Transformarnos en una sociedad de productores de alimentos | Dra. Chandra Krintz | TEDxFargo

Esta charla es de un evento TEDx, organizado de manera independiente a las conferencias TED. Más información en: http://ted.com/tedx

La Dra. Chandra Krintz habla sobre cómo podríamos usar los avances tecnológicos que nos han transformado en una sociedad consumista para transformarnos en una sociedad de productores de alimentos. En concreto, sugiere que se usen las mismas técnicas que usan Amazon, Google y Facebook para orientar hacia nosotros la publicidad, el marketing y la venta de productos (como la compilación de datos, el análisis y la predición), para que los agricultores y granjeros sean más productivos y puedan alimentar a la creciente población del planeta.

Hoy, la tecnología invade nuestra vida.

Nos da acceso inmediato a la información,

nos da recomendaciones
muy personalizadas

sobre qué comprar, qué películas ver

y, para bien o para mal,

nos conecta con gente de todo el planeta.

Gente que, de otra forma,
nunca habríamos conocido.

Las empresas que hay detrás
de estas tecnologías

las hacen muy fáciles de usar,
accesibles para todos

para que todos puedan participar,

para que todos puedan ser parte
de estos avances tecnológicos.

Y las hacen accesibles
desde cualquier lugar.

Desde el teléfono móvil,

desde el portátil,
desde el computador del trabajo.

Y estas empresas
permiten su uso gratuito.

¿O no?

En realidad, pagamos a estas empresas
por usar sus servicios.

Los Facebooks, los Amazons,
los Googles del mundo.

Pero no pagamos en dólares,

pagamos en datos.

Cada vez que usan sus aplicaciones
en su teléfono, en su computador,

cada vez que acceden a Internet,

estas empresas reciben
información personal sobre Uds.

¿Compran pañales?

Saben que tienen hijos.

¿Busca una dirección?

Saben no solo dónde van,
sino dónde han estado.

Estas empresas reciben información
de dónde viven, de dónde trabajan,

de lo que les gusta y lo que no les gusta,

de a qué colegio van sus hijos.

Y no solo reciben unos pocos de datos.

Reciben muchísimos datos.

Eso es lo que pagan
por el envío gratuito de Amazon.

¿Saben lo que hacen con esto?

Toman todos esos datos
y los meten en un montón de computadores.

Usan matemáticas y estadísticas
muy sofisticadas

y las aplican a los datos.

No las aplican manualmente,
los computadores lo hacen por ellos,

y tienen que transformar
el mapa y las estadísticas en código.

Oyen al presidente hablar de código
y todo el mundo debería hacerlo.

Esto es de lo que está hablando.

Aplican el código a los datos
y reciben conocimiento:

Inferencias sobre sus vidas,

lo que les gusta y lo que no,

e incluso mejor, lo que van a comprar,

lo que van a querer en el futuro.

Es predictivo.

Ese conocimiento permite a las empresas

darnos las aplicaciones y sitios web
que conocemos y que nos encantan,

pero también dan valores
de otro tipo a las empresas.

Como son predictivas,

pueden saber qué van a comprar,

a quién van a votar y adónde van a viajar.

Y eso, eso lo puede monetizar.

Y lo hacen.

¿Se han preguntado

si podemos usar esa misma tecnología

para hacer algo por el mundo,

para resolver un problema difícil,
como alimentar al planeta?

Hay 7000 millones de personas
en la Tierra hoy en día

y apenas podemos alimentarlas.

Nuestros terrenos cultivables
y nuestros recursos, como el agua,

están disminuyendo, no creciendo.

Y en 2050 va a haber
9000 millones de personas.

Necesitamos preguntar:

¿Podemos usar estas tecnologías

para que los agricultores
sean más eficientes,

para ayudarles a tomar decisiones?

¡Piénsenlo!

Como un Amazon para agricultores,
Google para productores.

No sé lo que haré
con los productores de leche,

quizás podríamos llamarlo "Mugle".

(Risas)

El problema es parecido.

Tomas los datos,

-- los agricultores tienen muchos --

registros históricos.

Todos los instrumentos agrícolas
tienen sensores incluidos.

Pero pueden comprar sensores
en los aparatos ahora

y recibir muchísima información
sobre la propiedad, los procesos

y los proyectos de los agricultores.

