Café e Inteligencia Artificial:¿Ciencia de Datos al Servicio de la Tradición?

Café e Inteligencia Artificial: ¿Ciencia de Datos al Servicio de la Tradición?

¿Es la IA algo innovador y positivo en el proceso de la cadena productiva del café? ¿O es algo disruptivo que despersonaliza la experiencia del café?

La producción de café ha sido una actividad basada históricamente en el conocimiento acumulado de generación en generación.

Desde la observación atenta del suelo hasta el arte del tueste, el café es resultado de una  relación íntima entre las personas y la naturaleza.

Sin embargo, también existe un amplio bagaje de conocimiento científico al que es muy  difícil acceder por parte de los productores y gran parte de los tostadores.

Además de lo anterior, en las últimas dos décadas hemos  atestiguado el ingreso de  nuevas tecnologías que más allá de automatizar tareas,  permiten modelar y predecir el  comportamiento de  sistemas complejos.

La inteligencia artificial (IA)

Entendida como la capacidad de algoritmos matemáticos para aprender de los datos y tomar decisiones, ha  comenzado a integrarse en distintas fases de la cadena productiva del café.

Actualmente se ha masificado su uso, y se ha comenzando una nueva etapa de la cultura digital, por lo tanto es  necesario analizar cómo esta tecnología se está aplicando en cada eslabón de la cadena: desde el cultivo, el beneficio y el almacenamiento, hasta la catación y la preparación en barra.

Sobre todo, es necesario reflexionar sobre sus límites, sus ventajas reales y los desafíos éticos y técnicos que plantea su adopción. 

En el cultivo del café, la IA se manifiesta a través  de plataformas de agricultura de precisión.

Sensores de humedad, pH, temperatura, y cámaras multiespectrales montadas en drones recogen miles de datos por parcela.

Un ejemplo es el sistema  Agremo, que analiza imágenes para estimar la salud de las plantas y anticipar la aparición de enfermedades como la roya (Hemileia vastatrix) o la antracnosis (Colletotrichum spp). 

Tradicionalmente, este tipo de diagnósticos se realizaba con base en la inspección visual o el muestreo aleatorio, prácticas efectivas pero dependientes de la experiencia.

En cambio, los modelos de IA integran in- Café e Inteligencia Artificial:

¿Ciencia de Datos al Servicio de la Tradición?

Formación climática, fenológica y edáfica para generar recomendaciones personalizadas sobre control de enfermedades, fertilización, riego o poda.

Lo anterior a reducido del uso de agroinsumos hasta en 30% sin afectar el rendimiento (FAO, 2021), y por ejemplo, ahora se puede tener acceso a alertas tempranas de estrés
hídrico o enfermedades.

Por el contrario, este tipo de tecnología requieren un  inversión inicial muy alta, y es
necesario contar con un  expertise en diversas áreas del  conocimiento, además del  riesgo inherente de delegar decisiones agronómicas a  sistemas automatizados sin una supervisión experta.

En el beneficio húmedo, el acceso a instrumentos de  edición en tiempo cuasi real, que emiten no solo valores de diferentes parámetros, sino juicios basados en dichas variables, permiten un control más preciso del proceso del café en los patios, alertas tempranas que abonan a la consistencia y replicación de procesos.

En el beneficio seco, la selección de granos ha sido tradicionalmente manual, y aunque es un método efectivo,  es muy laborioso, costoso, y sujeta a la variabilidad  humana.

Actualmente se están comercializando máquinas que a través de algoritmos  entrenados aprenden a separar los granos defectuosos a través de visión computarizada para identificar defectos visuales en granos individuales —como quakers, brocados o inmaduros— a una velocidad y precisión que supera cualquier método humano, y con la capacidad de aplicar diferentes criterios a diferentes lotes, orígenes, o procesos.

El acceso a éstos recursos nos permite controlar la homogeneidad de grandes lotes, reducir las mermas, y mejorar el rendimiento comercial. 

Sin embargo, es un sistema que requiere capacitación,  calibración constante,  instalaciones especializadas y una inversión económica  considerable.

