Transmisiones en vivo
Sesiones extensas y sin guion sobre la IA en la agricultura, emitidas en vivo en LinkedIn por la Dra. Maryna Kuzmenko y conservadas aquí íntegras. Cada una está dirigida a quienes tienen que actuar a partir de la respuesta: productores, agrónomos, investigadores y los equipos que construyen las herramientas que ellos usan.
Las sesiones son en inglés. Aquí encontrará el título original y un resumen en español de cada una.
-
Entender la IA agrícola
Prompt Engineering in Agriculture
Estrenado el · 1 h 11 min
Cómo darle instrucciones a un asistente de IA — Claude, ChatGPT, Gemini, Grok — como a un colega y no como a una máquina expendedora impredecible. Repasa las partes de una instrucción clara, cómo eliminar la ambigüedad de los datos agrícolas, cómo evaluar y reescribir una instrucción hasta que funcione, y por qué una decisión agronómica sigue necesitando supervisión humana antes de que alguien actúe sobre ella.
- Ingeniería de instrucciones
- Asistentes de IA
- Flujos de oficina y campo
- Supervisión humana
-
LinkedIn Live
Seed Quality Control with AI
Estrenado el · 59 min
Visión artificial aplicada al control de calidad visual de semillas: conteo, medición y detección de defectos visibles, diferencias de color y objetos que no deberían estar en la muestra, demostrado con garbanzos y Petiole Pro. Incluye una advertencia que por sí sola justifica la hora: un modelo entrenado con soja puede transferirse al garbanzo, pero su precisión debe volver a contrastarse con datos de referencia antes de confiar en él.
- Calidad de semillas
- Conteo y medición
- Aprendizaje por transferencia
- Petiole Pro
-
Entender la IA agrícola
Collecting Agricultural Data for AI
Estrenado el · 1 h 3 min
La fiabilidad de la IA agrícola se decide mucho antes de que el modelo vea una imagen. La sesión recorre lo que falla en el campo — luz cambiante, sombras, objetos cortados u ocultos, una lente sucia, dos teléfonos que procesan la misma escena de forma distinta, metadatos ausentes — y los hábitos prácticos que hacen que un conjunto de imágenes sea lo bastante consistente para medirlo y compararlo.
- Recopilación de datos
- Calidad de imagen
- Calibración
- Metadatos
-
LinkedIn Live
Hyperspectral Imaging in Agriculture
Estrenado el · 57 min
Lo que cientos de bandas espectrales revelan y la cámara de un teléfono no. Compara la imagen RGB, multiespectral e hiperespectral, explica el cubo de datos hiperespectral y analiza un estudio de 2400 semillas de judía verde usado para predecir proteína, junto con lo que rara vez se menciona: la carga de cómputo, el coste del equipo y por qué la validación sigue siendo cosa del laboratorio.
- Imagen hiperespectral
- Calidad de semillas
- Predicción de proteína
- Aprendizaje automático
-
LinkedIn Live
Multispectral Imaging & NDVI for Crops
Estrenado el · 52 min
El primer episodio de la serie sobre imagen multiespectral, grabado como «fiesta posterior» a Cereals 2026. Qué representa realmente el NDVI, cómo se construye a partir de la reflectancia en el rojo y el infrarrojo cercano, y qué puede y no puede decirle un mapa NDVI, con un argumento de fondo: un índice es el punto de partida de una investigación, nunca un diagnóstico.
- Imagen multiespectral
- NDVI
- Agricultura de precisión
- Salud vegetal
-
LinkedIn Live
Sovereign AI LinkedIn Live
Estrenado el · 1 h 19 min
Qué ocurre cuando una explotación o una agroempresa acaba dependiendo de una plataforma de IA que no controla. Separa los datos brutos, los datos derivados, los modelos entrenados y la capa de decisión que se apoya en ellos, y pregunta de quién es cada uno al dejar un proveedor, además de las cuestiones de dependencia, conservación y reutilización que conviene resolver antes de firmar nada.
- IA soberana
- Propiedad de los datos
- Dependencia del proveedor
- IA en el borde