Las empresas agro-tecnológicas están recurriendo cada vez más a la ciencia de datos para tomar mejores decisiones tanto para su proceso productivo como para mejorar el alcance de su negocio.
Data Science es una disciplina que incluye técnicas estadísticas potenciadas con programación de software y algoritmos para lograr crear modelos de análisis predictivo, modelos de clasificación, modelos de clustering, de optimización de procesos, entre otros.
Básicamente es 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 mejorando continuamente sus conclusiones y predicciones.
El uso de data science en agro negocios se refiere al uso de herramientas y técnicas para 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. Esta información puede ser utilizada por las organizaciones con fines prácticos como la toma de decisiones gerenciales, el diseño de productos y servicios y la asignación más eficaz del capital, el cual es susceptible a grandes niveles de riesgo inherente a su actividad.
A continuación te contamos 5 formas diferentes en que una empresa agro-tecnológica puede beneficiarse del uso de la ciencia de los datos, así como también ideas de cómo una empresa del agro tradicional puede comenzar a modernizarse aplicando conocimiento avanzado de sus datos a la gestión de sus operaciones.
La ciencia de los datos ayuda a identificar las áreas susceptibles a problemas medioambientales o plagas, lo que facilita un enfoque predictivo para el monitoreo y control. Además, gracias al análisis exhaustivo del suelo, pueden hacerse 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 costos.
En Analytics Town tenemos casos en los que hemos logrado apoyar el proceso de siembra, monitoreo del cultivo y aumentar el rendimiento de la cosecha a través de crear software con módulos de inteligencia aplicado a cultivos de Arroz, Soja, Hortalizas y Maíz en extensiones de terreno MUY grandes que sería sumamente difícil de replicar sin el uso de esta tecnología.
Los avances tecnológicos permiten evaluar rápidamente el estado fitopatológico (la salud general) del cultivo. Los sensores modernos permiten obtener lecturas precisas y oportunas que ayudan al personal a implementar planes adecuados relativos al suministro o riego con agua 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, con lo cual la mejora productiva es palpable desde la primera campaña.
Un ejemplo de cómo lo hicimos con uno de nuestros clientes fue la construcción de modelos de clasificación de imágenes captadas desde cámaras puestas a lo largo del terreno, o en algunos casos también satelitales, para determinar el estado del cultivo y su necesidad de riego. Así mismo sensores de humedad, de afluencia de agua o de calor para distinto tipo de cultivos. Incluso en algunos países llegamos a implementar algoritmos de clasificación de imágenes que al ver un "canasto" de producto cosechado podía determinar con más del 90% de precisión si el contenido era de primera calidad o de segunda, para identificar al mercado que se podía exportar o el destino que debía darse a ese producto con un criterio estándar y más rápido que lo hacía un humano.
La sabia utilización de Big Data y Machine Learning permite rastrear fácilmente tendencias globales o localizadas observando miles o millones de transacciones comerciales relevantes diarias sin necesidad de hacerlo manualmente. 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 hectareas de terreno cultivable que la empresa posea.
Esto puede hacerse posible con algoritmos de predicción y forcasting, combinados con modelos de optimización que definan el mix 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 rápidamente.
La ciencia de datos también se está aplicando con éxito a la tecnología de drones para mejorar el nivel de productividad en las empresas agro-tech. 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 y 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 del uso de drones también pueden ayudar a identificar problemas potenciales al permitir una cobertura amplia del cultivo con información detallada. Por lo tanto, hay muchas formas en que las empresas agrotecnológicas pueden beneficiarse del uso de drones equipados con ciencia de datos.
Las técnicas de Data Science, Machine Learning e Inteligencia Artificial está 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 llevar a cabo determinadas tareas como fertilización, riego o control de plagas.
También se están desarrollando modelos capaces de detectar problemas ambientales antes que éstos se conviertan en un problema y hardware diseñado específicamente para realizar mediciones en el medio ambiente. Esta información es particularmente importante para ayudar a las empresas agro-tecnológicas a metas tales como la minimización del riesgo, optimización del rendimiento y ser respetuoso con el medio ambiente.
En conclusión, no hay duda acerca del valor que la ciencia de datos ofrece a las empresas del agro, así como las que trabajan el campo y sus derivados. El uso inteligente del big data permitiría una mejora significativa en la producción global al proporcionar herramientas confiables para minimizar el riesgo y maximizar el rendimiento.
¿Habías pensado en estas opciones? ¿Qué otra te imaginas que no hayamos tocado en esta publicación?