La inteligencia artificial puede ser un factor de cambio para la industria láctea de la India, siempre que los datos adecuados se pongan a disposición de las partes interesadas correctas.
Se necesita una pila de datos lácteos de código abierto si queremos aprovechar el potencial de la IA para ayudar a los pequeños agricultores.
Se necesitan políticas gubernamentales más centradas en el sector lácteo.
En 2016, la India superó a la Unión Europea y se convirtió en la mayor nación productora de leche del mundo y actualmente produce alrededor del 25 % de la producción mundial de leche. Con un total de 100 millones de productores lecheros, la mayoría de los cuales posee un pequeño rebaño de dos o tres vacas, el mercado lácteo indio representa un mercado de 225 000 millones de dólares y es uno de los de más rápido crecimiento del mundo. La India es también el mayor consumidor de leche del mundo, lo que sugiere un enorme potencial para el sector en el país.
Sin embargo, el mercado está muy fragmentado y plagado de problemas, como el robo de identidad, la propagación de enfermedades y la desconfianza entre los agricultores y las compañías de seguros.
Estas son cuatro formas en que la IA podría transformar el sector y mejorar la vida de los pequeños agricultores, y cómo las alianzas público-privadas serán clave para garantizar su éxito.
Identidad digital
En muchos países, entre ellos los de la UE, el Reino Unido y Estados Unidos, el ganado cuenta con «pasaportes de ganado», que las autoridades utilizan para rastrear brotes de enfermedades infecciosas, garantizar la implementación eficaz de los programas gubernamentales y tramitar reclamaciones de seguros. En la práctica, esto significa que muchas reses se identifican mediante etiquetas perforadas en sus orejas. Estas etiquetas no solo resultan dolorosas para los animales, sino que además no son fiables. En algunos países en desarrollo, entre ellos la India, los agricultores cortan las orejas del ganado para cometer fraude de identidad y presentar reclamaciones de seguro fraudulentas.
El reconocimiento facial del ganado, al que también se denomina el Aadhar del ganado en la India, es la solución perfecta para este problema de identidad del ganado. Además, es una solución técnicamente validada gracias a los recientes avances en visión artificial.
MoooFarm, una startup de AgriTech con la declaración de misión «hacer prósperos a los agricultores», trabaja para producir la tecnología a escala y colaborar con el gobierno para desarrollar un mecanismo sólido de identificación del ganado. Esta tecnología puede convertirse en la base de múltiples servicios auxiliares, como los seguros de ganado, los préstamos para ganado y las subvenciones gubernamentales. Otras empresas, entre ellas Cainthus, Moo-ID de Techvantage y Stellapps, también trabajan para lanzar al mercado una versión lista para su uso de este producto.
Estas soluciones también pueden mejorar la relación entre los agricultores y las compañías de seguros. Una escasa penetración del 9 % en el mercado de seguros de ganado indica que existe un enorme nivel de desconfianza entre los agricultores y las compañías de seguros debido al alto nivel de fraude de identidad. Por tanto, los mecanismos automatizados de detección e inspección pueden ayudar a generar más confianza entre los agricultores y las compañías de seguros.
Seguimiento de la salud
La salud del ganado es el aspecto más importante de cualquier explotación lechera, ya que está directamente relacionada con la producción de leche. Enfermedades como la mastitis subclínica, una de las más comunes en la industria láctea, cuestan a la industria láctea india 1000 millones de dólares al año.
Actualmente, la industria de monitorización de la salud del ganado depende de dispositivos IoT para recopilar datos en tiempo real del ganado, incluidos sus patrones de caminata, patrones de rumia y cambios de temperatura. El dispositivo IoT más popular en la industria láctea es el collar, que rodea el cuello del ganado y transmite grandes cantidades de datos cada segundo. Estos datos pueden utilizarse además para detectar síntomas de celo, enfermedades subclínicas, entre otros.
En MoooFarm, abordamos este problema de otra manera. Estamos trabajando con Microsoft para crear un producto que utiliza visión artificial para detectar si el ganado padece mastitis subclínica mediante imágenes de su ubre. El algoritmo detecta el cambio en las marcas o la decoloración de la ubre, entre muchas otras características, para realizar la predicción. También estamos trabajando en un proyecto que consiste en medir la puntuación de condición corporal (BCS) utilizando únicamente imágenes del ganado desde tres ángulos diferentes.
