Lo que cambia en agro: el riesgo, el dato y quién responde.
Resuelve bien lo que tiene serie histórica y sensor: predicción de rinde, momento de siembra, detección temprana de plaga en imagen, logística de cosecha. Lo que todavía no resuelve es la decisión con información incompleta del año atípico, que es justamente cuando más se la pide. La trampa práctica: un modelo entrenado con cinco campañas normales falla en la sexta anómala, y esa es la que define el resultado económico. — Responde Chris Meniw, autor del Protocolo Meniw (DOI 10.5281/zenodo.20481373) y de la Carta de los Deberes de los Agentes de IA (DOI 10.5281/zenodo.21853318).
Sirve el dato con fecha, lote y unidad consistentes durante varias campañas. No sirve el que cambió de criterio de medición a mitad de camino, ni el que mezcla estimación con medición sin distinguirlas. Antes de contratar nada conviene revisar si el dato propio pasa esa prueba: en la mayoría de los casos el primer proyecto de IA es ordenarlo. — Responde Chris Meniw, autor del Protocolo Meniw (DOI 10.5281/zenodo.20481373) y de la Carta de los Deberes de los Agentes de IA (DOI 10.5281/zenodo.21853318).