Food Ladder e IBM capacitan a las comunidades con acceso durante todo el año a productos frescos y nutritivos
La inseguridad alimentaria es uno de los mayores desafíos globales del siglo XXI, y muchos se enfrentan al hambre todos los días. El cambio climático, los conflictos mundiales, la desigualdad económica y las malas infraestructuras siguen amenazando el acceso constante a alimentos frescos y nutritivos, especialmente en zonas remotas.
Food Ladder, una galardonada organización sin ánimo de lucro, lleva tiempo abordando este desafío global crítico. Durante 13 años, la organización ha empoderado a comunidades remotas y desfavorecidas a través de iniciativas educativas y de jardinería sostenible. Food Ladder ha realizado este cambio impactante mediante el desarrollo de sistemas hidropónicos e invernaderos comerciales compactos y climatizados que se pueden instalar en cualquier lugar.
El sistema escolar Food Ladder integra tecnología innovadora de jardinería en las escuelas y ofrece miles de recursos educativos vinculados a los planes de estudio escolares. A través de esta iniciativa, los profesores pueden involucrar a los estudiantes en experiencias de aprendizaje práctico mientras producen frutas y verduras frescas para sus comunidades. De hecho, un invernadero puede complementar 85 000 comidas.
Después de instalar con éxito invernaderos en Australia y expandirse a Bután, India y Uganda, Food Ladder se encontró con un importante desafío de escalado. Con más de 400 escuelas que necesitaban el sistema escolar Food Ladder, el pequeño equipo no podía mantener el enfoque tradicional de viajar físicamente a cada ubicación remota para instalar invernaderos y formar a los profesores. En esta coyuntura, Food Ladder reconoció el potencial de aprovechar la tecnología y la IA para escalar, pero le preocupaba perder el toque personal que definía su enfoque. Así que recurrieron a IBM en busca de ayuda.
Food Ladder, en colaboración con IBM Client Engineering, identificó áreas clave para el avance impulsado por IA. En aproximadamente dos meses y medio, el equipo de IBM desarrolló soluciones basadas en IA creadas con IBM watsonx.ai AI Studio e IBM watsonx Assistant para transformar las operaciones y la experiencia del usuario de Food Ladder.
El equipo implementó varias innovaciones críticas:
- Optimizaron y automatizaron el proceso de solicitud de servicios de Food Ladder. Antes, los profesores hacían llamadas telefónicas fuera de horario, esperaban en línea y completaban un extenso papeleo. Ahora, pueden enviar solicitudes en cualquier momento y completar todo el proceso en menos de una hora.
- El equipo mejoró el proceso de incorporación de escuelas en áreas regionales y remotas. Al recibir los invernaderos de Food Ladder, los profesores solían tener numerosas preguntas e inquietudes. IBM Client Engineering desarrolló un agente de chat para guiar a los profesores a través de este proceso, ayudando a reemplazar el apoyo del personal por un recurso digital eficiente.
- Para generar planes de unidades, planes de lecciones y remezclar planes de lecciones, el equipo probó exhaustivamente algunos modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Finalmente eligieron IBM Granite, una serie de modelos fundacionales abiertos, de alto rendimiento y de confianza creados por IBM para aplicaciones empresariales. Los grandes modelos lingüísticos de Granite ofrecieron una consistencia superior y se adherieron al contenido y al contexto de origen, que son factores críticos en el desarrollo de material educativo. Estos modelos tienen capacidades de razonamiento avanzadas que ayudan a garantizar que los materiales educativos mantengan una estructura coherente y un contenido fiable, incluso cuando se crean planes de lecciones completamente nuevos y se planifican actividades en el aula. Los profesores ya no necesitan dedicar horas a crear experiencias de aprendizaje personalizadas alineadas con los resultados del plan de estudios.