La IA también está presente en los procesos postcosecha de almacenamiento, ya que se han desarrollado sistemas que permiten monitorear  temperatura, humedad y actividad de agua (Aw) del café verde en tiempo real dentro de bodegas, enviando alertas de cambios significativos que puedan poner en riesgo la integridad de los granos. 

Comparado con el monitoreo manual, que depende de revisiones puntuales, la IA permite un seguimiento continuo y con capacidad de predicción, integrando además datos ambientales externos y el pronóstico del tiempo. 

Por ejemplo, se pueden modelar escenarios de deterioro en función de la humedad relativa, la temporada de huracanes, o el fenómeno de El Niño, y ajustar en automáticamente la ventilación o el uso de de humidificadores.

Dichas acciones automatizadas puede ayudar a reducir pérdidas en almacenamiento prolongado de café oro, y  permite también una  trazabilidad meticulosa y altamente confiable, sin embargo requiere también inversión inicial elevada, personal calificado para dar mantenimiento y validar los datos, y depende de la conectividad.

También podría generar falsas alarmas si no se calibra  adecuadamente.

Respecto a la evaluación  sensorial del café y el proceso de tueste, podemos referir sistemas que emplean espectroscopía del infrarrojo cercano (NIR) para escanear los granos verdes, y a través de IA, predecir su perfil sensorial, o problemas no visibles en los granos, incluso antes del tueste.

Esto se logra comparando los patrones espectrales contra bases de datos generadas con datos de catadores certificados.

También existen tecnologías que utilizan cromatografía líquida combinada con IA para analizar el perfil molecular de una muestra.

El sistema aprende a predecir los puntajes SCA a partir de miles de datos sensoriales y químicos.

Aunque claramente no  reemplaza al catador humano, puede acelerar la toma de decisiones comerciales en grandes lotes.

El tueste es probablemente una de las áreas donde más se entrecruzan el arte y la ciencia, y sin embargo, cada vez más tostadores industriales incluyen sistemas que registran curvas de temperatura, velocidad de flujo y pérdida de masa, humedad perdida, variables ambientales, entre otros; y a través de IA pueden ajustar y replicar  automáticamente un perfil de tueste, y sugerir mejoras en las curvas a partir del comportamiento del grano durante el tueste.

La implementación de éstos avances tecnológicos y analíticos nos ha permitido desarrollar un mayor control sobre los atributos sensoriales del café, determinar una trazabilidad de perfiles de sabor entre el origen y cliente final, o tener referencias con valores objetivos replicables de referencia.

Por el contrario, esto podría también subvalorar la riqueza sensorial del café, y obviar algunos perfiles todavía desconocidos al priorizar la obtención de perfiles esperados, así como un posible desplazamiento de catadores en procesos a escala industrial.

Ya en las barras, cuando se sirve una taza, la IA puede ayudarnos a preparar bebidas personalizadas, reducir el desperdicio, y replicar recetas con mucha precisión.

Existen cafeteras que integran IA para aprender las preferencias de los usuarios y ajustar variables como molienda, temperatura, presión y flujo.

Además, pueden recopilarse y analizarse datos de consumo y retroalimentación de clientes para rediseñar menús o lanzar nuevas bebidas.

Si bien la experiencia sensorial de una preparación manual es difícil de replicar, estas tecnologías garantizan consistencia y eficiencia, especialmente en barras de alto volumen, pero sacrifican la interacción humana, la experiencia emocional, y representan un alto costo de adquisición y mantenimiento.

Finalmente, es necesario analizar como la IA ofrece oportunidades reales para mejorar la eficiencia, sostenibilidad y calidad en la cadena del café.

Sin embargo, su  implementación debe ser crítica y contextualizada. 

El café no es un producto únicamente técnico: es cultura, es identidad, es biodiversidad.

Las decisiones algorítmicas deben acompañar, no sustituir, al conocimiento empírico, y mucho menos al juicio sensorial que nace de la experiencia humana.

Adoptar la IA implica también asumir una responsabilidad social: ¿cómo afectará a los productores pequeños? ¿Podremos garantizar la equidad en el acceso a estas tecnologías? ¿Dónde reside el valor del café cuando una máquina puede predecir su sabor?

La clave podría estar en integrar estas herramientas sin perder de vista que el café es, ante todo, una historia humana, y en mucho, un acto social.