Pueden aplicarles el mismo código,

un código similar,
a estos datos y extraer conocimiento.

Solo que este conocimiento
puede centrarse en los problemas

-- y son muchos -- de los agricultores.

Como cuándo regar,
cuánto regar, dónde regar.

O "¿Cómo vamos a optimizar las cosechas

para conseguir lo máximo de
la poca tierra que tenemos?"

Igual que Amazon sabe qué zapatos
se compraran la semana siguiente,

podemos hacer predicciones
sobre enfermedades y plagas

antes de que sean un problema
para poder tratarlas.

Resulta que ya existen
algunas de estas tecnologías.

Algunas empresas innovadoras y pioneras
han desarrollado algo parecido

y el modelo que usan es:

Los agricultores
compran un producto o servicio

de una empresa,
o una herramienta agrícola,

y, a cambio, mandan todos sus datos

por Internet a la empresa, constantemente.

La empresa recoge los datos,
aplica el código y recibe conocimiento.

Parte del conocimiento lo comparte
con los agricultores y parte no,

como Amazon, Google y Facebook,
todo es monetizable.

Y pueden ganar mucho dinero con esto.

Pero si vamos a tomar este modelo

y usarlo para resolver
un problema muy complicado,

como alimentar al planeta,

no puede ser que el código
-- lo más valioso de todo --

lo tengan y controlen unos pocos.

Necesitamos que el código,
que puede extraer conocimiento

y hacer predicciones precisas,

esté disponible para todos.

Como los servicios
de Facebook y Amazon.com.

Y trabajo en eso.

En el problema de tomar el código
y ponerlo a disposición de todos,

y hacer que sea posible
ejecutarlo desde cualquier parte.

Porque algunos agricultores
no tienen Internet.

Así que en lugar de mover los datos
a las empresas por Internet,

¿y si movemos el código
-- que es pequeño -- una vez,

lo movemos a los datos,
lo movemos a los agricultores?

Ejecutamos el código en
un computador en el terreno

y el agricultor puede extraer
su propio conocimiento de ello

y beneficiarse de ello
y ser más productivo gracias a ello.

Incluso pueden dar o vender sus datos
y su conocimiento a la industria.

Estas empresas pueden
beneficiarse de su conocimiento

o del conocimiento que
han extraído los agricultores.

Pueden incluso ganar dinero,
aunque quizás algo menos.

El problema de este modelo es que,
primero, el código es complejo.

Son matemáticas y estadística
bien conocidas, sin embargo.

Y la tecnología tiene un precedente
de tomar cosas complejas

y hacerlas universales.

Piensen en Internet.

A Internet se la consideraba
algo muy complejo.

Un grupo de investigadores
se reunieron, la desarrollaron

y la expusieron; todos le tenían miedo.

Unas pocas empresas pudieron
aprovecharla y lo hicieron.

Y hoy en día está en todas partes.

Y, para la mayoría, es gratis.

Hemos generalizado Internet.

Es hora de generalizar este código.

Es posible y podemos hacerlo.

El segundo problema es que la industria
no lo va a hacer por nosotros.

¿Qué empresa desarrollaría
propiedad intelectual

para repartirla gratis a su competencia?

No muchas.

El segundo problema a tratar

es: ¿cómo vamos a hacer esto?

¿Cómo vamos a hacerlo accesible
a todos los agricultores

para que todos puedan desarrollarse?

La tecnología también tiene
un precedente de esto.

Se llama "código abierto".

Es donde se reúnen
un montón de investigadores,

en informática o tecnología,

y construyen componentes

y los ofrecen gratis

para que todos tengan acceso,
para que todos puedan usarlos.

Trabajan arduamente para hacerlos
lo más fácil posible de usar.

Y así construimos una comunidad;

una comunidad
de innovadores y desarrolladores,

de investigadores y estudiantes;
de todas las edades y formaciones,

en nuestro caso,
agricultores y productores.

Y esta comunidad crea la innovación

que puede resolver problemas complicados

que no van a crear
las empresas individuales.

Van a participar,
pero no pueden hacerlo solas.

Nadie puede hacerlo solo, en realidad.

Así que los animo a que piensen en ello

y se sumen a nosotros para que
los cultivos sean inteligentes.

Súmense a "Cultivos Inteligentes"

porque solo juntos
podremos alimentar al planeta.

Gracias por su atención.

(Aplausos)