Una nueva era en la cadena de valor
La ciencia de datos se ha vuelto esencial para la competitividad en la cadena de valor del agronegocio. Innovaciones como la automatización de procesos a través de la Inteligencia Artificial (IA), el análisis de variables mediante el Análisis de Datos, y el seguimiento de resultados utilizando Inteligencia de Negocios están transformando el sector.
Estas herramientas basadas en datos mejoran la resiliencia del sector y fortalecen su competitividad a nivel local y global a corto, mediano y largo plazo. También juegan un papel clave en la implementación y evaluación de estrategias con mayor eficiencia.
Las nuevas herramientas tecnológicas también responden a la exigencia del mercado sobre el uso eficiente de recursos, teniendo en cuenta la protección ambiental. Para que el sector agrícola se desarrolle de manera sostenible y competitiva, debe reducir simultáneamente su huella ambiental, enfrentar la pérdida de biodiversidad, garantizar la seguridad alimentaria y adaptarse al cambio climático.
Aquí hay áreas clave donde la ciencia de datos está revolucionando la agricultura:
- Agricultura de Precisión. La ciencia de datos ayuda a los agricultores a optimizar el uso de agua, fertilizantes y pesticidas en función de datos sobre el clima, el suelo y la salud de los cultivos, lo que mejora los rendimientos y la eficiencia en costos.
- Optimización de la Cadena de Suministro. La ciencia de datos puede agilizar la logística en cadenas de suministro agronegocios complejas, reduciendo el desperdicio y mejorando el tiempo de cosecha y distribución para asegurar que los productos lleguen eficientemente al mercado.
- Analítica Predictiva. Los modelos predictivos pueden pronosticar patrones climáticos, tendencias de mercado y posibles brotes de enfermedades, ayudando a los agricultores a planificar mejor y gestionar riesgos.
- Sostenibilidad y Gestión de Recursos. Con la creciente demanda de prácticas sostenibles, la ciencia de datos juega un papel crítico en la minimización del uso de recursos, el fomento de la biodiversidad y la reducción del impacto ambiental de la agricultura.
- Demanda de Mercado y Transparencia. Los consumidores buscan cada vez más transparencia en el origen de los alimentos. La analítica de datos permite soluciones de trazabilidad, garantizando la seguridad alimentaria y cumpliendo con las normativas.
- Automatización e Integración de IA. La integración de IA y datos de dispositivos robóticos e IoT puede mejorar la gestión agrícola haciendo que los procesos agrícolas sean más inteligentes y eficientes.
Las tecnologías de IA, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la robótica y la visión por computadora, están convirtiéndose en el centro de los modelos de negocio en Agritech. Estas innovaciones están haciendo que la agricultura sea más rentable, sostenible y accesible para los pequeños agricultores. A medida que la IA se vuelve comercialmente viable gracias a los avances en análisis de grandes datos y computación en la nube, está ayudando al agronegocio a mejorar la eficiencia en el uso de recursos y a acceder a mercados globales.
El resultado es una mejor calidad, mayor rentabilidad y disminución de costos. En este escenario en evolución, la ciencia de datos es un factor de cambio para los agronegocios. Las empresas que adopten estas tecnologías prosperarán, mientras que aquellas que no lo hagan corren el riesgo de volverse obsoletas. Esto crea nuevas oportunidades para los agronegocios emergentes que buscan escalar en la cadena de valor.
Referencias sugeridas
Cook, P (2020) Artificial Intelligence in Agribusiness is Growing in Emerging Markets. World Bank. https://documents1.worldbank.org/curated/en/198451596436781534/pdf/Artificial-Intelligence-in-Agribusiness-is-Growing-in-Emerging-Markets.pdf
Stendhal, J (2023) European Partnership: Agriculture of Data. European Comission. https://research-and-innovation.ec.europa.eu/system/files/2023-08/AgData%20SRIA%20final_version.pdf
