2 beneficios del análisis histórico en la agricultura.

Hace años, si supiéramos que las computadoras, los datos y la tecnología estarían esparcidos por todos el mundo, podría haber un rechazo hacia el cambio debido a que las tecnología no estaba suficientemente preparadas para la transformación de un sistema productivo. Hoy, al considerar la adopción de la tecnología, algunos paradigmas continúan aún variando en lo que se acepta como un estándar y lo que es "prometedor".

#1 - ANÁLISIS PREDICTIVO A PARTIR DE DATOS HISTÓRICOS

Una de las tecnologías más interesantes que se utilizan actualmente y que se está transformando y desarrollando ha sido el uso del análisis predictivo, que va desde el aprendizaje automático de una plataforma a la minería de datos. Utilizados en la agricultura, estos métodos permiten analizar lo que sucedió en el pasado en cada campo, así como lo que está sucediendo actualmente y lo que va a suceder y tomar decisiones anticipadamente.

El análisis predictivo permite utilizar información (imágenes satelitales, mapas de rendimiento, mapas de suelo, sensores a campo, etc) para tomar decisiones sobre datos e información para mejorar las oportunidades agronómicas, como el calendario de aplicaciones, decisiones de productos, cantidades de productos y rentabilidad en la toma de decisiones. Al aprender de los datos históricos y futuros basados en las variables medidas, la gestión y los resultados de las decisiones se pueden tomar más fácilmente, lo que puede tener un gran impacto en las eficiencias y los procesos.

Esta no es una tarea fácil, ya que las decisiones y recomendaciones sobre el futuro requieren un conjunto de datos verdaderos que tengan una gran confianza.

#2 - AUMENTAR LA RENTABILIDAD EN CADA DECISIÓN

Encontrar oportunidades para obtener ganancias en la bajada de los precios de las materias primas es esencial para la rentabilidad tanto a corto como a largo plazo. Una pequeña decisión sobre cuándo realizar una aplicación, por ejemplo, podría significar la diferencia entre la rentabilidad de esa aplicación.

Los ejemplos que ya se utilizan hoy en la agricultura digital van desde recomendaciones de uso de productos mediante mapas por ambiente, aplicaciones a tasa variable, vuelos con aviones/ drones para conteo de plantas, plagas o síntomas de enfermedades, deficiencia de nutrientes automáticos y predicciones de rendimiento de los cultivos. ¿No sería bueno conocer el requerimiento nutricional de tu cultivo a medida de su crecimiento mientras tomás un café en la mañana para tomar una decisión sobre qué fertilizantes utilizar?, tener un conjunto de datos de alta calidad y confiabilidad ya lo han hecho posible hoy, y el futuro continua siendo brillante. Validación en el campo de estas decisiones para garantizar un análisis correcto es crucial para garantizar el éxito.

El futuro de la tecnología en la agricultura es aún más impresionante, y los aprendizajes y nuevas tecnologías que han llegado en los últimos 10 años marcaron un antes y un después en la agricultura.

Estamos en un momento emocionante para mejorar continuamente la industria y dejar un impacto positivo en el mundo en los próximos años.