La innovacion tecnologica en la produccion agricola

La innovación, en cualquier ámbito, es una respuesta a alguna necesidad del ser humano, y siendo más específico, es una respuesta a la necesidad de una organización (llámese empresa, institución, etc.). El concepto de innovación en una organización trasciende el simple concepto de la introducción de una tecnología. Para que una innovación basada en tecnología tenga el impacto que se desea, ésta última debe ser asumida y apropiada por toda la organización.

En las empresas agroindustriales, considerando como tales todas aquellas relacionadas con la actividad agrícola, desde la producción primaria hasta su transformación, resulta de capital importancia la precisión con que se dé la planificación y el proceso agrícola en sí, dándose un proceso iterativo de toma de decisiones para ejecutar el proceso y como consecuencia del proceso. Por tal razón, puede señalarse que el mayor desafío tecnológico que tiene la actividad agroindustrial lo representa la precisión con que se obtengan los datos antes, durante y después del proceso productivo.

Considerando que el resultado de la producción primaria es consecuencia del tipo de planta con que se trabaje, y del ambiente en el cual esta se desarrolla (suelo y clima principalmente), puede notarse que hay dos aproximaciones muy distintas en este desafío: las relacionadas con la planta y las relacionadas con el ambiente. Las relacionadas con la planta han sido protagonizadas por las actividades de mejoramiento genético y de propagación, las cuales pueden ser englobadas en el concepto de biotecnología. Sobre este tópico poco pueden influir las empresas agroindustriales dedicadas a la obtención de producto agrícola comercial, la semilla obtenida por actividades biotecnológicas (empresas dedicadas a esto) no puede ser modificada por los productores, por tal razón, este aspecto no es profundizado en esta presentación. Además, la precisión de este elemento de la agricultura se limita al entendimiento de la información sobre rendimiento, calidad y adaptación con que se describe la semilla a sembrar. Ahora bien, la aproximación relacionada con el ambiente sí traslada al productor primario el gran desafío de contar con datos precisos para la toma de decisiones, ya que ésta última será la que oriente el manejo que se dará del cultivo.

Las tecnologías que están siendo utilizadas con la finalidad de obtener la precisión mencionada pueden inscribirse de manera genérica en la llamada agricultura digital, y persiguen alguno de los siguientes objetivos: 1. Planificación de la producción. 2. Optimización del proceso productivo. 3. Seguimiento y control, especialmente de los aspectos logísticos. Las tecnologías que dan precisión al buscar los objetivos 1. y 2. están
representadas fundamentalmente por sensores que muestran información en tiempo real, cuyas mediciones permitirán la toma oportuna de decisiones. Estos sensores pueden estar ubicados in situ (o ser trasladados por algún encargado) y tomar mediciones sobre la planta, lo cual permitirá conocer su estatus nutricional y por tal razón permitirá tomar correctivos relacionados con la forma como se está dando la fertilización. También pueden tomar mediciones sobre aspectos ambientales, tales como humedad en el suelo, temperatura, humedad relativa lo cual es relevante para la aplicación de riego o para la predicción de incremento en la población de ciertos insectos plaga u organismos patógenos, de tal manera que el productor tenga la oportunidad de tomar las previsiones necesarias. También existen sensores remotos, representados por satélites, que captan imágenes de la superficie a distintas longitudes de onda simultáneamente. Determinaciones previas de longitudes de onda características de distintos estados fenológicos o incluso sanitarios de la planta, permitirán tener una idea precisa de su estatus nutricional; o determinaciones y calibraciones de longitudes de onda reflejadas por un suelo a distintos contenidos de humedad, permitirá que la visualización de la imagen permita conocer su contenido de humedad. La desventaja de este tipo de imágenes es que no dan información en tiempo real, pero esto puede ser subsanado si estos sensores son acoplados a un dron, lo cual permitiría conocer la situación del momento.

En muchos casos, por ejemplo la predicción del rendimiento o el crecimiento poblacional de algún insecto plaga u organismo patógeno es consecuencia de muchos factores ambientales, por lo cual la toma de datos de solo un factor ambiental poco ayuda en la predicción. Para este tipo de situaciones juegan un rol importante los sistemas de información geográfica, que permiten la manipulación de varios mapas de factores individuales para producir un mapa de predicción; por supuesto la precisión de estas predicciones estará directamente relacionada con la calidad de los datos obtenidos. Otra aplicación de los sensores viene dada aquellos acoplados a las cosechadoras que van cuantificando la cantidad de material vegetal colectado y paralelamente determinando la geolocalización del área en que este fue colectado. Esto permite la elaboración de mapas de rendimiento obtenido, que permitirán optimizar el manejo agronómico durante el próximo ciclo.

El objetivo de seguimiento y control de aspectos logísticos de la producción ha sido abordado por los ERP (Enterprises Resources Planning), que permitan tener en tiempo real la información de todos los aspectos de abastecimiento e inventario de insumos requeridos para el proceso productivo, así como los aspectos comerciales. Adicionalmente, los ERP pueden dar las herramientas necesarias para corregir aspectos de la producción mediante la generación de indicadores, los cuales dan información que permita visualizar aspectos a mejorar dentro de la organización, y además permite generar datos históricos que deben ser utilizados como referencia para la planificación de próximos procesos productivos.

Como es de notar, la cantidad de datos que pueden generarse con estas tecnologías es de una gran magnitud, lo cual podría en algún momento ser una limitante en cuanto a su utilización por la cantidad de tiempo requerido para su análisis. Esta limitante se minimizaría al utilizar análisis de “big data”, que permite manejar, procesar y analizar altos volúmenes de datos de una gran variedad a una gran velocidad. Esto permitiría mantener la precisión y lo oportuno (en tiempo real) de la información requerida para la toma de decisiones en la planificación y optimización de un proceso productivo agrícola, así como en su control. Adicionalmente, poder contar con toda esta información en tiempo real en “la nube de información” permitiría tener acceso a la información desde cualquier lugar, lo cual potenciaría la toma de decisiones.

Ing. Agr. Hernán E. Laurentin T. (MSc., PhD.)

 

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