La transformación digital y el uso de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) han dejado de ser una promesa de laboratorio para convertirse en un aliado indispensable de la producción agrícola intensiva. En la sabana de Bogotá, zona caracterizada por ubicarse a más de 2.500 metros sobre el nivel del mar, la aplicación de algoritmos de machine learning está logrando predecir con una efectividad del 91% la aparición de heladas, uno de los fenómenos climáticos más devastadores para la floricultura.
Las heladas ocurren cuando la temperatura desciende por debajo de los 0 °C, generando capas de escarcha que congelan y queman de manera irreversible los tejidos de las plantas. El impacto económico de este fenómeno resulta crítico, especialmente entre los meses de noviembre y febrero, ventana temporal en la que la industria florícola acelera su ritmo de producción para abastecer la masiva demanda del mercado de Estados Unidos con motivo del Día de San Valentín.
Frente a esta problemática, la investigadora Evelin Calderón Caro, de la Universidad Nacional de Colombia, lideró un proyecto conjunto con las firmas Soluciones Wiga y Growers Hub Trading (GHT). Mediante el procesamiento de datos históricos y en tiempo real provistos por 13 estaciones meteorológicas de la región, los científicos desarrollaron un modelo de predicción temprana basado en potenciación del gradiente (gradient boosting). El sistema analiza de forma combinada variables como la temperatura ambiental, la humedad relativa, el punto de rocío y los niveles de precipitación.
El diferencial estratégico de esta innovación radica en el tiempo de reacción: la IA otorga un margen de aviso previo de al menos 10 horas. En zonas agrícolas donde las tareas de protección de los cultivos (como la colocación de cubiertas o la activación de riego antihelada) dependen del trabajo manual humano y carecen de automatización completa, disponer de una ventana de casi media jornada permite a los productores desplegar medidas de contingencia eficaces, minimizando las pérdidas materiales, optimizando el uso de insumos y reduciendo sensiblemente los costos de producción.