Optimizar la toma racional de decisiones con innovación en un mundo incierto
Agronegocios de todo el mundo en los diferentes eslabones de la cadena de valor han involucrado con mayor intensidad la Ciencia de Datos y la Analítica de Datos en sus procesos productivos para aumentar su competitividad en la economía global. Las empresas que innovan y tienen un mejoramiento continuo amplían su posición en la industria en medio de un mercado cada vez más exigente.
Una de las empresas de fertilizantes más grande de la India, Deepak Fertilisers and Petrochemicals Corporation, ha logrado reducir el tiempo necesario para recopilar, verificar y analizar datos agronómicos en un 70 %, pasando de seis meses a menos de un mes, gracias a las plataformas de análisis de datos. Los sistemas de análisis de datos han sido fundamentales para detectar y prevenir errores durante los ensayos de desarrollo de productos, proporcionando datos de alta calidad sobre la eficacia de más de 1,500 ensayos anuales.
Los agrónomos antes registraban manualmente los parámetros de cada ensayo de cultivo en 25 sitios utilizando métodos tradicionales de lápiz y papel, un proceso que consumía mucho tiempo y era propenso a la pérdida de datos y errores de entrada. La introducción de herramientas de análisis de datos ha revolucionado este proceso al permitir la recopilación de datos en tiempo real a través de dispositivos móviles, reduciendo significativamente las inexactitudes. Además, la plataforma permite cargar imágenes, notas y videos con datos precisos de ubicación y marca de tiempo, almacenando toda la información de forma segura en la nube.
Uno de los principales desafíos en la agricultura es predecir eventos que afectan los resultados de los cultivos, especialmente con el aumento de los costos de producción. Con la población mundial proyectada a alcanzar los 9.7 mil millones para 2050, según un informe de la ONU DESA, la presión para incrementar la producción de alimentos aumentará. Dado que expandir las tierras de cultivo no siempre es posible, aprovechar la tecnología para optimizar las tierras agrícolas existentes es crucial.
Las herramientas modernas, como los dispositivos IoT (Internet de las cosas), facilitan el monitoreo en tiempo real de los cultivos a través de datos de sensores, mientras que el análisis predictivo proporciona información para mejorar la toma de decisiones en la cosecha y la gestión de recursos. Este cambio tecnológico es vital para que las empresas agroindustriales aumenten significativamente su productividad. El análisis predictivo puede abordar incluso los problemas más complejos, ayudando a los productores a maximizar los rendimientos y las ganancias.
Figura. El uso de ciencia de datos incrementa la eficiencia en los agronegocios.
El sector agrícola está experimentando una transformación impulsada por los datos. Los agricultores y comerciantes están adoptando cada vez más tecnologías de agricultura inteligente para enfrentar estos desafíos. Un ejemplo notable es el Agri-analytics Hub en Australia Occidental, un proyecto de 4 millones de dólares diseñado para ayudar a los productores a analizar el rendimiento y la rentabilidad de los cultivos en detalle, ofreciendo capacidades más avanzadas que las herramientas actuales de agricultura de precisión.
La recopilación y el análisis de datos son ahora esenciales para el éxito en los negocios agroindustriales. Una encuesta realizada por el Centro de Negocios Alimentarios y Agrícolas (CAB) de la Universidad de Purdue, que incluyó a 1,500 participantes en la cadena de valor alimentaria de EE. UU., encontró que el 92% de las empresas agroindustriales recopilan datos, con los fabricantes de insumos agrícolas a la cabeza. Sin embargo, solo el 30% de estas empresas siente que aprovecha plenamente el análisis de datos, citando la recopilación y el procesamiento oportuno de los datos como los principales desafíos.
A pesar de estos obstáculos, el futuro de la agricultura radica en utilizar los datos para generar información procesable. La tecnología moderna permite que toda la cadena de valor agrícola, desde los agricultores hasta los minoristas de alimentos, recopile y utilice grandes cantidades de datos. Si bien muchas empresas ya están recopilando datos, todavía están explorando formas de aprovechar todo su potencial para tomar decisiones informadas y basadas en datos. A medida que el sector evoluciona, se está moviendo hacia soluciones impulsadas por datos y la adopción generalizada de tecnologías de agricultura inteligente.
Referencias sugeridas
Agribusiness Global (2024) Empowering agriculture to feed the world. https://www.agribusinessglobal.com/agtech/india-deepak-fertilisers-cuts-data-analysis-time-by-70-with-agmatix-trial-management-platform/
Brewer, B (2020) Data usage in the agricultural value chain. https://ag.purdue.edu/commercialag/home/paer-article/data-usage-in-the-agricultural-value-chain/
FAO (2018) E-Agriculture. https://www.fao.org/e-agriculture/blog/combining-iot-and-predictive-analytics-agriculture
Perkings, D (2022) Feeding the world with precision. https://www.businessinsider.com/sc/data-analytics-helps-solve-food-insecurity-2021-3
Wilkinson, L (2023) New digital tool to increase farm profitability and sustainability. https://www.curtin.edu.au/news/media-release/new-digital-tool-to-increase-farm-profitability-and-sustainability/
