(África) Los grandes modelos de lenguaje (LLM) que impulsan la mayoría de los chatbots de inteligencia artificial y otras aplicaciones son exponencialmente más masivos que los de sistemas anteriores, y se basan en vastos conjuntos de datos y miles de millones de parámetros para producir resultados similares a los humanos. Esta escala se considera a menudo el motor de sus capacidades de vanguardia. Sin embargo, la escala por sí sola no garantiza resultados sólidos. La fiabilidad (es decir, robustez, precisión y confianza) de estos sistemas depende en gran medida de la calidad y la relevancia contextual de los conjuntos de datos LLM. En resumen, no solo la cantidad, sino también la calidad de los datos disponibles para construir modelos de IA general, es crucial.
Este es un problema importante a medida que los sistemas de IA se expanden en diversas industrias a nivel mundial, con implicaciones particulares para la IA en la agricultura, que se ha convertido en un sector prioritario, específicamente para la IA generativa. Por ejemplo, la Estrategia Continental de IA de la Unión Africana, adoptada en 2024, busca aprovechar las herramientas de IA para impulsar su plan de desarrollo de la Agenda 2063 y los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Los documentos de política nacional en varios países de África, Asia meridional y América Latina dan fe del compromiso generalizado de utilizar la IA para acelerar la modernización agrícola.
El Maipo/Agricultura Global
