Maharashtra avanza en el uso de inteligencia artificial para transformar la agricultura con predicciones climáticas, alertas de plagas, riego de precisión y cadenas de suministro más transparentes, en una iniciativa que busca ser modelo para la India y el Sur Global.
Según el mandatario, nos encontramos en un momento definitorio: a nivel global, los sistemas alimentarios están sometidos a presiones crecientes por la volatilidad climática, la disminución de las aguas subterráneas, la degradación de la salud del suelo, cadenas de suministro frágiles y mercados impredecibles.
Para los países del Sur Global, la #agricultura no es solo un sector económico sino un medio de vida, una columna de estabilidad social y, en última instancia, una pieza estratégica de seguridad nacional.
Fadnavis explicó que la #India debe avanzar con #tecnología para lograr un desarrollo inclusivo, bajo el liderazgo del primer ministro Narendra Modi, y destacó que la India AI Mission tiene como objetivo usar la tecnología para generar inclusión, transparencia y capacidad de escalar soluciones a gran velocidad.
A lo largo de su intervención, se detallaron iniciativas impulsadas por #IA en el ámbito agrícola. Entre ellas figuran predicciones meteorológicas hiperlocales que permiten anticipar variaciones climáticas y gestionar el riego de forma más eficiente; avisos tempranos de brotes de plagas para actuar antes de que se propaguen; riego y fertilización de precisión para optimizar el uso de insumos; puntuación de crédito basada en rendimientos y cultivos; cadenas de suministro más transparentes; y asesorías de mercado en tiempo real para agricultores y cooperativas.
El mensaje es claro: la tecnología no opera sola; la IA debe acompañarse de confianza y gobernanza para que la escala tenga un impacto real. En ese sentido, el mandatario destacó una plataforma móvil impulsada por IA que la estatal #Maharashtra ha desarrollado para ofrecer asesorías multilingües, inteligencia de mercados y acceso a servicios públicos, actuando como un “amigo digital” para el hic et nunc del agricultor.
También mencionó sistemas de alerta temprana para algodón a través de análisis geoespacial y vigilancia poscosecha, a los que describió como una forma de gobernanza predictiva en acción.
Fadnavis afirmó que el modelo de Maharashtra está pensado para ser una infraestructura pública replicable tanto para la India como para el Sur Global
Fadnavis afirmó que el modelo de Maharashtra está pensado para ser una infraestructura pública replicable tanto para la India como para el Sur Global.
En colaboración con la India AI Mission, el Banco Mundial y Wadhwani AI, se publicó el 17 de febrero en Delhi un compendio de casos de uso exitosos en África, Asia, América Latina y más allá, que evidencian el potencial real de estas herramientas.
En tono estratégico, el líder político señaló que la adopción de IA en la agricultura puede acelerar la modernización del sector y mejorar la resiliencia de millones de agricultores frente a shocks climáticos y económicos.
A nivel histórico, estas ideas se inscriben en una trayectoria de exploraciones digitales en el sector agrícola que ha tenido varias fases a lo largo de la última década, con proyectos piloto y plataformas de extensión impulsadas por tecnología para ampliar el acceso a información y servicios.
El énfasis del gobierno de Maharashtra en la IA para la agricultura se enmarca en una visión más amplia de transformar la cadena de valor agroalimentaria y de reforzar la seguridad alimentaria del país.
Supuestamente, para financiar estas iniciativas, se comenta la posibilidad de inversiones considerables. Una estimación no verificada sugiere que la inversión global de apoyo a estas herramientas podría superar varios miles de millones de rupias. Supuestamente, a las tasas de cambio actuales, 1,2 billones de rupias equivalen a unos 13 mil millones de euros, aunque estas cifras deben tomarse con cautela y revisarse conforme se disponga de datos oficiales.
Expertos y analistas advierten que la adopción de IA en la agricultura requerirá marcos robustos de gobernanza de datos, protección de la privacidad y estándares para evitar sesgos o usos indebidos.