Crecí en las fincas de las tierras altas de Kenia. Soy un chico de granja y vi a agricultores perder cosechas enteras porque no podían identificar una enfermedad hasta que ya era demasiado tarde. Cuando por fin llegaban a un experto el daño ya estaba hecho.

La mayoría de las aplicaciones actuales para enfermedades de plantas se limitan a escanear hojas y pierden partes esenciales de la planta como el tallo, las raíces o la totalidad del follaje. Enfermedades como la pudrición de raíces comienzan bajo tierra, los taladros del tallo perforan los tallos y las cancros de corteza se extienden silenciosamente. Para cuando los síntomas llegan a las hojas el agricultor ya está perdiendo la batalla.

Por eso creé Shamba-MedCare. Shamba significa granja y Dawa medicina en swahili. Es una solución simple pensada para ayudar a agricultores y científicos con diagnósticos prácticos y accionables en campo.

Consideré tres enfoques antes de decidir la arquitectura:

Opción 1 Entrenar una CNN personalizada El conjunto PlantVillage tiene más de 50 000 imágenes etiquetadas y modelos ligeros como MobileNetV3 pueden alcanzar altísimas precisión en condiciones controladas. El problema es que esos modelos requieren iluminación perfecta y fondos limpios. En fotos reales de campo mi precisión se desplomó por raíces embarradas, sombras parciales y plantas con múltiples problemas simultáneos.

Opción 2 Usar una API preconstruida Existen soluciones comerciales que devuelven una clasificación con puntuación de confianza. Son útiles en algunos casos, pero una clasificación sola rara vez salva cultivos sin contexto ni recomendaciones prácticas.

Opción 3 Enfoque multimodal con modelos de lenguaje Usé un modelo de visión y lenguaje que no solo clasifica sino que razona. Puedo preguntarle analizar una hoja de tomate, añadir contexto como que aparecieron manchas hace dos semanas tras lluvias intensas y que el agricultor solo puede aplicar remedios tradicionales. El modelo incorpora ese contexto y genera una explicación y un plan de acción adaptado a recursos limitados.

El compromiso que tomé fue priorizar explicaciones útiles y contextuales por encima de una clasificación rápida que ignora el entorno. En resumen: los modelos personalizados funcionan bien en laboratorio pero fallan en campo; las APIs preconstruidas ayudan a clasificar; los modelos multimodales ofrecen razonamiento y manejo de enfermedades nuevas aunque con un coste por consulta.

Elementos que incluye Shamba-MedCare en cada diagnóstico: puntuación de salud de 0-100, identificación de la enfermedad con nivel de confianza, mapa visual que muestra dónde está el daño, y propuestas de tratamiento por niveles: gratuito, bajo, medio y alto coste. También ofrezco remedios tradicionales que los agricultores ya confían.

Diseño pensado para usuarios reales: modo voz para que los resultados se lean en voz clara mientras se desplaza la pantalla, objetivos táctiles grandes con mínimo de 44px para manos ásperas de campo, navegación inferior para operar con una sola mano y diseño centrado en iconos y fotografías más que en texto. La tecnología que los agricultores no pueden usar es solo tecnología para mi portafolio.

En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en desarrollo de software y soluciones de inteligencia artificial para transformar ideas en productos que funcionan en el mundo real. Somos especialistas en aplicaciones a medida y software a medida, además de ofrecer servicios de inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio. Si buscas una implementación a medida podemos ayudarte con el desarrollo de aplicaciones a medida y si necesitas capacidades de IA para tu empresa contamos con servicios de inteligencia artificial que incluyen agentes IA, integración con Power BI y soluciones de automatización.

Si te interesa la parte técnica seguiré compartiendo cómo estructuré los prompts para diagnósticos consistentes y conscientes del presupuesto, y también relataré las pocas ocasiones en que el sistema falló por completo. El código fuente del proyecto está disponible en GitHub para quienes quieran colaborar o aprender.

Shamba-MedCare nació de una necesidad real en campo y de la convicción de que la tecnología tiene que adaptarse a las personas y no al revés. En Q2BSTUDIO diseñamos soluciones prácticas que integran inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, agentes IA y herramientas de inteligencia de negocio como power bi para que las organizaciones tomen decisiones más inteligentes y seguras.