Curso de ChatGPT para Agricultura y Agroindustria

Diferencias entre uso gratuito, individual y corporativo.

ChatGPT Plus y Pro para uso profesional individual.

ChatGPT Business Standard y Premium.

ChatGPT Enterprise para necesidades avanzadas de seguridad y gobierno.

Selección del modelo según rapidez, complejidad y criticidad.

Modelos de razonamiento para análisis complejos.

Definición de rol y objetivo en un prompt.

Incorporación de cultivo, campaña, parcela, proceso o producto.

Contexto agronómico, productivo y comercial.

Restricciones técnicas y variables conocidas.

Solicitud de fuentes y referencias cuando proceda.

Separación entre hechos, inferencias, hipótesis y recomendaciones.

Prompts para pedir aclaraciones antes de responder.

Prompt chaining para procesos de varias etapas.

Creación de una biblioteca de prompts reutilizables por área.

Projects para mantener chats, archivos e instrucciones relacionados.

Organización de Projects por explotación, campaña, cultivo, fábrica o línea.

Projects compartidos entre técnicos y responsables.

Incorporación de informes, fichas técnicas y registros como contexto.

Diferencia entre contexto temporal y conocimiento reutilizable.

RAG para consultar procedimientos y documentación interna.

Diseño de bases documentales con fuentes controladas.

ChatGPT Work para investigaciones y tareas multietapa.

Skills para procedimientos repetitivos.

Skill de análisis de incidencias agronómicas.

Skill de revisión de calidad o producción.

Plugins para combinar instrucciones y aplicaciones.

Fuentes conectadas mediante OneDrive, SharePoint, Google Drive u otras aplicaciones.

Permisos y principio de mínimo acceso.

Arquitectura de conocimiento para una explotación o empresa agroindustrial.

NOTA: Projects permite agrupar archivos, conversaciones e instrucciones y compartirlos entre usuarios autorizados, manteniendo el mismo contexto para trabajos recurrentes.

Definición de preguntas de investigación agronómica.

Investigación web con fuentes técnicas verificables.

Investigación avanzada para temas que requieren múltiples fuentes.

Análisis del contexto de una campaña.

Calendarios de cultivo.

Fases fenológicas.

Comparación de variedades a partir de documentación proporcionada.

Análisis histórico de rendimientos.

Datos meteorológicos aportados o recuperados desde fuentes autorizadas.

Temperaturas, precipitaciones y eventos extremos.

Análisis de riesgos meteorológicos.

Escenarios de campaña.

Planificación de labores.

Elaboración de checklists por fase del cultivo.

Preparación de informes técnicos para responsables de explotación.

NOTA: La investigación avanzada de ChatGPT puede combinar web pública, archivos y aplicaciones conectadas y generar informes documentados con fuentes verificables.

Conceptos de agricultura de precisión.

Integración conceptual de sensores, GIS, satélites y drones.

Información georreferenciada.

Parcelas, sectores y zonas de manejo.

Interpretación asistida de fotografías de campo.

Análisis visual de síntomas observables.

Comparación temporal de imágenes.

Identificación de patrones que requieren inspección técnica.

Índices de vegetación como NDVI y conceptos relacionados.

Uso de mapas proporcionados por plataformas externas.

Análisis de heterogeneidad dentro de parcelas.

Generación de checklists para inspección de campo.

Registro estructurado de observaciones.

Priorización de zonas para revisión.

Diferencia entre detección asistida y diagnóstico agronómico definitivo.

Organización de resultados de análisis de suelo.

pH, conductividad, materia orgánica y nutrientes.

Comparación entre parcelas o zonas.

Análisis histórico de resultados.

Identificación de tendencias y desviaciones.

Relación entre datos de suelo y registros de cultivo.

Planificación documental de fertilización.

Necesidades nutricionales como datos de entrada.

Comparación de escenarios de abonado.

Registro de aplicaciones.

Consumos y costes de fertilización.

Generación de tablas comparativas.

Preparación de documentación para técnicos.

Control de coherencia entre recomendaciones y datos aportados.

Validación obligatoria de dosis y decisiones por personal competente.

Organización de datos de riego.

Superficie, sector, cultivo y campaña.

Volumen de agua aplicado.

Frecuencia y duración.

Datos meteorológicos y evapotranspiración cuando estén disponibles.

Humedad del suelo procedente de sensores.

Comparación entre sectores.

Identificación de consumos anómalos.

Análisis de eficiencia hídrica.

Relación entre riego y rendimiento.

Escenarios de disponibilidad limitada de agua.

Priorización de parcelas o sectores.

Preparación de calendarios y registros.

Alertas y controles a partir de reglas definidas por técnicos.

Reporting de consumos y desviaciones para gestión.

Registro estructurado de incidencias fitosanitarias.

Cultivo, variedad, parcela y fase fenológica.

Síntomas observados.

Condiciones ambientales asociadas.

Análisis de fotografías como apoyo inicial.

Generación de hipótesis para posterior comprobación.

Diferencia entre síntoma, causa probable y diagnóstico.

Históricos de incidencias.

Identificación de patrones temporales y espaciales.

