Decisiones oportunas frente a la incertidumbre
La gestión de riesgos en los Agronegocios mediante la Ciencia de Datos comienza definiendo objetivos claros y comprendiendo el alcance de los posibles riesgos. Esto incluye identificar desafíos como la imprevisibilidad climática, las infestaciones de plagas, las fluctuaciones del mercado y las ineficiencias operativas. Involucrar a las partes interesadas, como agricultores, agrónomos y gerentes empresariales, asegura la alineación en los objetivos.
El siguiente paso implica recopilar e integrar datos de diversas fuentes, como registros climáticos, datos de monitoreo de suelos y cultivos, tendencias de mercado e información logística. Es esencial abordar los problemas de calidad de datos y centralizarlos para facilitar su análisis. El preprocesamiento y la exploración de estos datos mediante técnicas como la normalización y el análisis exploratorio ayudan a descubrir patrones y anomalías relacionadas con los riesgos.
Los modelos analíticos desempeñan un papel clave en la mitigación de estos riesgos. La analítica descriptiva ayuda a comprender las tendencias históricas, mientras que los modelos predictivos pronostican resultados como rendimientos de cultivos y precios de mercado. La analítica prescriptiva se centra en optimizar decisiones como los calendarios de siembra o la asignación de recursos.
Las tecnologías avanzadas mejoran aún más estos modelos. Los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones, mientras que el análisis geoespacial con imágenes satelitales ayuda a monitorear las condiciones ambientales. Los dispositivos IoT proporcionan información en tiempo real sobre el suelo, la humedad y la temperatura, y la cadena de bloques garantiza la transparencia en los procesos de la cadena de suministro.
Se desarrollan estrategias de mitigación, simulando diversos escenarios para comprender los posibles impactos y diseñar sistemas de soporte para la toma de decisiones. También se pueden crear modelos de seguros agrícolas basados en datos para abordar riesgos específicos, como fenómenos climáticos extremos.
La implementación implica integrar estas herramientas en los flujos de trabajo diarios, capacitar a las partes interesadas para utilizar eficazmente las ideas y establecer un monitoreo en tiempo real mediante tableros y alertas. La evaluación regular del rendimiento de los modelos y su refinamiento basado en retroalimentación aseguran una mejora continua. Adaptarse constantemente mediante la incorporación de nuevos datos y tecnologías es fundamental para el éxito a largo plazo.
El cumplimiento de políticas y la colaboración son fundamentales en el proceso. Cumplir con las regulaciones y trabajar con instituciones de investigación, agencias gubernamentales y proveedores tecnológicos puede mejorar los resultados.
Finalmente, la automatización y la escalabilidad aseguran un impacto más amplio. Automatizar los flujos de trabajo mediante APIs y soluciones en la nube permite una escalabilidad eficiente, mientras que expandir estrategias exitosas a otras regiones o cultivos fomenta la resiliencia y el crecimiento en todo el sector.
El futuro no existe. La Ciencia de Datos transforma la incertidumbre en riesgo para gestionarlo a través de la toma de decisiones de manera oportuna.
Referencias Sugeridas
Medvediev, I. et al. (2024) A model for agribusiness supply chain risk management using fuzzy logic. Case study: Grain route from Ukraine to Poland. Logistics and Transportation Review, 190. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1366554524002825
Mohanti, U. et al. (2024) Climate Risk Management in Agriculture. Springer Nature. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-51862-1
Offermann, F. et al. (2024) Drought risk management in agriculture: A copula perspective on crop diversification, Vol. 55(5). https://doi.org/10.1111/agec.12851
