Es hora de que nos hagamos la pregunta más difícil: ¿estamos construyendo para impacto o lo estamos haciendo por la óptica?
Ha habido una exageración creciente en el sector Agtech que: “La IA transformará la agricultura”. Desde avisos como NPSS (sistema nacional de vigilancia de plagas) hasta el tablero de gobierno inteligente, la IA se percibe como el cambio de juego de nuestros formuladores de políticas a los agricultores. Si bien esta es una visión convincente, también se simplifica peligrosamente.
Es hora de que nos hagamos la pregunta más difícil: ¿estamos construyendo para impacto o lo estamos haciendo por la óptica?
Durante el año pasado, mientras que compañías como Farmitopia, Plantix ha explorado la visión por computadora para el manejo de plagas y enfermedades, compañías como Sarvam.ai han mostrado potencial en términos de razonamiento para los consultalos de cultivos y la formulación de políticas basadas en datos. El Ministerio de Agricultura y Bienestar de los Agricultores (MOA y FW) también parece ser un precursor en la adopción de AI, desde la construcción de chatbots de reparación de quejas como E-Mitra hasta un centro de excelencia como IIT Ropar. El impulso es real, pero también lo es la fragmentación.
Hay demasiados pilotos desconectados, demasiadas pruebas de concepto superpuestas y muy pocas iniciativas que escalan más allá de un solo día de distrito o día de demostración. Estamos pasando mucho tiempo demostrando que la IA puede hacer cosas cuando deberíamos centrarnos en lo que debe hacer y cómo se usará en el campo.
El problema no es la tecnología, es la dirección
El problema central no es si la IA funciona. Es si lo estamos implementando para resolver los problemas correctos, en lugar de forzarlo en algo que percibimos como el problema.
Tome el aviso de cultivos por ejemplo. Un chatbot multilingüe que le dice a un agricultor cuándo sembrar semillas suena impresionante, hasta que te das cuenta de que no entiende la humedad local del suelo o la dinámica agroclimática regional. O paneles de gobierno: se ven elegantes en las conferencias, pero a menudo carecen de la granularidad que los oficiales de distrito necesitan para tomar decisiones a nivel de campo.
Todavía estamos tratando la IA como una actualización, no como un rediseño. Pero la agricultura, más que casi cualquier sector, exige sistemas que sean profundamente locales, dolorosamente específicos y construidos para la variabilidad de alto riesgo. La mayoría de las LLM (modelos de idiomas grandes) y motores de razonamiento no están entrenados para eso.
Una hoja de ruta no es una estrategia
Se están realizando conversaciones para vincular los esfuerzos de Indianai, Sarvam.ai, IIT y varios financiadores. Ese es un movimiento bienvenido. Pero una hoja de ruta no debería ser solo una lista de integraciones tecnológicas. Necesita responder preguntas del mundo real: ¿Quién es el dueño de los datos? ¿Quién audita las modelos? ¿Qué sucede cuando una recomendación sale mal?
Hemos visto interés en usar módulos de razonamiento para la política, asistentes de IA para la entrega de esquemas, incluso los bots de WhatsApp financiados por Meta. Pero aún no vemos una sola capa de infraestructura unificada que los une.
El futuro al que apuntamos (avisos en tiempo real, gobernanza adaptativa, bucles de retroalimentación de campo) solo funcionará si las herramientas están diseñadas para el contexto, no solo la capacidad. Eso significa co-construcción con organizaciones de agricultores, administraciones de distrito y trabajadores de extensión locales, no solo desplegar un modelo capacitado en un laboratorio.
El riesgo de techno-solsolución
No repitamos los errores de las ondas tecnológicas anteriores, donde las herramientas digitales se implementaron sin transmisión por tierra. En Agri-Tech, la falsa precisión es peligrosa. Una fecha de siembra incorrecta o una recomendación de pesticidas no es un error UX, puede significar pérdida de cultivos y dificultades financieras.
Y seamos honestos: muchas de estas iniciativas de IA todavía están en sus primeras etapas. Algunos de los motores de razonamiento (sistemas de inteligencia artificial diseñados no solo para procesar datos, sino también para analizar, inferir y tomar decisiones informadas) en desarrollo no han sido probados en el campo. Los conjuntos de datos permanecen irregulares. La integración con sistemas gubernamentales como Agristack todavía está en papel. Sin un compromiso serio a largo plazo con el desarrollo basado en retroalimentación, corremos el riesgo de construir sistemas brillantes que no se adhieran.
Lo que necesita cambiar
Esto es lo que deberíamos impulsar por ahora:
· Diseño de misión primero: Construya herramientas basadas en puntos de dolor agrícolas reales, no solo capacidades modelo.
· Alineación de ministerio cruzado: Si el mismo módulo de razonamiento puede servir a la agricultura, la salud y la educación, construyamos una infraestructura compartida, pero definamos claramente las capas específicas del dominio.
· Bucles de responsabilidad: Los financiadores y los ministerios deben exigir métricas longitudinales, no solo el éxito piloto.
· Asociación de campo: La mejor IA no vendrá solo de Bengaluru o Delhi. Vendrá de codiseño con los de Mandla, Baramati y Nalgonda.
Estamos en un movimiento fundamental. India tiene el potencial de liderar en la creación de sistemas de IA agrícolas inclusivos y conscientes del contexto. Pero necesitamos ir más allá de las palabras de moda creadas por Bubble y proyectos a corto plazo. No se trata solo de “transformar” la agricultura a través de AI; Se trata de comprender la agricultura lo suficientemente profundamente que la IA ayuda.
El potencial es enorme. Pero el potencial permanece simplemente en papel si no se agrega con la ejecución.
(El autor es Jefe AI y consultor digital, Fundación Wadhwani)
Publicado el 6 de septiembre de 2025
