2da parte. Actualización de estado para el uso de IA en el balanceo de la ración
por Steve Martin, DNMCMILK
La carrera para construir sistemas IA que se integren a los establos está ya en camino. Actualmente, están disponibles ciertas opciones para comprender mejor la información, ver cómo se relaciona e incluso ofrecen sugerencias en áreas de mejora. Sí, también hay herramientas basadas en IA que le pueden ayudar a evaluar o crear su ración. Sin embargo, no estoy convencido de que estén utilizando el enfoque biológico correcto.
Aun así, hay muchas formas de utilizar esas nuevas herramientas para alimentar mejor a las vacas. No solamente podemos profundizar en la información del establo, sino que también podemos acelerar significativamente las partes atoradas del proceso, incluyendo detalles de los análisis de ingredientes y forraje en tiempo real, corregir constantemente la información de los precios, evaluar opciones para mejorar el proceso de mezclado y reducir el riesgo de errores humanos.
Tal vez lo más importante es que las herramientas de IA pueden vincular los datos que se están generando (que reflejan la situación de la ración actual) con las expectativas iniciales, evaluar dicha ración e incluso proponer la mejor manera de formular la siguiente. Aquí es donde quiero emplear los programas mecánicos actuales para respetar cada detalle de las ecuaciones biológicas mecánicas disponibles.
Tenemos que confiar y darnos cuenta de la gran responsabilidad que tienen los propietarios de los programas actuales, para mantenerlos tan correctos y actualizados como les sea posible. Tal vez la IA pueda ayudar en ese proceso. Pero ¿podrá seleccionar entre toda la información publicada y asegurarse de implementar solamente los mejores estudios que se diseñaron correctamente, tuvieron los controles correctos y midieron las variables necesarias para responder con certeza las cuestiones de biología, metabolismo, microbiología, tasas y muestras combinadas?
Cada estudio publicado no está listo para ser incluido en la biología de los mejores programas mecánicos. En este punto, los creadores de los programas actuales realizan dicha selección. Es un paso crítico. Un modelo LLM podría solamente incluir todos los resultados sin la discreción necesaria.
Mi sugerencia es simple. Primero, no sea del 30% que probablemente está delirando sobre cómo la IA nunca podrá reemplazarlos o cambiar de forma significativa la forma en que hacen sus trabajos actuales. Segundo, utilice las herramientas de IA a medida que surgen, para comprender mejor los datos de producción, mostrando cómo la dieta actual está funcionando y, finalmente, permanezca abierto a las herramientas basadas en IA para combinar estos dos esfuerzos. A continuación, utilice los programas mecánicos actuales y su sentido común del mundo de las vacas para construir lo mejor que pueda la siguiente “mejor ración”.
Después, comience todo el proceso nuevamente. Los avances en recolección de datos a partir de las vacas pueden acortar este ciclo, pero debemos recordar que el ambiente en el rumen tiene un tiempo de retraso que debemos considerar. De otra forma, estaremos todo el tiempo dando vueltas en círculo.
En el futuro, elaboraremos las raciones de manera diferente. Debemos asegurarnos de no utilizar la IA simplemente para confeccionarlas de forma más rápida, sencilla y con menor esfuerzo humano, terminando así con una ración que habría sido mejor si se hubiera realizado con los programas actuales. Confío en que los responsables de los programas continúen esforzándose por perfeccionarlos en cada nueva versión. Si logramos estos objetivos, realmente podremos alimentar mejor a las vacas en el futuro combinando los modelos mecánicos actuales, en continua evolución, con herramientas de IA mejoradas.
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