Comercio de ganado
El comercio de ganado es otro ámbito que actualmente está muy desorganizado y tiene un enorme margen de mejora. El precio del ganado se determina actualmente mediante negociaciones entre compradores y vendedores.
Si podemos obtener el historial de un animal, incluida la información sobre productividad lechera, edad, registros sanitarios, padre y madre, podremos crear un mercado de precios en tiempo real del ganado mediante modelos de aprendizaje automático, en el que el precio se mostrará como las acciones en una bolsa, y compradores y vendedores interactuarán a través de una plataforma transparente.
Inclusión financiera
La inclusión financiera de la población rural de la India, o bancarizar a quienes no tienen cuenta, ha sido un gran desafío a pesar de varios esfuerzos de políticas gubernamentales, como el Pradhan Mantri Jan Dhan Yojana, que han aumentado la población bancarizada del 35 % al 80 % en general. Aun así, alrededor del 72 % de las transacciones en la India se realizan en efectivo.
Cuando hablamos de la India rural, las cifras son aún peores, y el sector lácteo del país está muy fragmentado, y el segmento organizado representa aproximadamente el 20 % del mercado. Sin huellas financieras digitales, muchos agricultores, que necesitan urgentemente crédito, no pueden acceder a crédito de fuentes formales. Las fuentes informales de crédito a veces agravan la situación del agricultor debido a los altos tipos de interés y a métodos inhumanos de cobro.
La IA puede ayudar a resolver este problema utilizando métodos indirectos para calcular las puntuaciones de solvencia crediticia de los agricultores y concediéndoles préstamos sobre la base de esas puntuaciones. Varias empresas del sector utilizan datos no convencionales, como cuestionarios psicométricos, redes sociales y conexiones de red, uso de teléfono o aplicaciones, SMS, llamadas telefónicas y conjuntos de datos similares, para calcular la solvencia de los agricultores y concederles préstamos. (En MoooFarm, estamos trabajando en un producto llamado MoooInclusive, que es un paquete que incluye productos de crédito y seguros.)
Superación de obstáculos
Existen tres grandes desafíos para alcanzar la visión de la IA en el sector lácteo de la India.
En primer lugar, uno de los mayores obstáculos para estas innovaciones es la falta de disponibilidad de conjuntos de datos. No existen conjuntos de datos estandarizados que puedan utilizarse para desarrollar soluciones de IA como la monitorización de la salud, los productos financieros y el mercado de comercio de ganado.
Para que estas soluciones sean posibles, el gobierno y las organizaciones privadas deben trabajar juntos para crear una pila de datos lácteos. El gobierno puede contribuir proporcionando datos de perfiles ganaderos específicos por agricultor, datos genéticos del ganado y datos de producción lechera (de las cooperativas). Las organizaciones privadas pueden contribuir con conjuntos de datos de historial financiero, dispositivos IoT económicos para pequeños agricultores y recursos tecnológicos actualizados.
En segundo lugar, la mayoría de las políticas e iniciativas gubernamentales se aplican en el sector de la agricultura de cultivos, no en el sector lácteo. Como el gobierno considera la producción lechera una fuente secundaria de ingresos para los agricultores, las nuevas políticas se implementan primero en el sector de la agricultura de cultivos y luego se trasladan al sector lácteo. Por ejemplo, la PKCC (Pashu Kisan Credit Card para la ganadería y la producción lechera) se lanzó 20 años después de la KCC (Kisan Credit Card para la agricultura de cultivos), y el programa agri-stack del Plan Nacional Digital de Agricultura, una base de datos para agricultores, no incluyó datos lácteos de código abierto en la primera fase de su lanzamiento.
En tercer lugar, puede resultar difícil extender soluciones tecnológicas de alto nivel a la población rural. Para que la IA transforme el sector lácteo de la India y ayude a los agricultores, los gobiernos deben crear ecosistemas que permitan a los innovadores mejorar la vida y los ingresos de los pequeños agricultores. La mejor manera de avanzar es construir alianzas multisectoriales que puedan aprovechar estas oportunidades y crear conjuntamente el camino hacia un mercado lácteo impulsado por la IA en la India.
