiencia del uso del agua con el tiempo.

• El artículo lo menciona implícitamente al destacar que la digitalización del control de consumos ha generado “resultados claramente positivos en términos de eficiencia hídrica” y ha permitido un “uso más racional del agua”. El progreso se podría medir comparando el consumo de agua por hectárea antes y después de la implementación de sistemas de riego modernizados y control telemático.

Indicador 9.4.1: Emisiones de CO2 por unidad de valor añadido.

• Este indicador está implícito en la afirmación de que la optimización logística mediante IA conduce a un “menor impacto ambiental”. Un uso más eficiente de los camiones significa menos kilómetros recorridos y, por lo tanto, una reducción en las emisiones de gases de efecto invernadero por unidad de producto transportado.

Indicador 12.5.1: Tasa nacional de reciclado, toneladas de material reciclado.

• Aunque el reciclaje no se menciona, un indicador relacionado con la prevención de residuos está implícito. La capacidad de la IA para “detectar productos correctos o defectuosos” y “reducir reclamaciones” se puede cuantificar. Una métrica como el “porcentaje de reducción de productos desechados en la línea de producción” o la “disminución en el volumen de devoluciones de clientes” serviría como un proxy para medir el progreso en la reducción de la generación de desechos (prevención).

4. ODS, metas e indicadores

Fuente: mercacei.com