Agricultura de precisión y transformaciones digitales

Superar las interfaces bidimensionales para el manejo de datos, siguiente transformación digital

Michael Porter, experto en estrategia empresarial y competitividad de naciones y regiones, habló en World Business Forum México 2018 sobre las transformaciones digitales y, para ejemplificar la expansión de los límites en la competencia económica, explicó la manera en que las nuevas tecnologías han sido aprovechadas en el desarrollo de la agricultura de precisión. "La agricultura es un estupendo ejemplo de la forma en que los límites de la competencia han cambiado. Es mágica, tan interesante", expresó.

Previamente al abordaje de la agricultura de precisión, el doctor en economía empresarial puntualizó cuáles han sido las tres transformaciones digitales experimentadas en las industrias: 1) automatizaciónde los procesos dentro de la cadena de valor;2)globalizaciónvía Internet, herramienta barata y ubicua destinada a conectar; 3) productos conectados inteligentes. Esta última transformación permite optimizar el producto mediante los datos y la información obtenidos a través del monitoreo continuo; sensores, software, sistemas operativosy demás permiten conectar el producto a lanube.

Tanto la mercadotecnia como el diseño cambiaron, con base en la cantidad de información disponible sobre el producto y los procesos de producción. Entonces, aclaró Porter: "Los límites de la competencia se expandieron: conforme estos productos cambian para ser inteligentes y conectados, la definición de una industria cambia.Los tractores solían ser mecánicos y eléctricos, inicialmente los hicimos inteligentesy después conectados.Una vez que fueron conectados, mejoraron". La agricultura no es la excepción.

La importancia de la conexión en la industria agrícola, particularmente en la agricultura de precisión, consiste en la conjugación de diversas funciones en una sola plataforma, con ayuda del Internet de las Cosas, al permitir esta la comunicación entre una gran diversidad de sensoresy tecnologías (como el sistema de posicionamiento global, los drones, la visión computacional, entre otras). El profesor de la Escuela de Negocios de Harvard destacó algunas ventajas, entre ellas:

* Optimización a la la medida, en concordancia con las características particulares de las diferentes áreas de la tierra de cultivo.

* Trabajo integral de las máquinas, dado que todas están conectadas y sus datos pueden ser integrados; luego los algoritmos ayudan a optimizar cómo las máquinas funcionan juntas.

* Automatizacióna partir de los datos y la información recolectada a través de los diferentes equipos y maquinarias.

"Puedes plantar una semilla a diferentes profundidades en el mismo campo, dependiendo de conocimiento sofisticado sobre las condiciones de humedad de la tierra; sembrar más semillas un área si la tierra es más fértil y menos semillas en otra área, dentro del mismo campo, porque no necesariamente tiene las mismas condiciones;automatizar el rocío y el riego del agua en el campo, con base en cuánto calor hizo durante el día y todo tipo de mediciones que puedes hacer de la tierra", detalló Porter.

Desde la perspectiva de los negocios, lo anterior repercute en una gran competenciaen desarrollo dentro de la industria de maquinaría agrícola: "Si construyes tractores, y estás en este mundo, ¿en qué industria estás? Solías estar en la industria de los tractores, solías competir con otras personas que hacían tractores. Ahora eres parte de un sistema, incluso un sistema de sistemas, donde todo está conectado a todo. Y cuán bien tu tractor funcione tiene que ver con cuán bien conectado esté con todo lo demás. Ya no estás en la industria de tractores, tu industria está en expansión".

En este contexto, dentro de laagricultura de precisión: ¿deberían esas industrias sumarse a la industria de las cosechadoras y los sistemas de irrigación a fin de que sus equipos trabajen mejor juntos? "John Deere le ha apostado a las soluciones en sistema, incluida la plataforma que une todas las máquinas y los equipos para que trabajen juntas.Otras compañías se ciñen a su especialidad, hacen tractores mecánicos con la mayor duración y capacidad, también el software y la conectividad para sacar ventaja a las oportunidades obtenida de la otra maquinaria". La respuesta es compleja, al igual que la realidad creada por estos cambios, advirtió el experto.

Surge aquí otro problema: "Toda la información que debes reunir, para luego analizarla y actuar con base en dicho análisis; la complejidad ha crecido exponencialmente en términos de datos e información. Todo comenzó coninformación digital, pero ahora se trata de los productos: cómo son y trabajan juntos, cómo analizamos los datos, qué sabemos y qué hacemos.Si no eres un especialista en ingeniería de software, si solo eres una persona intentando hacer un trabajo, como un agricultor ante la ingente cantidad de datos recolectados: ¿cómo manejarlo?, ¿automatizarlo todo y dejarlo correr?".

Méxicoes una nación donde algunos agricultores de estados como Guanajuato, Sinaloa y Jaliscocomienzan a hacer usode diversas tecnologías a fin de obtener evaluaciones más precisas de la densidad óptima de siembra, las porciones adecuadas de fertilizante e insumos necesarios, amén de prever con mayor exactitud el rendimiento y la producción de los cultivos. De acuerdo con la Oficina de Información Científica y Tecnológica para el Congreso de la Unión, la exitosa adopción de la agricultura de precisión en el país depende de tres condiciones esenciales: "1) instituciones especializadas que generen conocimiento y formen recursos humanos, 2) recolección de información y 3) manejo preciso de los recursos agronómicos (sistemas para la toma de decisiones)".

No parece haber solución a corto plazo para la dificultad de manejo de la información, indicó Porter. Las industrias, incluida la de la agricultura de precisión, deberá esperar a la llegada de las siguientes transformaciones digitales, cuyo eje central serán las interfaces tridimensionales: "Ante todas las decisiones, el enorme volumen de datos, el problema se ha intensificado por la interfaz entre la máquina y todos estos datos y nosotros. Esa es la siguiente ola de transformación. La interfaz digital es bidimensional, el mundo es tridimensional. Este es el problema y continuará durante los próximos 15 o 20 años. No somos capaces de maximizar las capacidades que tenemos por culpa de esta interfaz".

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