El curso tiene como objetivo acercar a profesionales del sector agroalimentario al concepto de la Inteligencia Artificial, ofreciendo una visión práctica de cómo aplicar herramientas de IA a lo largo de toda la cadena agroalimentaria —desde el campo hasta la comercialización— sin necesidad de conocimientos previos en programación. Además, fomentará la capacidad de los participantes para identificar oportunidades reales de aplicación de IA en agricultura de precisión, ganadería, industria alimentaria y logística, impulsando la eficiencia, sostenibilidad y competitividad de sus organizaciones. Del mismo modo, facilitará la adopción de tecnologías avanzadas como la visión artificial, el IoT inteligente y los modelos de lenguaje, preparando al sector para la agricultura del futuro. El curso está adaptado a cualquier perfil de tipo técnico, tanto de campo como de gestión.

Programa y planificación

Sesión 1 (2H): 22 de mayo. Horario: 12:00 a 14:00h

• Objetivo del curso. Presentación Andalucía Agrotech EDIH.
• Definición de IA, Machine Learning, Deep Learning y modelos de lenguaje (LLMs).
• De la automatización basada en reglas a la IA que aprende: ¿qué cambia?
• Panorama de modelos: GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral. Modelos abiertos vs. cerrados.
• Práctica: «Compara modelos» — misma consulta en 2-3 modelos y evaluación de respuestas.

Sesión 2 (2H): 25 de mayo. Horario: 12:00 a 14:00h

• El arte del prompting: contexto, rol, formato, ejemplos, restricciones.
• Patrones avanzados: cadena de pensamiento, few-shot, generación estructurada.
• GPTs personalizados: creación, instrucciones y base de conocimiento.
• Proyectos en Claude y ChatGPT: contexto persistente y documentos de referencia.
• Práctica: «Crea tu propio GPT» — cada participante configura un GPT para una tarea de su trabajo.

Sesión 3 (2H): 26 de mayo. Horario: 12:00 a 14:00h

• IA en agricultura de precisión: drones, satélites, NDVI, riego predictivo.
• IA en ganadería: detección de celo, monitorización de salud animal, alimentación de precisión.
• IA en industria alimentaria: control de calidad visual, trazabilidad inteligente.
• IA en comercialización agrícola: predicción de demanda, precios, e-commerce.
• Práctica: «IA para mi explotación» — análisis de parcelas en OneSoil, identificación de plagas por foto, generación de informes técnicos con IA.

Sesión 4 (2H): 27 de mayo. Horario: 12:00 a 14:00h

• Visión artificial: clasificación de fruta, inspección en línea, conteo de plantas.
• IoT + IA: sensores de humedad, estaciones meteo inteligentes, alertas predictivas.
• Ética y regulación: Ley europea de IA, RGPD, propiedad intelectual de los datos.
• Costes reales vs. beneficios: ROI de proyectos de IA en pymes agroalimentarias.
• Práctica: «Entrena tu propio modelo» — clasificador de imágenes sin código con Teachable Machine.

Sesión 5 (2H): 28 de mayo. Horario: 12:00 a 14:00h

• Recapitulación: herramientas y conceptos clave del curso.
• Metodología de proyecto: identificar problema, elegir herramienta, definir datos y métricas.
• Ecosistema de apoyo: ayudas públicas, centros tecnológicos, comunidades AgriTech.
• Taller final: «Mi proyecto de IA» — cada participante desarrolla un proyecto completo con problema real, herramienta elegida, prototipo funcional, plazo, coste estimado y KPIs.
• Presentación de 5 min al grupo + feedback colectivo.

Dirigido a agricultores, técnicos, cooperativas, industrias agroalimentarias y cualquier profesional del sector agroalimentario, ya sea pyme, autónomo o desempleado.