Agricultura 3.0: el data analytics se toma los campos

Sensores que detectan la calidad de la tierra, la humedad del ambiente y predicen condiciones climatológicas; drones que mapean sitios completos y entregan imágenes de las necesidades del sector; sistemas robóticos que cosechan hortalizas y otros que seleccionan las mejores frutas. Todos estos desarrollos tienen algo en común: se trata de tecnologías que entregan datos útiles a la agricultura global.

Aunque unos se utilizan hace más tiempo que otros, la meta apunta a incluirlos y hacerlos parte de su operación cotidiana, hasta consolidar la agricultura 3.0 como una forma de trabajo que pone los datos al servicio del sector. Gracias a ella existe la posibilidad de contar con análisis sobre operaciones necesarias, todo en tiempo real, para dar paso a campos más conectados, eficientes, sustentables y seguros. ¿El dato particular? La inclusión de esta tecnología no afecta las fuentes de trabajo de las personas, y es más, las aumenta.

Así al menos lo indica un estudio de la consultora internacional Bain & Company, que entre otras aspectos, demuestra que en los países en vías de desarrollo, duplicar el PIB agroindustrial podría generar suficientes trabajos como para reducir el desempleo total en 25%. Esto, considerando que hacia 2050 se estima que el crecimiento de la población eleve la demanda de cultivos a niveles casi 50% mayores que los de 2010. 

Ese cambio será precisamente el que cree el potencial para que los países en vías de desarrollo alimenten al mundo, mientras mejoran su economía, incrementando ingresos y fomentando la profesionalización de unos trabajadores agrícolas que requerirán, cada vez más, conocimientos tanto de la tierra como informáticos.

Según detalla la consultora, todavía faltan avances para que se consolide la agricultura 3.0. No obstante, ya se posiciona en Latinoamérica con el uso de tecnologías, en muchos casos creadas por startups. Es el caso de Instacrops, emprendimiento que forma una red de monitoreo integral de los parámetros agro climáticos para alertar eventos de heladas, gestionar el riego y las aplicaciones en predios agrícolas, permitiendo ahorro de costos de hasta un 30%.

La solución que opera a través de una app o en el computador se basa en el Internet of Plants, algo así como el internet de las cosas, pero de las plantas. Mario Bustamante, creador de la solución, afirma que con esa precisión se facilita la toma de decisiones y, según añade, no son pocos los agricultores que han optado por estos desarrollos. Hoy, Instacrops opera en Chile con el apoyo y respaldo del ministerio de Agricultura, Indap y Corfo, entre otros y se utiliza también en países como Uruguay, Argentina, Colombia y México.

Reto para los gobiernos

De acuerdo al estudio de Bain & Company, la mayoría de los países minan sus intereses de crear un valor económico sustancial en su agricultura, principalmente, por dos razones: basarse ​​en el conocimiento empírico en lugar del enfoque analítico integral y por la falta de coordinación entre los interesados. Por eso, señala, antes de pensar en implementar las últimas técnicas del analytics, la mayoría de los países necesita mejorar sus prácticas y desarrollos en aspectos como la genética de semillas, la fertilización, el riego y la mecanización.

“Las nuevas tecnologías han llegado en un momento crítico en la historia. El mundo necesita más alimentos y hay nuevas técnicas digitales para ayudar a satisfacer esa demanda. Sin una planificación sólida, muchos países no serán capaces de estar a la altura del desafío”, comenta Marcial Rapela, socio de la consultora.

Agrega que los gobiernos de todas partes necesitan ayudar a los productores a hacer un uso óptimo de sus tierras y mejorar el rendimiento de los cultivos, tomando ejemplos como el de Los Países Bajos, donde se trabajan zonas por micro segmentos fértiles de tierra.

En Chile, la Fundación para la Innovación Agraria (FIA) ha considerado estos aspectos. Loreto Burgos, ejecutiva de la entidad que subsidia el desarrollo de tecnologías, indica que el país ha ido a la vanguardia, utilizando agricultura de precisión hace 15 años. Hoy, en tanto, el big data prima para anticiparse a fenómenos climáticos que puedan afectar frutales como los arándanos, algo que además de reducir costos en los campos, ha hecho más competitivos los cultivos locales en el mercado internacional. “Pese a que al comienzo hubo mucha desinformación, ni el Estado ni los agricultores han sido reticentes al uso de tecnología, porque representa ahorros, eficiencia y calidad”, señala.

Lo que viene

Rapela, de Bain & Company, es enfático al señalar que si bien esta es la era de los datos, no cualquiera sirve. Es por ello que el data analytics apunta sobre todo a condiciones climáticas predecibles, y el próximo paso será la autonomía de los equipamientos, a través de machine learning e inteligencia artificial.

Algo en lo que coincide Bustamante, de Instacrops, quien adelanta que los desarrollos apuntan en esa dirección. “El futuro no es sólo analizar datos y entregar métricas más sencillas de entender, sino sugerir acciones, entregar recomendaciones concretas sobre qué hacer y dónde”, afirma.