Aprovechar la inteligencia artificial para mejorar la calidad, la eficiencia y la confianza en el aceite de oliva
La IA lleva una década mejorando el cultivo del olivo, potenciando la eficiencia, la toma de decisiones, la trazabilidad y la sostenibilidad. Entre los avances recientes se incluyen la fijación predictiva de precios, el control de plagas y el marketing personalizado.
En los últimos dos años, la inteligencia artificial (IA), en forma de grandes modelos de lenguaje —como Gemini, ChatGPT y Bard—, ha acaparado la atención del público.
Sin embargo, la inteligencia artificial lleva una década ayudando a los olivicultores a mejorar su eficiencia y la toma de decisiones.
A principios de este año, las autoridades municipales de Jaén, España, se reunieron para debatir las numerosas funciones que la inteligencia artificial puede desempeñar para los olivicultores y molineros de la provincia con mayor producción de aceite de oliva del mundo.
Los productores de aceite de oliva están empezando a ver poco a poco las ventajas de adentrarse en este ámbito. Se dan cuenta de que la IA no solo puede mejorar la imagen de marca, sino también la satisfacción del cliente.
Entre los asistentes se encontraba Decidata Analytics, una empresa especializada en intelligencia artificial para mejorar el análisis de datos.
El director de proyectos, Javier Canego Martínez, declaró a Olive Oil Times que la inteligencia artificial podría mejorar la trazabilidad y ayudar a generar confianza en un sector plagado de titulares negativos sobre fraudes en los últimos meses.
«Las herramientas de IA pueden ayudar a garantizar que el aceite de oliva sea auténtico y de alta calidad al verificar el tipo de aceitunas utilizadas», afirmó. «Esto se puede lograr analizando fotografías de huesos de aceituna mediante tecnología de reconocimiento de imágenes. Al proporcionar información precisa sobre el producto, las empresas pueden generar confianza entre los consumidores y mantener una sólida reputación de marca».
Véase también: Investigadores utilizan la IA para identificar los compuestos del aceite de oliva que influyen en el AlzheimerDe hecho, investigadores de universidades italianas han entrenado a la inteligencia artificial para identificar la procedencia del aceite de oliva virgen extra utilizando sus compuestos fenólicos y esteroles. En un estudio de 2022, informaron de que la IA identificó correctamente los aceites de oliva Taggiasca Ligure producidos localmente.
Además de verificar la autenticidad, Canego Martínez cree que las herramientas basadas en IA pueden ayudar a los productores y minoristas a dirigirse a los clientes con publicidad personalizada.
«Al comprender qué les gusta a los consumidores y cómo se comportan, las empresas pueden personalizar sus mensajes y promociones para llegar a grupos específicos de forma más eficaz», afirmó.
«La IA puede predecir con mayor precisión las tendencias del mercado para el sector del aceite de oliva, así como las demandas de los consumidores, lo que ayuda a las empresas a ajustar sus estrategias con antelación», añadió Canego Martínez. «Esto les permite optimizar el inventario, los precios y las iniciativas de marketing para seguir siendo competitivos».
Diego Hueltes, ingeniero informático y consultor, ha demostrado que los modelos de IA pueden predecir los precios con precisión. Desarrolló tres modelos predictivos de precios utilizando datos históricos de precios, datos climáticos y datos sobre cosechas anteriores para predecir con precisión los precios de 2017 y 2018.
La mayor parte de la tecnología de IA para estas aplicaciones no es tan conocida como los grandes modelos de lenguaje orientados al consumidor que dan lugar a la actual generación de IA generativa.
Sin embargo, Canego Martínez afirmó que la IA generativa puede ayudar a cualquier persona relacionada con el sector del aceite de oliva a rellenar documentos y formularios, así como a producir «contenido de alta calidad, incluyendo redes sociales, blogs, vídeos y otras herramientas de marketing».
«Los productores de aceite de oliva están empezando poco a poco a ver las ventajas de adentrarse en este ámbito», afirmó. «Pueden ver cómo la IA no solo puede potenciar la imagen de marca de las empresas de aceite de oliva, sino también mejorar la satisfacción general del cliente».
Durante el evento celebrado en Jaén, los responsables debatieron sobre el uso de la IA en los chatbots de atención al cliente y sobre cómo los agricultores y molineros pueden utilizar las herramientas de IA existentes para predecir el momento de la cosecha y las tendencias del mercado.
Además de la inteligencia artificial, se debatió sobre el uso de la tecnología blockchain para mejorar la trazabilidad y combatir el robo y el fraude.
Además de las áreas de marketing y de atención al cliente del negocio, Canego Martínez señaló que los agricultores y productores pueden utilizar la IA para hacer que sus operaciones sean más eficientes y sostenibles.
«La IA permite optimizar los procesos de producción, haciéndolos más eficientes y sostenibles», afirmó Canego Martínez. «Esto incluye el uso adecuado de recursos naturales como el agua y los fertilizantes, la reducción del impacto medioambiental y el fomento de prácticas agrícolas responsables».
En una conferencia celebrada en junio en Mengíbar, otra localidad de la provincia de Jaén, los investigadores presentaron una plataforma de IA que predijo con precisión las fechas de la cosecha de aceitunas con una temporada de antelación utilizando datos meteorológicos e históricos de la cosecha.
«La IA y el aprendizaje automático también desempeñan un papel fundamental a la hora de objetivar la toma de decisiones», afirmó Canego Martínez. «Estas tecnologías permiten a las empresas analizar grandes volúmenes de datos y extraer información precisa y basada en pruebas. Esto elimina la subjetividad y el sesgo humano, lo que permite tomar decisiones más informadas y justas».
Canego Martínez también señaló el control de plagas como un ejemplo de cómo las herramientas de IA pueden ayudar a los olivareros en su trabajo diario.
«Los modelos de aprendizaje automático pueden ayudar a predecir cuándo podrían aparecer las plagas analizando datos históricos y factores ambientales, lo cual resulta extremadamente útil para los agricultores a la hora de tomar decisiones sobre la gestión de los cultivos», afirmó.
«También pueden dar una idea de los rendimientos futuros de los cultivos basándose en cómo están creciendo en este momento, lo que facilita a los agricultores planificar con antelación», añadió Canego Martínez. «También es posible optimizar el riego, como hace Agrow Analytics en España… De cara al futuro, la aplicación de la IA y el aprendizaje automático seguirá permitiendo producir aceite de mayor calidad».