Preparación de protocolos de inspección.

Integrated Pest Management como enfoque documental.

Organización de información sobre tratamientos autorizados proporcionada por fuentes oficiales.

Registro de intervenciones y resultados.

Creación de informes de seguimiento.

Escalado obligatorio de decisiones fitosanitarias a personal autorizado y fuentes regulatorias vigentes.

Planificación de labores agrícolas.

Asignación de maquinaria y recursos.

Calendarios de operaciones.

Partes de trabajo.

Horas de maquinaria.

Consumo de combustible.

Mantenimiento preventivo.

Análisis de averías y tiempos de parada.

Control de costes por labor.

Organización de equipos y turnos.

Checklists operativos y de seguridad.

Gestión documental de explotaciones ganaderas cuando corresponda.

Registros de alimentación, producción e incidencias animales.

Análisis de indicadores productivos agregados.

Escalado de decisiones de salud y bienestar animal a personal veterinario competente.

Planificación de cosecha.

Estimaciones de rendimiento.

Registro de cantidades recolectadas.

Rendimiento por parcela, variedad o campaña.

Clasificación y calibrado.

Control de mermas.

Condiciones de almacenamiento.

Temperatura y humedad cuando existan registros.

Vida útil y rotación.

Identificación y codificación de lotes.

Trazabilidad desde origen hasta destino.

No conformidades.

Reclamaciones y análisis de causa raíz.

Comparación entre campañas y proveedores.

Generación de informes de calidad y trazabilidad.

Recepción de materias primas.

Verificación documental de lotes y proveedores.

Especificaciones de entrada.

Planificación de producción.

Órdenes y partes de fabricación.

Rendimientos de proceso.

Consumos de materias primas.

Mermas y reprocesos.

Parámetros de proceso.

Control de calidad.

HACCP/APPCC como documentación estructurada de referencia.

Gestión de no conformidades y acciones correctivas.

Limpieza, higiene y procedimientos.

Mantenimiento preventivo y análisis de incidencias de equipos.

Validación por responsables de calidad y seguridad alimentaria antes de aplicar cambios operativos.

Evaluación de proveedores.

Comparación de precios, calidad y condiciones.

Lead time y fiabilidad de suministro.

Materias primas y materiales auxiliares.

Envases y embalajes.

Inventario disponible y comprometido.

Stocks de seguridad.

Rotación y caducidad.

Riesgo de ruptura.

Sobreinventario y obsolescencia.

Planificación de necesidades.

Transporte y distribución.

Cadena de frío cuando corresponda.

Análisis de incidencias logísticas.

Scorecards de proveedores y operadores.

Preparación de fichas comerciales de producto.

Transformación de características técnicas en argumentos de valor.

Catálogos y presentaciones.

Comunicaciones con distribuidores.

Prospección de clientes.

Preparación de reuniones comerciales.

Emails y secuencias de seguimiento.

Comunicación multilingüe.

Adaptación de mensajes a mercados.

Investigación inicial de oportunidades internacionales.

Ferias y eventos sectoriales.

Preparación de propuestas y ofertas.

Documentación comercial para exportación.

Claims y afirmaciones sobre producto.

Validación de requisitos regulatorios y de mercado mediante fuentes oficiales.

Preparación de XLSX y CSV para análisis.

Estructuración correcta de registros y columnas.

Análisis de rendimientos por parcela o campaña.

Comparación de consumos y costes.

Análisis de producción y productividad.

Indicadores de calidad y merma.

Análisis de compras e inventarios.

Detección de anomalías y valores atípicos.

Creación de tablas y gráficos.

Reporting periódico para técnicos y dirección.

Complemento Data para análisis de fuentes empresariales conectadas cuando esté disponible.

Automatización de informes y resúmenes recurrentes.

Human-in-the-loop según nivel de riesgo.

Clasificación de datos, permisos y trazabilidad.

Medición de ahorro de tiempo, calidad, adopción y valor generado.

NOTA: ChatGPT puede analizar XLS, XLSX y CSV, inspeccionar los datos y generar tablas y gráficos; OpenAI recomienda utilizar columnas claramente identificadas y un registro por fila. El complemento Data de Work puede además analizar fuentes empresariales conectadas y construir informes o paneles interactivos cuando la organización dispone de los accesos necesarios.

Selección de una explotación agrícola o proceso agroindustrial representativo.

Configuración de un Project con instrucciones específicas.

Incorporación de documentación y datasets autorizados.

Creación de una biblioteca de prompts y Skills.

Análisis de campaña, producción o proceso.

Evaluación de históricos y detección de desviaciones.

Análisis de suelo, riego o datos agronómicos según el caso.

Incorporación de imágenes de campo o producto cuando aporten valor.

Revisión de costes, consumos y recursos.

Identificación de riesgos operativos y de calidad.

Análisis de inventario, proveedores o logística.

Creación de KPIs, tablas y visualizaciones.

Elaboración de informe técnico y resumen ejecutivo.

Diseño de un workflow reutilizable con fuentes, permisos y revisión humana.

Presentación final justificando resultados, límites, controles, automatizaciones y métricas de impacto.