El primer ministro Narendra Modi durante el lanzamiento de AI Impact Expo 2026 en Nueva Delhi el lunes | Crédito de la foto:
Los expertos han expresado su preocupación por la calidad de las recomendaciones y elogiaron el papel de la IA en la agricultura. Especialmente para mejorar el rendimiento de los cultivos y los ingresos de los agricultores. Esto se debe a que el sector no está regulado y se recomienda desarrollar normas.
Mencione la sesión en Estándares y caminos políticos para ampliar los sistemas agroalimentarios liderados por agricultores impulsados por IA. En Nueva Delhi, Santanu Chaudhary, ex director del IIT-Jodhpur, dijo: “Si la IA está impulsando la toma de decisiones públicas sobre agricultura y el asesoramiento agrícola, ¿quién será responsable de la calidad de las recomendaciones? Esto es de fundamental importancia ya que afecta los medios de vida de muchos agricultores”.
Coincidiendo con el evento de AI, está previsto que el Ministro de Agricultura de la Unión, Shivraj Singh Chouhan, lance el programa. Bharat-VISTAAR Eso se anunció recientemente el martes.
Proceso de registro
Chaudhary dijo que hay muchas empresas emergentes en Estados Unidos. Mientras que las iniciativas gubernamentales se centran en permitir la intervención e impulsar la escala a través de la IA, en India, algo que es realmente importante abordar hoy es llevar la IA al sector agrícola con mecanismos de rendición de cuentas adecuados.
Y añadió: “Tiene que haber una investigación clara. Debería ser rastreable y cuestionable”. Este consejo discutible es extremadamente importante. Esto se debe a que garantiza que los consejos brindados se utilicen únicamente para el fin previsto. y no fue influenciado por intereses comerciales u otras interferencias poco éticas, dijo.
Porque la IA está actualmente incluida en el modelo. Debe haber un proceso para el registro de modelos, afirmó. “El registro debe tener un proceso y un protocolo definidos. En ausencia de un protocolo, si alguien dice que su IA garantiza una precisión del 99 por ciento, no significa nada porque depende de los datos recopilados y del desempeño general de múltiples partes interesadas en muchas situaciones”, afirmó.
problema de deriva
Esto se debe a que las zonas cultivadas en la India están dispersas. Las propiedades del suelo varían según la historia del uso de la tierra. Como resultado, los modelos de IA que hacen predicciones basadas en datos terrestres pueden encontrar imprecisiones cuando se aplican de una parcela a otra, dijo Chaudhary.
Atusko Okuda, de la UIT, destacó que la Unión Internacional de Telecomunicaciones tiene estándares muy sólidos en agricultura y estándares digitales y dijo que se han aprobado más de 200 estándares relacionados con la IA y otros 200 están en proceso.
También dijo que estos estándares son fundamentales para democratizar la IA en la agricultura digital. Esto se debe a que no todos los países están preparados para empezar de cero. “Entonces, cuando haya normas, será más fácil para los diferentes países. Eso comenzará desde el final de la norma”, dijo, añadiendo que la UIT también tiene normas para áreas agrícolas específicas, como la ganadería inteligente que utiliza IoT.
Raghu Chaliganti, de Fraunhofer HHI, dijo que India tiene un gran número de pequeños agricultores, estimado en 130 millones, y llegar a ellos es un gran desafío. “¿Cómo podemos llevar esta innovación y tecnología de IA a nuestra puerta? Los agricultores quieren que los costos de los insumos bajen, que la producción aumente y que los precios de los productos mejoren”, dijo, y agregó que la IA se está promoviendo como una solución que puede reducir los costos de producción y maximizar los rendimientos.
Publicado el 16 de febrero de 2026
