Los Agronegocios se fortalecen con la Ciencia de Datos. Desde la optimización de rendimientos hasta la predicción de precios de commodities, el potencial es enorme. Pero hay un elemento clave que a menudo se pasa por alto: el conocimiento profundo del negocio.
Para las empresas a lo largo de la cadena de valor de los Agronegocios, como proveedores de insumos, productores, procesadores, distribuidores y minoristas, conocer el negocio no es solo útil; es transformador. A continuación, explicamos por qué el conocimiento del negocio es una ventaja competitiva en la Ciencia de Datos aplicada en los Agronegocios.
1. El Contexto Convierte los Datos en Información Valiosa
Los Agronegocios generan enormes volúmenes de datos: análisis de suelos, imágenes satelitales, sensores de maquinaria, modelos climáticos, trazabilidad logística y precios de mercado. Pero los datos crudos, por sí solos, dicen muy poco. Sin contexto, incluso el modelo más sofisticado puede fallar.
Por ejemplo, un algoritmo podría identificar una caída repentina en el rendimiento como una anomalía, pero alguien con conocimiento agronómico podría reconocer que se trata de un retraso estacional en la siembra. Comprender los ciclos del negocio, los calendarios agrícolas o la dinámica de mercado regional permite crear modelos que reflejen la realidad, no solo patrones estadísticos.
2. Mejor Ingeniería de Variables para Mejores Modelos
En machine learning, la ingeniería de variables (feature engineering) es donde el conocimiento del negocio marca la diferencia. Imagina que queremos predecir el éxito de una cosecha. Un científico de datos generalista podría usar datos climáticos y del suelo, pero alguien con experiencia en el agro consideraría también la variedad de semilla, el método de riego o la confiabilidad del proveedor, factores con impacto probado en el rendimiento.
Variables bien diseñadas, con base en conocimiento del negocio, generan modelos más precisos, robustos y comprensibles.
3. Mayor Alineación con los Objetivos del Negocio
Un científico de datos sin conocimiento del negocio podría enfocarse en resolver problemas estadísticos interesantes, pero no necesariamente útiles. En cambio, quien comprende la estrategia de los Agronegocios puede priorizar las preguntas correctas:
- ¿Cómo reducir el desperdicio de fertilizante sin afectar el rendimiento?
- ¿Cuál es la ventana óptima de cosecha para maximizar la rentabilidad?
- ¿Cómo afectan los riesgos climáticos a los precios de los contratos?
Esta alineación asegura que los proyectos de datos generen valor tangible y apoyen la toma de decisiones estratégicas.
4. Confianza y Adopción por Parte de los Actores del Sector
Los modelos solo son útiles si se adoptan. Los actores en los Agronegocios, como productores, gerentes de logística o compradores, necesitan confiar en las herramientas basadas en datos. Cuando los científicos de datos entienden su lenguaje y sus desafíos, se genera confianza.
Esto a su vez permite una mejor colaboración, ciclos de retroalimentación más rápidos y una implementación más efectiva.
5. Iteración Más Rápida y Mayor Impacto
Los científicos de datos con conocimiento del negocio necesitan menos guía, hacen mejores supuestos y formulan preguntas más relevantes. Avanzan más rápido, evitan caminos sin salida y entregan resultados con mayor agilidad. En un sector como el Agronegocio, donde el tiempo puede definir el éxito de una temporada, esa velocidad es fundamental.
La Ciencia de Datos en los Agronegocios no se trata solo de algoritmos, sino de resolver problemas concretos en un entorno complejo, cambiante e interdependiente. El conocimiento del negocio permite ver el panorama completo, hacer las preguntas adecuadas y generar un impacto real.
Para las empresas de la cadena de valor d los Agronegocios, invertir en científicos de datos que entiendan el negocio, o formar a su equipo para que lo haga, no es un lujo, es una ventaja estratégica.
¿Estás buscando desarrollar capacidades en Ciencia de Datos dentro de tu empresa de Agronegocios? Enfócate no solo en las habilidades técnicas, sino también en el conocimiento del sector. El verdadero poder de la Ciencia de Datos está en transformar el conocimiento en acción.
Referencias Sugeridas
Uyar, H. (2024). Data value creation in agriculture: A review. Computers and Electronics in Agriculture, 227(2). https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109602
Vuppalapati, Ch. (2021). Machine Learning and Artificial Intelligence for Agricultural Economics. Springer. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-77485-1
