Actualmente, ya no sorprende que la inteligencia artificial (AI por sus siglas en inglés) se utilice en todo tipo de industrias y negocios. Su alcance y capacidad para optimizar procesos y resultados ha superado las expectativas y, como consecuencia, la proyección de crecimiento de esta tecnología sobrepasa los US $200 000 millones para 2024.

En la industria cafetera, los avances y usos de la inteligencia artificial no se quedan atrás en diferentes eslabones de la cadena productiva; sin embargo, son particularmente llamativas las alternativas que están surgiendo en los países productores para ayudar a los caficultores. Un claro ejemplo es la reciente alianza entre Anacafé y ProfilePrint para poner a disposición de los productores de Guatemala una plataforma digital que les permita evaluar de forma más eficiente su café. 

En este contexto, muchos se preguntan si la AI será el factor que marque la diferencia para mejorar la calidad del café de los pequeños caficultores, lo que puede aumentar sus ingresos y condiciones de vida. A su vez, surgen dudas sobre el alcance y la accesibilidad real de estas tecnologías, sobre todo en las zonas rurales más alejadas, el caso de muchos productores en América Latina. 

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El alcance de la inteligencia artificial en la cadena productiva

Así como las cooperativas son fundamentales para muchos productores, la asociatividad en el desarrollo e implementación de tecnologías en la industria cafetera es muy importante. 

Igual que en el caso de Guatemala al aliarse con una empresa de Singapur, un empresario colombiano se unió hace un par de años con ejecutivos de Israel para crear Dimetria, una startup de agrotecnología que desarrolló una plataforma de inteligencia artificial para determinar el sabor y la calidad de los granos de café aún en verde a partir de su huella dactilar. De esta forma, entre otras cosas, automatizaron el proceso de catación de café.

Por su parte, Sucafina también se alió con ProfilePrint para crear una herramienta de clasificación del café verde que puede identificar sus defectos. Así, gracias a un software, se pueden escanear los granos verdes y obtener un informe de su estado que se puede compartir con los posibles compradores, lo que reduce las implicaciones de los envíos de muestras.  

Asimismo, desde el frente académico se adelantan también proyectos y experimentos que buscan utilizar la inteligencia artificial para mejorar otros procesos. Por ejemplo, desde la Universidad EAFIT de Medellín, Colombia, se realizó un experimento para detectar la roya del café por medio de esta tecnología. 

Los resultados fueron positivos y la diferencia entre el diagnóstico de la enfermedad realizado por inspección visual no fue estadísticamente significativa. Esto, abre la puerta para resolver problemas como la escasez de la mano de obra en el campo y permite que los productores se puedan enfocar en otras tareas. 

Marta Villagrán, Coordinadora de Gestión Estratégica de Anacafé, señala que en el caso de la caficultura, “el potencial de la inteligencia artificial consiste en el diseño de servicios que, a través de la integración de diferentes enfoques, proveen soluciones para los desafíos del productor en cuanto a lograr la rentabilidad de su empresa cafetalera y garantizar la sostenibilidad del cultivo”.

¿Qué tan accesibles son estas herramientas para los pequeños productores?

Aunque, en principio, todas estas alternativas que surgen parecen esperanzadoras para la industria, hay una realidad que no se puede desconocer: en América Latina hay 72 millones de habitantes de zonas rurales que no tienen acceso a una conectividad con estándares de calidad mínimos, es decir, el 56,6 % de la población rural. 

Estas cifras, reveladas por el Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura (IICA), muestran que los problemas de infraestructura, inversión y políticas gubernamentales para el campo en la región están lejos de superarse; no obstante, hay que resaltar que desde el 2020, el crecimiento de conectividad rural fue del 12 %. 

En este escenario, es claro que todas las tecnologías que utilizan una conexión a internet, que son la mayoría, tienen una limitación para llegar a un gran porcentaje de los caficultores. Esto plantea entonces el reto de diseñar herramientas que no estén condicionadas a funcionar por medio de, por ejemplo, aplicaciones móviles sino que puedan utilizarse bajo las condiciones reales que se tienen en las fincas cafeteras. 

De esta manera, los muchos beneficios que ofrece la inteligencia artificial podrían estar a disposición de más productores y ayudarlos a reducir algunos de sus problemas económicos, medioambientales y de tiempo. Así, los software predictivos, los algoritmos, el big data y demás tecnologías podrán aportar al trabajo que realizan los caficultores.   

¿La solución ante los problemas de calidad?

Superados, o al menos reducidos, los problemas de accesibilidad, no cabe duda de que todas estas plataformas digitales pueden ser un aliado fundamental para los productores de café, especialmente para los pequeños. 

Tener la posibilidad de recopilar datos y de obtener unos resultados a partir de ellos puede mostrarles las etapas del proceso donde están cometiendo errores o en las que se pueden implementar mejoras. De esta manera, es posible aumentar los rendimientos y calidad de sus cosechas año a año. 

Conocer esta información antes de que el café salga incluso de sus fincas puede marcar la diferencia frente al precio que reciben por sus granos. Además, muchas de estas herramientas buscan acortar la distancia que tienen con los compradores, no solo en términos de trazabilidad, sino de evaluación de muestras y comunicación con los equipos de control de calidad. 

Asimismo, Marta señala algunos aportes específicos que ofrece la AI en los procesos de producción del café:

• “Análisis de la zona del cultivo: conocimiento de las pendientes y nutrientes en el suelo, pronósticos climáticos, modelos de predicción para el crecimiento y desarrollo de las plantas.

• Monitoreo de plagas y enfermedades: pronósticos sobre condiciones favorables para el desarrollo de plagas y enfermedades, sistemas para monitoreo de la sanidad de los cultivos.

• Transformación del café: implementación de sistemas para la optimización de procesos de beneficiado y poscosecha mediante la mecanización de tareas en cada etapa del proceso.

• Análisis de calidad: perfiles de taza, identificación de defectos y aditivos, identificación de variedades y procesos poscosecha”.

Solo el tiempo dirá si la inteligencia artificial tomará un papel más importante en la industria del café; sin embargo, por los resultados obtenidos hasta el momento, se puede proyectar que su impacto será muy positivo para todos los actores de la cadena productiva. 

Superar las barreras de conectividad y accesibilidad para los pequeños productores será uno de los mayores retos pero, al lograrlo, la caficultura podrá beneficiarse notablemente.

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PDG Español

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