[Entrevista] Shin Jae-hoon, jefe del Equipo de Datos de Inteligencia Agrícola de la Administración de Desarrollo Rural: “Isaac hace lo que la IA de uso general no puede”

‘AI Isaac’ pasó en silencio su primer año tras el lanzamiento. Después de su presentación en diciembre de 2024, no tuvo muchos usuarios. Las preguntas recibidas en diciembre de 2025 fueron 2542. Este año, solo entre enero y septiembre, se acumularon 104702.

Este año cambió el ambiente. Desde enero superó las 10.000 consultas mensuales, y el 19 de febrero se creó en la Administración de Desarrollo Rural una organización dedicada, el Equipo de Datos de Inteligencia Agrícola. Siete meses después, el día 30 del mes pasado, el equipo lanzó ‘AI Isaac 2.0’. Es un ‘secretario agrícola’ que diagnostica plagas y enfermedades mediante fotos, prescribe cantidades de fertilizante con resultados de análisis de suelo y entiende incluso preguntas en dialecto.

El día 8 nos reunimos con el jefe de equipo Shin Jae-hoon, que dirige el equipo desde su creación. Comenzó diciendo: “Quiero aclarar el malentendido de si Isaac es necesario cuando ChatGPT lo hace tan bien.”
 

De 2542 preguntas en el primer año de lanzamiento a la creación de un equipo dedicado

-¿Cómo empezó AI Isaac?
“ChatGPT apareció a finales de noviembre de 2022. Desde antes pensábamos que hacía falta un chatbot para consultas agrícolas, pero un chatbot simple tenía límites. Como había surgido esta tecnología, queríamos aprovecharla. Al buscar, encontramos un modelo nacional, Naver HyperCLOVA X. Tenía la ventaja de ser bueno en coreano porque había aprendido coreano. Justo entonces, el Ministerio de Ciencia y TIC convocó proyectos que utilizaran modelos nacionales, y junto con Naver y una empresa especializada en AI propusimos un chatbot de consulta de tecnología agrícola y fuimos seleccionados en 2024. Ese año comenzamos el desarrollo y en diciembre lo abrimos al público.”
 

-¿Cómo fue la primera reacción?
“A los agricultores les resulta difícil entrar en un sistema de información y buscar, pero fue efectivo porque, si preguntan hablando, reciben respuesta. Sin embargo, después ChatGPT siguió actualizándose y nuestras respuestas parecían relativamente monótonas. No fue fácil activar el uso, y el año pasado transcurrió siendo conocido solo como ‘existe algo así’.”
 

-¿Qué impulsó de nuevo el ritmo?
“A finales del año pasado, el Gobierno planteó ser uno de los ‘tres grandes países en AI’. El comisionado Lee Seung-don presentó personalmente en noviembre pasado la ‘Estrategia de convergencia de inteligencia artificial (AI) en ciencia y tecnología agrícolas’ y eligió como tarea número uno la provisión de tecnología agrícola utilizando Isaac. El objetivo era crear una aplicación a la que los agricultores preguntaran a diario y de la que también recibieran informes. Así nació el equipo dedicado el 19 de febrero de este año. Yo tenía experiencia en planificar la agricultura digital como jefe del equipo de datos en 2021~2022, y reuní a todas las personas que habían trabajado conmigo entonces. El personal son 11 personas, entre informáticos, investigadores agrícolas y extensionistas rurales.”

Hacia un agente de AI que invoca diagnósticos de plagas y enfermedades y prescripciones de fertilizante

-¿Cuál es el mayor cambio en 2.0?
“El núcleo de 1.0 era encontrar contenidos similares a la pregunta en 560.000 páginas de materiales elaborados por la RDA y responder con ellos. Pero ChatGPT también busca datos públicos y responde bien. Nosotros respondemos con materiales verificados, por lo que es confiable, pero no había una función que la AI de uso general no pudiera hacer. Por eso, en 2.0 Isaac invoca y responde con funciones especializadas que la RDA tiene en sistemas separados, como diagnóstico de plagas y enfermedades, prescripción de fertilizantes y predicción de desastres meteorológicos (la alerta temprana está prevista para conectarse antes de fin de año). Isaac hace lo que la AI de uso general no puede.”