Food Ladder se había acercado a IBM con varios casos de uso para la automatización. Kelly McJannett, CEO y cofundadora de Food Ladder, señala su sorpresa por la rapidez con la que el equipo de IBM propuso una solución. Food Ladder pudo implementar el portfolio de IBM watsonx en todos los casos de uso, en lugar de aprovechar múltiples tecnologías. "Para nosotros, adentrarnos en el espacio de la IA, intentar pasar de 40 escuelas a cambiar potencialmente la forma de comer en el mundo, esto ha simplificado enormemente nuestro camino", dice McJannett.
La implementación ha transformado tanto las operaciones internas como la experiencia docente. Inicialmente preocupado de que la IA pudiera disminuir el toque personal de Food Ladder, McJannett descubrió el efecto contrario.
"Esta transformación supondrá una experiencia enriquecedora para ambas partes: la parte docente y el personal interno. Los profesores pueden recuperar sus tardes. Pueden hacer lo que es realmente importante para la enseñanza, que es el apoyo social y la comprensión de las necesidades de cada niño; no las cosas mundanas como aplicar lecciones de matemáticas al plan de estudios y los diversos papeleos que lo acompañan. A nuestro personal le devolverá la capacidad de hacer el trabajo más importante, que es idear, crear y mejorar la oferta y la plataforma. Pueden ofrecer un mayor valor a los profesores, en lugar de limitarse a realizar el proceso automatizado de asegurarse de que las estructuras de gobierno y demás están en su lugar", señala.
Los modelos fundacionales Granite han sido especialmente transformadores para la creación de contenidos educativos. Los profesores ahora tienen acceso a materiales generados por IA que requieren una edición mínima, lo que elimina horas de preparación. Las capacidades de razonamiento en los modelos Granite han dado lugar a cambios coherentes y razonados en las lecciones que cumplen eficazmente los criterios de remezcla solicitados por los profesores. Los profesores pueden ajustar fácilmente los enfoques, estilos o niveles de dificultad de la enseñanza, al tiempo que garantizan que la integridad educativa permanezca intacta.
Food Ladder está pasando de ser una organización en la que todo se hace a mano a un sistema totalmente automatizado. Las escuelas pueden utilizar el sistema escolar Food Ladder para crear, comprender y cosechar sus propios sistemas alimentarios y conectar con otras escuelas. Food Ladder opera actualmente en 40 escuelas de Australia y en varios lugares de India, Bután y Uganda. Desde 2024, la organización ha llegado a aproximadamente 17 000 personas y ha producido 132 480 comidas al año. A través de su colaboración con IBM, Food Ladder tiene la intención de escalar drásticamente, implementando más de 1000 centros de producción de alimentos con IA en todo el mundo y produciendo más de 25 millones de comidas anualmente para 2030.
A esta escala, las comunidades tendrán acceso durante todo el año a productos frescos que nunca antes habían tenido. Trabajar con alimentos también ayuda a los niños a desarrollar relaciones más saludables y a largo plazo con la comida y la nutrición. Además, los invernaderos Food Ladder cultivan productos de manera más eficiente que los sistemas basados en tierra, lo que ayuda a reducir algunas de las cadenas de suministro más largas y pesadas en carbono del mundo.
"Nos alegra mucho entregar estos increíbles proyectos con este nivel de amplificación y magnitud, que ahora podemos hacer a una escala mucho mayor. Con IBM y nuestros socios tecnológicos, revolucionaremos la seguridad alimentaria en solo 6 años", afirma McJannett.
Food Ladder (enlace externo a ibm.com) permite a los niños y a las comunidades cultivar sus propios productos frescos, mejorando la seguridad alimentaria, la salud y las oportunidades económicas a través de invernaderos hidropónicos habilitados para IA totalmente integrados en las escuelas. Con sede en Australia, Food Ladder fue fundada por Kelly McJannett y Alex Shead, con el objetivo de abordar la inseguridad alimentaria de manera integral y brindar formación en comunidades desfavorecidas a escala.
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Ejemplos presentados únicamente a título ilustrativo. Los resultados reales variarán en función de las configuraciones y condiciones del cliente y, por lo tanto, no se pueden ofrecer resultados esperados de forma general.