Digital Green

¿Y si mediante la IA generativa un agricultor pudiese preguntar a un chatbot cualquier cosa y recibir al instante una respuesta adecuada para su comunidad y contexto específicos? Esto es exactamente lo que Digital Green ofrece gracias a OpenAI. Farmer.Chat es un producto que complementa la labor de los programas de extensión agraria en países como la India y Kenia. 

La extensión agraria es vital para los trabajadores de un sector que no para de cambiar. Por ello, los agentes enseñan a los agricultores las prácticas recomendadas para cultivar y los ayudan a conectar con proveedores locales, además de informarles sobre los precios y el estado del mercado. Su labor es especialmente complicada en zonas rurales apartadas, ya que su situación hace que ayudarlos sea todo un reto. Incluso en la India, que cuenta con una red de más de 400 000 agentes, solo hay un trabajador disponible por cada 650 agricultores.

Durante los últimos quince años, Digital Green se ha dedicado a solucionar este problema practicando la extensión agraria digital. La empresa, que colabora con los Ministerios de Agricultura de la India, Etiopía, y Kenia, ya cuenta con más de 8000 vídeos formativos creados por agricultores en más de cincuenta idiomas, lo que hace que los agentes puedan ofrecer información relevante a más agricultores con mayor rapidez. El resultado es un aumento medio del 24 % en los ingresos de las personas que se benefician de este programa. 

Digital Green vio que podía ayudar a mejorar aún más la situación de los agricultores sirviéndose de la IA generativa. «Gracias a los vídeos hemos podido replicar el éxito de una granja en otra dentro de la misma región. Esto nos ayuda a que los agricultores aprendan los unos de los otros, a la vez que se crea una base de datos con las mejores prácticas para cada zona», comenta Rikin Gandhi, presidente ejecutivo de Digital Green. «OpenAI nos permite aprovechar esta base de datos para que los agricultores aprendan los unos de los otros a una escala que antes era impensable».

Con esto en mente, Digital Green empezó a desarrollar Farmer.Chat con la suite tecnológica de OpenAI. La primera versión de Farmer.Chat se diseñó en GPT‑4, que presentaba muchas menos alucinaciones⁠ en comparación con modelos anteriores. Farmer.Chat emplea la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) para integrar toda la base de conocimiento de Digital Green con la de los gobiernos asociados, incluyendo materiales como transcripciones de vídeos formativos, registros anotados de centros de llamadas y hojas informativas sobre cultivos. De hecho, el Ministerio de Agricultura de la India valida todos los documentos incluidos en la base de conocimiento para garantizar que son correctos y fiables. 

También se desarrollaron medidas de seguridad adicionales en el lanzamiento inicial. «Para evitar que el chatbot diese información errónea a los agricultores, hemos preparado cuidadosamente la base de conocimiento del chatbot y lo hemos habilitado como un asistente para los agentes de la extensión, en lugar de ponerlo a disposición de los agricultores directamente. Al hacerlo, añadimos una capa más de revisión humana», comenta Ghandi.

Tras el éxito de Farmer.Chat, Digital Green lanzó Farmer.Chat GPT para ChatGPT⁠(se abre en una ventana nueva), que añade más funciones para hacer el chatbot original aún más potente. Entre estas funciones destaca la introducción de datos multimodal, mediante la que los agentes pueden ver una fotografía del cultivo de un agricultor para hacer un diagnóstico más preciso y rápido sobre cualquier problema. Además, ahora el chatbot también ofrece información en tiempo real sobre el tiempo y el mercado.

Según las primeras estimaciones, gracias a la IA generativa, Farmer.Chat puede ser cien veces más barato que los servicios de extensión agraria tradicionales, reduciendo el coste de 35 $ por agricultor a tan solo 0,35 $. Uno de los principales motivos de este aumento de la productividad es que Farmer.Chat está disponible en una amplia variedad de idiomas, como el hindi, el suajili y muchas lenguas regionales, gracias al uso de un stack tecnológico ágil que se integra con conjuntos de datos y servicios de traducción de cada país. 

Por otro lado, Farmer.Chat también es útil para formar a los agentes, ya que pueden utilizarlo como una herramienta de aprendizaje con la que afinar sus conocimientos en la materia. «El chatbot es muy informativo y fácil de usar. Además de complementar los conocimientos que ya tengo, hace que confíe más en mí mismo, ya que ahora puedo ofrecer más soluciones en tiempo real a más agricultores», comenta Raju Kumar, un trabajador del programa de extensión de la Rural Livelihoods Promotion Society del Gobierno de Bihar.

Desde el 1 de enero de 2024, más de 4500 agentes usan Farmer.Chat en Kenia y la India. Además, Digital Green seguirá desarrollando Farmer.Chat y expandiendo su disponibilidad a todos los doce estados de la India. 

Viendo los resultados prometedores de Farmer.Chat, Digital Green está explorando cómo mejorar el producto para hacerlo aún más efectivo. Para que el chatbot pueda entender mejor los matices agrarios más específicos, así como hacer preguntas y contestar en dialectos locales sin la necesidad de traducir al inglés, la empresa está probando el impacto que puede tener un LLM agrario. Este modelo se entrenaría con un conjunto de datos facilitado mediante un data trust para que los agricultores puedan supervisarlo y usar los datos que sean más relevantes para ellos. Asimismo, Digital Green también ha empezado a usar la Assistants API⁠(se abre en una ventana nueva) para trasladar la funcionalidad de Farmer.Chat a otras interfaces que también usan los agentes del programa, como WhatsApp y Telegram. 

En 2023, este chatbot tan solo era una idea, pero la experiencia y la visión de Digital Green siguen creciendo a pasos agigantados. «Hemos desarrollado versiones de Farmer.Chat usando GPT‑4, GPT en ChatGPT y, más recientemente, la Assistants API. Gracias a ello, hemos mejorado mucho en la habilitación de prompts multimodales, así como en nuestra capacidad para ofrecer orientación teniendo en cuenta todos los posibles contextos, por lo que nuestros agentes de extensión agraria son más eficientes», comenta Gandhi. «Farmer.Chat puede convertirse en un compañero virtual versátil que se sirve de la experiencia de los agricultores para favorecer un ecosistema agrario próspero mediante nuestros agentes de extensión y otros agricultores».