Precisión de fotos de campo del 50~60% al 92%

-En la comparación propia de la RDA, GPT-5.6 acertó el 46,5% de las fotos de plagas y enfermedades, mientras Isaac acertó el 92%. ¿Qué fue lo más difícil para elevarlo al 92%?
“En la investigación, al diagnosticar con fotos reunidas por investigadores, salía 90~95%. Pero las fotos que toman los agricultores en el campo no eran así. Al probar con fotos comunes, era 50~60%. El comisionado, experto en plagas y enfermedades, dijo que con eso no podíamos incorporarlo a Isaac, y trabajamos de nuevo durante dos meses pasando noches en vela. Revisamos exhaustivamente 300.000 fotos y lo elevamos al 92%. Reunimos síntomas representativos fotografiados directamente por investigadores, fotos ambiguas de etapas iniciales y fotos normales de comparación, y para insectos plaga entrenamos todo el proceso desde larvas y ninfas hasta adultos. Es un trabajo que solo pueden hacer expertos. Gracias a que ya habíamos hecho por adelantado el proyecto de primera fase de diagnóstico de plagas y enfermedades, pudimos incorporarlo de inmediato a Isaac.”
 

-¿Y los casos como infecciones complejas que incluso las personas tienen dificultad para distinguir?
“Lo que las personas no pueden hacer, la AI tampoco puede hacerlo. Porque la inteligencia artificial aprende siguiendo a las personas. También faltan aún cultivos objetivo. Los 25 cultivos que ahora se pueden diagnosticar representan alrededor del 74% de la superficie cultivada, por lo que el 26% restante no puede diagnosticarse. Estamos trabajando para aumentarlos a 60 cultivos para 2029 y cubrir más del 90%.”

 Resumir solo documentos registrados y contrastar con 300 respuestas modelo

-¿Cómo evitan las alucinaciones de la AI generativa?
“La AI de uso general aprende enormes volúmenes de datos y responde con base en ellos, por lo que puede incluir información incorrecta y, si no sabe, también puede inventar. Porque fue entrenada para responder. En cambio, Isaac busca en documentos registrados, extrae documentos relacionados con la pregunta, los resume y responde. No usa en absoluto materiales externos. El rendimiento consiste en encontrar bien el contenido relacionado, y la clave es resumirlo de forma fácil de entender. La información de sistemas como Heuktōram (sistema de información ambiental del suelo de la RDA) también es información ya verificada, así que puede considerarse que se han minimizado las alucinaciones.”
 

-La RDA formó el día 1 del mes pasado un grupo de garantía de calidad. ¿Cómo gestionan la calidad de las respuestas?
“Tenemos a 5 personas del equipo Isaac y a 1 empleado dedicado a la calidad, y monitoreamos continuamente las respuestas. Si aparece una respuesta poco satisfactoria, buscamos documentos relacionados y los registramos de nuevo. También participan 25 miembros técnicos del Centro de Atención al Cliente. Son jubilados o expertos del área correspondiente, que reciben quejas y, si es necesario, van al campo a dar orientación técnica. Comparamos las respuestas de Isaac con 300 respuestas modelo elaboradas por ellos y completamos las partes insuficientes. No es que lo hagamos y digamos úselo si le gusta y si no, no; hemos establecido un sistema de gestión continua. A medida que aumentan los usuarios aparecen problemas que antes no habíamos experimentado, y los atendemos de inmediato cuando surgen.”
 

