John Deere lanza asistente de IA JD para agricultores

John Deere lanza JD, un asistente de IA que analiza los datos de las explotaciones agrícolas.

John Deere ha presentado JD, un nuevo asistente de inteligencia artificial integrado en su plataforma Operations Center, diseñado para ayudar a los agricultores a convertir los grandes volúmenes de datos generados por sus máquinas y operaciones en información práctica para la toma de decisiones.

La herramienta permite a los agricultores interactuar mediante preguntas con los datos de sus campos, maquinaria y operaciones, facilitando el análisis de información que hasta ahora podía requerir revisar numerosos paneles, informes y registros.

El lanzamiento supone un nuevo paso de John Deere en la aplicación de la inteligencia artificial a la agricultura de precisión y busca aprovechar los datos recopilados durante todo el ciclo de cultivo, desde la siembra hasta la cosecha.

Un asistente que trabaja con los datos de cada explotación

JD está diseñado para analizar información específica de cada explotación y proporcionar respuestas adaptadas a sus condiciones y necesidades.

Entre las cuestiones que puede ayudar a analizar se encuentran, por ejemplo, la comparación del consumo de combustible durante las labores de cultivo respecto a campañas anteriores, el efecto de determinados ajustes de la maquinaria sobre el rendimiento o la eficiencia de los operadores.

También puede utilizar los datos históricos para ayudar a determinar cuál podría ser el momento óptimo para realizar una cosecha o identificar diferencias de rendimiento entre parcelas y variedades.

La compañía considera que esta capacidad puede reducir significativamente el tiempo necesario para analizar grandes cantidades de información.

En palabras de Deanna Kovar, presidenta de la división mundial de Agricultura y Turf de John Deere, JD pretende actuar como una especie de investigador y analista de datos para el agricultor, permitiéndole encontrar respuestas de forma mucho más eficiente.

De analizar datos a obtener respuestas en segundos

Uno de los principales objetivos de JD es cambiar la forma en la que los agricultores interactúan con los datos.

Hasta ahora, analizar el comportamiento de una parcela podía implicar consultar diferentes fuentes de información y esperar hasta el final de la campaña para evaluar qué factores habían influido en los resultados. El asistente de IA permite comenzar ese análisis mientras las operaciones agrícolas están en marcha.

JD puede combinar información procedente de diferentes etapas del ciclo productivo y de distintos equipos para ofrecer una visión más completa de la explotación. Según John Deere, el sistema puede ayudar a identificar patrones y generar conocimientos que, de otro modo, podrían requerir el trabajo de un analista especializado durante semanas.

En su fase inicial, el asistente está orientado principalmente al análisis y generación de información, y no a tomar decisiones o ejecutar acciones directamente sobre la maquinaria.

Sin embargo, John Deere ya contempla ampliar sus capacidades para que, en el futuro, pueda ayudar a crear planes de trabajo o establecer límites de parcelas, entre otras funciones.

¿Qué tecnología utiliza JD?

John Deere ha confirmado que JD funciona sobre un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM), aunque la compañía no ha revelado qué modelo concreto utiliza ni qué proveedor tecnológico se encuentra detrás de él.

La herramienta está diseñada para trabajar con los datos disponibles en John Deere Operations Center, incluyendo información de maquinaria, campos y operaciones. También puede incorporar determinados datos procedentes de terceros cuando el agricultor lo autoriza.

Entre las informaciones que puede analizar se encuentran datos de siembra, variedades y densidades, información procedente de monitores de rendimiento, mapas de malas hierbas, aplicaciones de productos, consumo de combustible, utilización de las máquinas y otros datos disponibles dentro del ecosistema digital de la explotación.

El control de los datos, una cuestión clave

El lanzamiento de JD llega acompañado de un nuevo Farmer Data Commitment de John Deere, con el que la compañía pretende reforzar su posición respecto a la privacidad, propiedad y utilización de los datos agrícolas.

John Deere establece diez principios, entre ellos que los agricultores controlan sus propios datos, que la compañía no vende los datos de las explotaciones y que los agricultores pueden decidir con qué terceros compartirlos.

También señala que los datos agrícolas no se utilizarán para operaciones de compraventa o especulación de materias primas y que los agricultores deben obtener un valor claro de la información que generan.

La cuestión de la gestión de los datos resulta especialmente relevante en un sector en el que la digitalización y la agricultura de precisión están generando cantidades cada vez mayores de información procedente de tractores, cosechadoras, sembradoras, pulverizadores y otros equipos.

Lanzamiento inicial limitado

John Deere ha abierto inicialmente un programa de acceso anticipado para determinados clientes agrícolas de Estados Unidos.

La compañía prevé ampliar posteriormente la disponibilidad de JD a través de Operations Center en las versiones web y móvil y, más adelante, mediante interfaces integradas en las cabinas de los equipos agrícolas.

El asistente se ofrecerá sin un coste adicional para los usuarios de Operations Center, según la información publicada con motivo de su lanzamiento.

La IA también llegará a construcción y forestal

Aunque el lanzamiento de JD está inicialmente centrado en la agricultura, John Deere ya ha confirmado que pretende ampliar las capacidades del asistente a otros sectores en los que está presente.

La compañía contempla desarrollar funcionalidades específicas para clientes de Turf, construcción, construcción de carreteras y aplicaciones forestales, extendiendo así el concepto de asistente inteligente a una parte más amplia de su cartera de maquinaria.

Con JD, John Deere da un nuevo paso en la evolución de la maquinaria conectada: pasar de recopilar y visualizar datos de las operaciones a utilizar inteligencia artificial para interpretarlos, relacionarlos y convertirlos en recomendaciones e información útil para el usuario.

El objetivo final es que el agricultor no tenga que buscar entre numerosos informes para encontrar una respuesta, sino que pueda simplemente formular una pregunta y recibir, en cuestión de segundos, una respuesta basada en los datos de su propia explotación.

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