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martes, octubre 3, 2023
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Así puede afectar la inteligencia artificial a la agricultura

La digitalización se hace más importante que nunca, especialmente ante un cambio climático que hace imprescindible una gestión de los recursos hídricos centrada en la eficiencia. Y atención, porque los datos son ahora uno más de los insumos

El futuro pasa por la digitalización de todos los procesos relacionados con la agricultura, desde la siembra hasta la comercialización. Por tanto, también se nos presenta como solución para el regadío.

Una digitalización que se hace más importante que nunca para él, especialmente ante un cambio climático que ha hecho imprescindible una gestión de los recursos hídricos centrada en la eficiencia, como señala José Luis Molina, CEO de la compañía Hispatec.

Es algo similar a lo que ocurre con la gestión de los datos. “Hay muchas operaciones que debemos tener en cuenta a lo largo de la campaña, y todas ellas podemos apoyarlas en datos para ser más rentables, eficientes, sostenibles y transparentes con el consumidor”, señala.

¿Cómo acertar en nuestras decisiones?

La producción agrícola está cambiando de manera sustancial en los últimos años para adecuarse a las nuevas realidades sociales, medioambientales y legales. Los consumidores, las cadenas de distribución de alimentos y las administraciones públicas coinciden en la necesidad de profundizar “decididamente” en la sostenibilidad de la actividad productiva. La entrada en vigor de los Cuadernos de Campo en diversos países (y en España del SIEX) es un claro ejemplo de ello.

Estas nuevas tendencias, acompañadas por la normativa de la Unión Europea, acercan la práctica productiva hacia un enfoque global, en el que los diferentes factores que un ingeniero agrónomo puede tener en cuenta deben ser gestionados de una manera integral.

Para ello, las fuentes de datos útiles se han multiplicado en los últimos años y es necesario disponer de las herramientas adecuadas para tomar decisiones en tiempo real basadas en datos objetivos.

Los agricultores, además de toda la información a su disposición, pueden recibir durante sus campañas el consejo de diversos asesores técnicos e ingenieros: independientes, de su cooperativa, de empresas proveedoras, etc.

Los datos, el nuevo insumo

Cuando hablamos de empresas de insumos en la agricultura, estamos hablando principalmente de dos tipos de compañías: las empresas proveedoras de fertilizantes, bioestimulantes o fitosanitarios y las empresas distribuidoras de productos agrícolas.

Aunque existen múltiples modelos de negocio diferentes incluso dentro de estos dos grupos, la mayoría de ellas comparten una orientación hacia el agricultor basada en la atención técnico-comercial.

Y esa es la clave del éxito de las empresas de insumos: ganar la confianza de los agricultores. Un asesoramiento técnico integral y de alta calidad genera elevados niveles de confianza en el responsable de la explotación, redundando directamente en mayores ventas y rentabilidad para la empresa proveedora.

No se puede perder de vista que, en la actualidad, los datos son en sí mismos uno de los principales insumos para la producción agrícola sostenible. Sin embargo, los departamentos comerciales de las empresas proveedoras no contaban hasta el momento con herramientas digitales que les permitieran integrar los datos agronómicos en los procesos de relación con sus clientes.

En el mejor de los casos, cuentan con herramientas puramente comerciales sin ningún enfoque ni adaptación hacia la realidad de la agricultura, como CRM genéricos. En el peor, no disponen de ninguna herramienta digital.

Molina destaca que su compañía ha diseñado la primera plataforma de Inteligencia Artificial agroalimentaria capaz de gestionar diferentes escenarios futuros, describiendo la forma en la que impactarán en la estrategia de la compañía y mostrando la mejor decisión para cada objetivo de negocio.

El nombre de esta herramienta es Margaret, que cuenta con un motor de procesamiento que analiza auténtico Big Data agroalimentario mediante algoritmos y modelos de inteligencia artificial (IA) que permite desarrollar aplicaciones adaptadas a la necesidad de cada productor o industria.

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