Experiencia con Isaac para 250.000 participantes en la educación práctica de Año Nuevo para agricultores

-¿También pueden usarlo agricultores mayores?
“Al verlo en la Convención Nacional de Líderes Rurales de Corea, celebrada en Cheonan del 6 al 8, juzgamos que también personas de 60~70 años podían usarlo suficientemente bien. Si manejan un smartphone hasta cierto punto, solo tienen que pulsar. Hubo opiniones de que la letra de 1.0 era demasiado pequeña, así que en 2.0 también la agrandamos. Sin embargo, por ahora creemos que los agricultores jóvenes y los retornados al campo accederán con más facilidad. Como no conocen bien la agricultura, de todos modos buscan información, pero en la AI de uso general puede llegar información errónea. La idea es que busquen, pero verifiquen una vez más con Isaac.”
 

-¿Cuál es el plan para difundir Isaac?
“La educación es importante. En los cursos de los centros de tecnología agrícola hay 10.000 personas en universidades de agricultores, 30.000 en educación de maquinaria agrícola y 250.000 en educación práctica de Año Nuevo para agricultores; planeamos presentar Isaac obligatoriamente allí y hacer que lo experimenten directamente. Realizamos una primera capacitación para 120 agricultores de la Federación Central de Agricultores Informatizados de Corea como instructores. Ellos lo darán a conocer a sus colegas y también actuarán como instructores en la educación práctica de Año Nuevo para agricultores. También estamos trabajando para conectar Isaac con ‘AI Daedong-i’ de Daedong, de modo que AI Daedong-i responda sobre mantenimiento de maquinaria agrícola e Isaac sobre tecnología agrícola, y queremos que Isaac pueda usarse también en plataformas públicas y privadas como ‘NH Today Farming’ de NongHyup.”
 

El núcleo de 3.0 es el ingreso agrícola… presupuesto de 1.300 millones de wones para el próximo año reflejado en la propuesta del Gobierno

-¿Qué incluirá 3.0 y cuándo saldrá?
“Lo primero es el ingreso. Usar Isaac debe ayudar a la explotación agrícola, y la base para aumentar los ingresos comienza con el diagnóstico. Ahora también existe una función de diagnóstico de gestión, pero queremos sofisticarla para encontrar aspectos a mejorar y reforzar la consultoría de gestión que proponga tecnologías agrícolas acordes. En segundo lugar, como ahora solo busca en documentos existentes y responde, no puede actualizar documentos de inmediato, por lo que la información más reciente es débil. El año que viene añadiremos una función de búsqueda web, pero como no debe buscar en lugares inadecuados, haremos que busque y resuma solo fuentes autorizadas. La información legal se incorporará en noviembre, y también se añadirá información de políticas. El modelo lingüístico que usamos ahora es de 2024 y deja algo que desear, pero si aplicamos el modelo nacional representativo de AI que prepara el Gobierno, los datos serán los mismos pero explicará mejor. 3.0 se lanzará el año que viene, y antes de eso iremos añadiendo buenas funciones cuando sea posible.”
 

-¿Es suficiente el presupuesto?
“El presupuesto de este año fue de 100 millones de wones. Para el año que viene, 1.300 millones de wones se reflejaron en la propuesta del Gobierno. Aún no ha pasado por la Asamblea Nacional, pero si aseguramos suficiente presupuesto formal, los agricultores podrán utilizarlo mucho mejor.”
 

-Para terminar, ¿qué quiere decir?
“Es una parte que muchos agricultores malinterpretan: la AI de uso general tiene diversas funciones, pero en tecnología agrícola Isaac es el mejor. Da respuestas precisas y confiables. Isaac también está incluido en las ‘30 tareas clave para realizar un Gobierno democrático de AI’ del Ministerio del Interior y Seguridad. La estructura es que la administración general la asume el secretario nacional de AI, y la tecnología agrícola, Isaac. El objetivo es claro. Que los agricultores pregunten a Isaac todos los días y reciban un informe cada mañana.”