AgTech: cómo el uso de Data Science está modificando el sector del agro

Hoy en día, la tecnología no está relegada únicamente a determinados rubros o nichos específicos, sino que atraviesa la operatoria de las más variadas industrias con el objetivo de hacer más eficientes los procesos. El auge del AgTech es un claro ejemplo de este fenómeno.

Este concepto, que combina la agricultura con la tecnología, es una nueva forma de desarrollar el sector del agro signada por la utilización de herramientas tecnológicas que permiten maximizar la producción, reducir los costos, optimizar los recursos y minimizar el impacto ambiental haciendo que la actividad agropecuaria será cada vez más eficiente gracias al poder de los datos.

Qué es AgTech

El término “AgTech” hace referencia a la implementación de la tecnología sobre la agricultura con el objetivo de aumentar la productividad, la eficiencia y la rentabilidad de las compañías que se dedican a este rubro.

Valiéndose de herramientas como inteligencia artificial, data science, blockchain y biotecnología, las AgTech pueden recopilar, procesar y analizar grandes cúmulos de datos provenientes de fuentes diversas como, por ejemplo, cultivos, condiciones climáticas, componentes genéticos y lotes, entre otras.

Al poner en marcha estos instrumentos se revolucionan los procesos agropecuarios, aumentando su eficiencia y su potencial productivo, lo que se traduce en un incremento del rendimiento global de las organizaciones.

De acuerdo a lo que indican las estadísticas, hoy en día el mercado mundial del AgTech está valuado en USD 21.890 millones y su tasa promedio de crecimiento anual alcanza el 10,2%. No obstante, el auge de la conjunción entre tecnología y agro es tal que, según BIS Research el mercado crecerá hasta llegar a los USD 34.100 millones en 2026 y a los USD 40.000 millones para 2030.

Cuáles son los usos de Data Science en el sector agro-tecnológico

Tal como mencionamos, las AgTech están volcándose cada vez más hacia la utilización de la ciencia de datos para poder tomar mejores decisiones, tanto en su proceso productivo como en términos de negocio.

Antes de explicarte en qué consiste la aplicación de esta tecnología en el mundo del agro, nos gustaría definir qué es Data Science. Se trata de una disciplina que incluye técnicas estadísticas potenciadas con programación de software y algoritmos para crear modelos de análisis predictivo, modelos de clasificación, modelos de clustering, optimización de procesos, entre otros.

Podemos definirla como la etapa previa a la inteligencia artificial, aplicada a entender del negocio y redefinirlo a una escala antes impensada, aprendiendo constantemente de los nuevos input de datos y, de esta forma, mejorando de manera continua sus conclusiones y predicciones.

A través de la utilización de Data Science en el agro es posible obtener información útil y comprender mejor los conjuntos de datos existentes en empresas dedicadas al negocio de la agricultura, el campo y la actividad productiva agraria. Estos registros pueden usarse para tomar decisiones gerenciales, diseñar productos y servicios y asignar más eficazmente el capital.

A continuación, te contamos algunas formas en las cuales las empresas AgTech pueden beneficiarse con el uso de la ciencia de los datos.

Mejoramiento del cultivo

Usar Data Science permite identificar las áreas susceptibles a problemas medioambientales o plagas, facilitando un enfoque predictivo para el monitoreo y control. Además, gracias al análisis exhaustivo del suelo, es posible hacer recomendaciones sobre qué tipo de fertilizantes, pesticidas u otros químicos deben utilizarse para obtener mejores resultados, equilibrando tanto el punto de vista químico y agronómico como la necesidad de optimizar los costos.

Control integral del estado fitopatológico

La tecnología permite evaluar rápidamente el estado fitopatológico del cultivo. Los sensores modernos brindan la posibilidad de obtener lecturas precisas y oportunas que ayudan al personal a implementar planes adecuados relativos al suministro o riego cuando sea necesario.

Al combinar la lectura de dispositivos conectados a internet -por ejemplo, IoT (Internet of Things)- es posible anticiparse a situaciones que puedan comprometer el nivel de productividad en una cosecha desde el momento de la siembra, optimizando la producción.

Análisis del mercado

La combinación de Big Data y Machine Learning permite rastrear fácilmente tendencias globales o localizadas observando miles o millones de transacciones comerciales relevantes diarias de manera automatizada.

Al identificar la oferta y demanda integradas a distintos niveles de precios, también es posible predecir y simular distintos escenarios de mix de cultivo a plantar para sacar el mayor rendimiento de las hectáreas de terreno cultivable.

Esto puede hacerse posible con algoritmos de predicción y forecasting, combinados con modelos de optimización que definan la mezcla ideal de producto a cultivar, así como dashboards de monitoreo con gráficos dinámicos que faciliten la lectura de la situación de cada etapa del proceso para tomar decisiones rápidas y eficaces.

Uso de drones como apoyo al monitoreo de los cultivos con reconocimiento térmico y de imágenes

La ciencia de datos también se está aplicando con éxito a la tecnología de drones para mejorar el nivel de productividad en las empresas AgTech.

Los drones modernos pueden recopilar y procesar grandes cantidades de datos que a su vez se pueden utilizar para optimizar los procesos de producción, administración, así como para mejorar el desempeño. Esto es particularmente útil cuando se trata de monitoreo en tiempo real, que permite una visión precisa y la capacidad de tomar decisiones inmediatas sin comprometer la calidad o la seguridad del producto.

Los datos obtenidos a través de los drones también pueden ayudar a identificar problemas potenciales al permitir una cobertura amplia del cultivo con información detallada.

Smart farming

Finalmente, las técnicas de Data Science, Machine Learning e Inteligencia Artificial están contribuyendo a la agricultura inteligente al proporcionar herramientas para obtener una mejor comprensión de los factores ambientales y actividades de cultivo. Por ejemplo, el uso de datos con fines predictivos permite que los agricultores visualicen de manera clara y precisa el tiempo adecuado para ejecutar diferentes tareas como fertilización, riego o control de plagas.

También se están desarrollando modelos capaces de detectar problemas ambientales antes de que se conviertan en un problema, así como hardware para realizar mediciones en el medio ambiente. Esta información es particularmente importante para ayudar a las empresas agro-tecnológicas a alcanzar objetivos tales como la minimización del riesgo, optimización del rendimiento y el respeto por el medioambiente.

Caso de éxito: Inteligencia Artificial Aplicada a Agro Business

¿Cuál es el impacto de la aplicación de las nuevas tecnologías en el agro? La iniciativa que llevamos adelante junto a la compañía San Juan Agroexport responde este interrogante.

A lo largo de los 4 meses que duró nuestro trabajo conjunto, pusimos en marcha un entrenamiento de modelos predictivos y de reconocimiento de imágenes basados en Inteligencia Artificial para mejorar la performance del proceso productivo en el negocio agropecuario y de cultivos.

La iniciativa tenía como objetivo clasificar los productos agrícolas y evaluar el desempeño de las personas y de las situaciones que pudieran perjudicar la rentabilidad de la compañía.

Como resultado de la implementación, logramos una adopción exitosa para la evaluación y cumplimiento de normas de exportación y generamos expectativa en el aumento de la eficiencia en producción de un 30% más de producto generado en los cultivos.

Por otro lado, actualmente estamos realizando una integración de realidad aumentada para la evaluación del cultivo y su eficiencia.

No hay dudas de la creciente importancia del valor que aporta la ciencia de datos a las empresas del sector agro dado que permite mejoras significativas no solamente en términos de productividad, sino también en lo que respecta a la rentabilidad y sostenibilidad. ¿Quieres conocer más sobre las iniciativas de AgTech? Contáctanos.