¿Por qué la industria de la alimentación animal se resiste a usar la IA?

La inteligencia artificial está presente ya en muchos sectores de actividad y, en algunos, la implantación y evolución de las soluciones desarrolladas está siendo realmente rápida. Sin embargo, a pesar de todas las posibilidades que ofrece, la IA no está llegando por igual a todos los ámbitos. Es el caso de la industria de alimentación animal, donde no alcanza el mismo nivel de implantación que en otros campos y donde está costando más que llegue.

Y, ¿por qué se produce esta situación cuando la tendencia a implantar la IA es imparable y la cantidad de oportunidades es innumerable? La verdad es que con esta tecnología se pueden resolver muchos de los problemas del sector, permitiendo pasar de la intuición de que algo está sucediendo a tener la certeza con datos de lo que sucede o no según determinados protocolos.

Quizá la primera barrera, o por lo menos una de las principales barreras, es que precisamente no se ve todo el potencial que hay detrás de la inteligencia artificial. «Uno de nuestros trabajos que nos estamos encontrando es cómo ayudar a aterrizar con la tecnología existente las necesidades o los problemas que pueden derivar en cualquier proceso que se nos da en una empresa, cómo lo podemos aterrizar y solucionar con IA», afirma Fernando Nieto de Golive, durante su participación en Zaragoza en el Congreso Internacional de Alimentación Animal «La revolución de la IA», de la Asociación Aragonesa de Fabricantes de Piensos (AFAPIC). Aquí ya está el primer reto del sector: evangelizar con las posibilidades que tiene la IA.

Pero, además, en el sector también se observa un cierto desconocimiento sobre cómo va a evolucionar esta tecnología y sus costes porque «las grandes inversiones de las grandes plataformas tecnológicas, de alguna forma, las van a tener que rentabilizar», añade el representante de Golive.

Esta incertidumbre también se traduce en la aplicación de la IA, sobre todo a raíz de experiencias que ya se han visto en algunas compañías porque, a pesar de que el coste del token ha ido bajando, en algún caso ya se ha reconocido que el coste de procesamiento con la IA está siendo más caro que la plantilla que se ha sustituido en esta parte del trabajo de las compañías tecnológicas.

Aumentar el conocimiento de las posibilidades de la IA y del coste que puede suponer son barreras a las que se suman otras como la necesidad de medir, pero adecuadamente y de manera que «sirva para algo, para el objetivo que se está buscando», afirma Eduardo Alegre de Nealia.

Y un ejemplo muy claro es lo que está sucediendo con las mediciones de amoniaco a raíz de la publicación del Real Decreto. «Todo el mundo se ha obsesionado con medir el amoníaco y nos piden una sonda fija de amoníaco, que no sirve absolutamente para nada porque puedes tener una medición de PPM, pero cuatro metros más allá, tienes otra medición. ¿Se quiere realmente llenar la granja con sensórica de amoníaco? Una sonda se puede comprar por 50 euros» en las plataformas de ecommerce asiáticas, incide el representante de Neolia.

Vinculado con todo esto está la necesidad de tener datos fiables. Y, precisamente, en relación con los datos y la interoperabilidad, que los softwares hablen entre sí, es cuando aparece otra de las barreras clave para que la IA no esté llegando al sector a la misma velocidad que a otros campos.

Es un problema interempresa porque esto no es como un ERP en el que la compañía tiene el control sobre sus fuentes de datos y se conectan con sus APIS. La barrera está cuando hay que relacionar datos del proveedor, cliente, con el matadero, la granja… «No se juntan los datos porque nadie se fían de nadie», observa Carlos Piñeiro, de Animal Data Analitycs.

De hecho, las preguntas habituales a la hora de plantear soluciones son qué pasa con los datos, quién los ve, qué trazabilidad hay o cómo se está seguro de que se hace una visión de ellos adecuada, entre ellos.

Son cuestiones que, hasta ahora, se han venido respondiendo con la existencia de un acuerdo de confidencialidad y con las comprobaciones de los ingenieros. Ahora, se abre una nueva puerta que puede ayudar a superar este auténtico cuello de botella: son los espacios de datos por los que la Comisión Europea está apostando decididamente.

«El dato es un activo que pertenece al productor y, quien genere ese equipamiento, sensor…, no tiene solo que darlo, sino incluso facilitar el acceso al productor para que él haga dentro de su casa, con sus clientes o proveedores, más cosas, genere negocio o actividad…», añade Piñeiro.

Estos espacios de datos son un nuevo paradigma bajo el que es posible compartir información de forma segura, tener la gobernanza y el control. «Y esta es la clave porque, en la medida que un gerente no esté seguro de todo esto, no se moverá. Ahora sí se ofrece esa seguridad», afirma el responsable de Animal Data Analitycs, quien incide que esta interoperabilidad «ha sido una raya imposible».

«El concepto de espacio de datos me parece una herramienta fundamental en un sector como este», incide. Además, es algo que está ya funcionando en otros sectores como el financiero, automoción… y se está probando con utilidad en el sector energético. Ahora, empieza a llegar a la industria de alimentación animal.