Food Ladder e IBM empoderan 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 enfrentan hambre todos los días. El cambio climático, los conflictos globales, la desigualdad económica y la infraestructura deficiente continúan amenazando el acceso constante a alimentos frescos y nutritivos, particularmente en áreas remotas.
Food Ladder, una organización sin fines de lucro galardonada, ha estado abordando este desafío global crítico desde hace un tiempo. Durante 13 años, la organización ha empoderado a comunidades remotas y desfavorecidas a través de iniciativas educativas y de jardinería sostenible. Food Ladder ha hecho este cambio impactante mediante el desarrollo de sistemas hidropónicos e invernaderos comerciales compactos y con clima controlado 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 maestros 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 toda Australia y expandirse a Bután, India y Uganda, Food Ladder se enfrentó a un importante desafío de escalamiento. 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 capacitar a los maestros. En este momento, 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. Entonces, 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 impulsadas por IA creadas con IBM watsonx.ai AI Studio e IBM watsonx Assistantpara transformar las operaciones y la experiencia del usuario de Food Ladder.
El equipo implementó varias innovaciones críticas:
- Optimizaron y automatizaron el proceso para solicitar los servicios de Food Ladder. Anteriormente, los maestros hacían llamadas telefónicas fuera del horario laboral, esperaban en la 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 para las escuelas en áreas regionales y remotas. Al recibir invernaderos de Food Ladder, los maestros a menudo tenían 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 que requiere mucha mano de obra con 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 grandes (LLM). Finalmente eligieron IBM Granite, una serie de modelos fundacionales abiertos, de alto rendimiento y confiables creados por IBM para aplicaciones empresariales. Los modelos de lenguaje de gran tamaño Granite ofrecieron una consistencia superior y se adhirieron 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 confiable, incluso al crear planes de lecciones completamente nuevos y planificar actividades en el aula. Los docentes 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, director ejecutivo (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 la cartera de productos de IBM watsonx en todos los casos de uso, en lugar de aprovechar múltiples tecnologías. “Para nosotros, entrar en el espacio de la IA, tratar de pasar de 40 escuelas a cambiar potencialmente la forma en que come 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 será una experiencia enriquecedora para ambos lados: el lado docente y el lado del 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 trámites 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 mejor valor a los docentes, en lugar de simplemente hacer el proceso automatizado de asegurarse de que las estructuras de gobernanza estén en su lugar”, señala.
Los modelos fundacionales de Granite han sido particularmente transformadores para crear contenido educativo. 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 de los modelos Granite han dado como resultado cambios coherentes y razonados en las lecciones que cumplen eficazmente los criterios de remezcla solicitados por los profesores. Los docentes 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 construir, comprender y cosechar sus propios sistemas alimentarios y conectarse con otras escuelas. Actualmente, Food Ladder opera en 40 escuelas de Australia y en varios lugares de India, Bután y Uganda. A partir de 2024, la organización llegó a aproximadamente 17 000 personas y produjo 132 480 comidas al año. A través de su colaboración con IBM, Food Ladder tiene la intención de escalar drásticamente, implementando más de 1 000 centros de producción de alimentos impulsados por IA en todo el mundo y produciendo más de 25 millones de comidas al año 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 los alimentos y la nutrición. Además, los invernaderos de 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 da mucha alegría 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”, dice McJannett.
Food Ladder (enlace externo a ibm.com) empodera a los niños y a las comunidades a cultivar sus propios productos frescos, mejorando la seguridad alimentaria, el estado 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 dirección la inseguridad alimentaria de manera integral y brindar educación en comunidades desfavorecidas a escala.
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Los ejemplos presentados son solo ilustrativos. Los resultados reales variarán en función de las configuraciones y condiciones del cliente y, por lo tanto, no se pueden proporcionar resultados generalmente previstos.