Inteligencia Artificial en la avicultura: una oportunidad tangible y cercana

Para entender mejor este fenómeno y explorar las posibilidades reales de su implementación en el sector, Avicul tores conversó con Miguel Caballero Sierra, ingeniero industrial, experto en análisis de datos, MVP de Microsoft por cuatro años consecutivos y entrenador oficial en herra mientas de análisis e inteligencia artificial.

Caballero actualmente trabaja en Power Elite Studio, una firma de consultoría especializada en la implementación de soluciones basadas en análisis de datos e inteligencia artificial. Su enfoque está en cómo entrenar modelos de lenguaje para predecir escenarios y facilitar la toma de decisiones informadas. “Mi reco rrido ha estado muy centrado en el análisis de datos y el aprendizaje automático, que es una rama de la inteligencia artificial que nos permite entrenar modelos para visualizar pa trones futuros, tomar decisiones y automatizar procesos”, explica.

Una de las principales preocupaciones que surgen cuando se habla de IA, especialmente desde el punto de vista de la comunicación y la gestión de datos sensibles, es la privacidad. Caballero es claro al señalar que las empre sas deben establecer políticas precisas sobre qué datos se comparten con modelos como ChatGPT u otras plataformas. “No todas las plataformas manejan los datos de la misma forma. Google no tiene los mismos términos y condiciones que OpenAI, por ejemplo, y eso hay que entenderlo bien antes de adoptar cualquier solución tecnológica”, advierte.

En este sentido, ya es posi ble —y viable— configurar modelos de Inteligen cia Artificial que ope ren completamente desconectados de Internet, alojados en servidores pro pios de la compañía. Esto brinda un mayor control sobre los datos y permite mantener la con Tecnología f idencialidad y seguridad de la información interna. “Hay matices importantes: podemos tener modelos internos que no se conecten a la red pública, y también podemos configu rarlos para que aprovechen información del mundo exterior sin comprometer nuestros datos privados”, señala.

Uno de los aspectos más reveladores de la conversación gira en torno a la especialización de la Inteligencia Artificial en sectores especí f icos, como el avícola.

“En muchas ocasiones, los profesionales del sector avícola deben desplazarse a granjas para realizar monitoreos, ya sea como parte de una brigada programada o por la aparición de algún imprevisto. Antes de la visita, es funda mental prepararse revisando el historial técni co de la finca, pero la información suele estar dispersa: informes en PDF, archivos de Excel o documentos físicos, lo que consume tiempo y dificulta el análisis. En este contexto, la inteli gencia artificial puede ser una gran aliada. Por ejemplo, se le puede entregar toda la docu mentación disponible y pedirle un resumen ejecutivo con los puntos clave para tener en cuenta durante la visita. Incluso, si el trayecto hasta la granja toma tiempo, es posible pedir le que convierta ese resumen en un formato de audio tipo podcast, para ir escuchándolo en el camino y llegar mejor preparado”.

Caballero resaltó que ya existen desarrollos internacionales que han entrenado modelos similares a ChatGPT exclusivamente con datos del sector avícola.

“Lo interesante de estos modelos es que no sólo responden como asistentes genéricos, sino que han sido entrenados con informa ción técnica y reglamentaria propia del sector, lo que garantiza respuestas más precisas y contextualizadas. Esto evita que se desvíen y respondan cosas erróneas, como a veces ocu rre con modelos generalistas”, explica.

Este tipo de soluciones abre la puerta a una posibilidad que podría transformar la forma en que los avicultores acceden a información crítica para su actividad: la creación de un “ChatGPT de la avicultura”, alimentado con datos propios del gremio y de fuentes con f iables como el Ministerio de Agricultura, el ICA, el Invima, entre otros. “Ya hay modelos funcionando así en otros sectores. Hacer uno para el sector avícola colombiano es comple tamente posible, y no necesariamente a largo plazo, sino a corto o mediano plazo”, señaló Caballero.

Este tipo de herramienta permitiría, por ejem plo, comparar términos técnicos provenientes de distintas fuentes normativas y entenderlos en contexto, algo que en la actualidad requie re tiempo, interpretación y acceso a múltiples plataformas. “Hay ciertos temas en los que el contexto es fundamental para no generar confusiones. Una herramienta bien entrenada con fuentes verificadas puede ayudar muchí simo en esto”, apunta Caballero.

Esta conversación no sólo deja en evidencia el potencial real que tiene la Inteligencia Artificial para el sector avícola colombiano, sino que también muestra que su adopción no es una promesa lejana, sino una oportunidad tangi ble que podría comenzar a explorarse desde ahora. Fenavi, como ente articulador y líder gremial, tiene en sus manos la posibilidad de impulsar este tipo de iniciativas que, sin duda, marcarán el futuro de la industria.