En la era de la agricultura de precisión, los datos se han convertido en un recurso tan valioso como la tierra, el agua y la semilla. Para los científicos de datos que trabajan con información agrícola, el verdadero reto no es solo construir modelos o recopilar datos de sensores y satélites, sino comunicar los hallazgos a los agricultores de manera clara y útil.
Entonces, ¿cómo podemos, como científicos de datos, reportar datos de forma efectiva a los agricultores?
1. Conoce a tu Audiencia: Lo Práctico sobre lo Teórico
Los agricultores son expertos en su terreno. Toman decisiones críticas cada día basadas en su experiencia, observación y el entorno. Los datos deben apoyar y complementar ese conocimiento, no confundir ni abrumar.
Principio clave: Evita el lenguaje técnico. Usa palabras simples. Reemplaza “índice de vegetación de diferencia normalizada” con “qué tan verde se ven tus cultivos”. En vez de “modelo predictivo de rendimiento”, di “estimación de cuánto vas a cosechar”.
2. Enfócate en Información que Ayude a Tomar Decisiones
Pregúntate siempre: ¿Qué decisión permite tomar este dato? Ya sea cuándo sembrar, regar, aplicar fertilizante o cosechar — los datos deben estar vinculados a una acción concreta.
Ejemplo poco útil: “La humedad del suelo es del 21%.”
Ejemplo útil: “El suelo está seco — considera regar en los próximos 2 días para evitar estrés en los cultivos.”
3. Usa Visuales con Inteligencia
Gráficos, mapas y paneles pueden ser muy útiles, pero solo si son claros e intuitivos. Usa formatos simples: gráficos de líneas para tendencias, mapas en colores para parcelas, e indicadores visuales para valores actuales.
- Usa iconos (nubes, tractores, sol) en lugar de leyendas complicadas.
- Proporciona hojas imprimibles para acceso sin conexión.
- Considera formatos compatibles con móviles — muchos agricultores usan smartphones en el campo.
4. El Momento y la Entrega Son Clave
Entrega la información en el momento adecuado. Las predicciones de lluvia deben llegar antes de decisiones sobre riego. Las alertas de plagas solo sirven si permiten actuar a tiempo.
Usa los canales que los agricultores ya utilizan:
- SMS o WhatsApp para alertas rápidas
- Correo electrónico para reportes detallados
- Entregas impresas o reuniones para análisis de temporada
5. Contextualiza con Conocimiento Local
Los datos por sí solos no cuentan toda la historia. Trabaja con agrónomos, técnicos o los propios agricultores para validar e interpretar los resultados.
Si una imagen satelital muestra “baja vegetación”, el conocimiento local puede revelar que es un cultivo de cobertura, un descanso del terreno o una rotación de pastoreo — no necesariamente un problema.
6. Invita a Dar Retroalimentación y Construye Confianza
Pregunta a los agricultores cómo usan los reportes. ¿Qué les sirve? ¿Qué no? Mostrar interés por su opinión genera confianza — y mejora tu proceso de comunicación.
Cuando sea posible, co-crea herramientas con ellos. Una simple entrevista o taller puede revelar qué métricas realmente quieren seguir.
7. Traduce Predicciones en Escenarios
En lugar de entregar una única predicción, ofrece escenarios:
- “Si continúa el clima seco, el rendimiento podría bajar un 10%.”
- “Si riegas esta semana, puedes recuperar entre 6 y 8% de esa pérdida.”
Este enfoque respeta la incertidumbre de los modelos agrícolas y da al agricultor el poder de decidir.
La Ciencia de Datos en la agricultura no se trata de impresionar con números — se trata de ayudar a los agricultores a producir más, desperdiciar menos y obtener mejores resultados. El impacto como científico de datos depende no solo de lo que se analiza, sino de cómo se comunica.
Habla claro. Visualiza bien. Entrega a tiempo. Y siempre, siempre pon al agricultor en el centro de tu reporte.
Referencias Sugeridas
FAO (2021). Farm data management, sharing and services for agriculture development. FAO. https://openknowledge.fao.org/server/api/core/bitstreams/7043933b-dd27-4674-92ec-4bbfef8a4d48/content
Kantar, M. et al. (2023). Improving agricultural science communication through intentionality. Agricultural & Environmental Letters. https://doi.org/10.1002/ael2.20115
