La Ciencia de Datos juega un papel clave para mejorar la productividad, optimizar cadenas de suministro y tomar decisiones estratégicas en los Agronegocios. Sin embargo, el valor del análisis más sofisticado depende completamente de tu capacidad para comunicarlo de manera efectiva. Cerrar la brecha entre modelos complejos y decisiones accionables requiere más que conocimientos técnicos: exige claridad, empatía y una narrativa estratégica.
Aquí te explicamos cómo comunicar tus resultados de ciencia de datos a los stakeholders en el sector agropecuario para que se conviertan en decisiones con impacto real.
1. Conoce a tu audiencia
Antes de presentar cualquier análisis, comprende a quién te diriges:
- Los administradores de Agronegocios pueden interesarse por la eficiencia operativa y las proyecciones de rendimiento.
- Los ejecutivos buscan impactos en los resultados financieros e ideas estratégicas.
- Los socios de la cadena de suministro podrían enfocarse en predicciones de inventario o tiempos de entrega.
Adapta tu mensaje a sus objetivos y a su nivel de conocimiento técnico. Evita jerga como “random forest” o “valores p” si no estás seguro de que la audiencia la entienda.
2. Plantea el problema en términos de negocio
Comienza tu presentación con el por qué. Por ejemplo:
“Queríamos entender por qué los rendimientos de soya estaban disminuyendo en la Región X y si los patrones climáticos o las condiciones del suelo eran los principales factores.”
Reformular el análisis como una pregunta de negocio—en lugar de un reto estadístico—ayuda a enfocar a la audiencia y prepara el terreno para la toma de decisiones.
3. Simplifica los gráficos, aclara los hallazgos
Los stakeholders en agronegocios suelen tomar decisiones basadas en la experiencia. Para complementar eso, tus visualizaciones deben:
- Usar gráficos simples y limpios: barras, líneas y mapas funcionan bien.
- Resaltar tendencias, anomalías o umbrales relevantes para decisiones.
- Evitar el desorden y enfocarse en el “¿y qué?”
Por ejemplo, un gráfico de dispersión entre humedad del suelo y rendimiento puede ser muy útil, pero debe ir acompañado de una interpretación clara:
“Los campos con humedad del suelo inferior al 20% mostraron una caída del 15% en rendimiento. Invertir en mejor irrigación podría recuperar esa pérdida.”
4. Conecta los datos con el retorno de inversión (ROI)
A los stakeholders les interesan, ante todo, los resultados. Traduce tus hallazgos en impacto potencial:
- Ahorros en costos: “Optimizando el uso de fertilizante, estimamos un ahorro anual de $80,000.”
- Incremento en rendimientos: “Cambiar de variedad de semillas podría aumentar el rendimiento un 12% en zonas propensas a sequía.”
- Reducción de riesgos: “Nuestro modelo de detección de plagas puede reducir pérdidas prediciendo brotes con tres semanas de anticipación.”
Sustenta tus afirmaciones con intervalos de confianza o escenarios, pero mantén el foco en el valor, no solo en métricas estadísticas.
5. Propón recomendaciones claras y accionables
No te limites a presentar resultados: recomienda el próximo paso:
- “Recomendamos probar el nuevo protocolo de riego en los campos del norte esta temporada.”
- “Deberíamos monitorear datos satelitales NDVI semanalmente durante julio y agosto para detectar señales tempranas de estrés en cultivos.”
Los tomadores de decisiones quieren opciones, costos y resultados esperados—no solo gráficos.
6. Fomenta la comunicación bidireccional
Anima a hacer preguntas y recibir retroalimentación. Los empresarios y líderes del sector de Agronegocios tienen conocimientos del terreno que pueden mejorar tus modelos o revelar nuevas variables. Un tono colaborativo genera confianza y fortalece tus recomendaciones.
En el Agronegocio, el poder de los datos no está solo en el análisis, sino en las decisiones que permite tomar. Como científico de datos, tu rol es en parte técnico, en parte traductor y en parte estratega. Al presentar resultados de manera accesible y centrada en el negocio, garantizas que tu trabajo genere decisiones más inteligentes y resultados tangibles.
Recuerda: no se trata de mostrar cuán complejo es tu modelo, sino cuán valiosos son tus hallazgos.
Referencias Sugeridas
Castañón, E. (2024). Beyond simplistic narratives: Dynamic farmers, precarity and the politics of agribusiness expansion. Agrarian Change, 24(4). https://doi.org/10.1111/joac.12602
Dilley, L. et al. (2021). What’s the Story on Agriculture? Using Narratives to Understand Farming Households’ Aspirations in Meru, Kenya. Springer. https://link.springer.com/article/10.1057/s41287-021-00361-9
