¿Qué aprenderás en este artículo?
La agricultura es una de las actividades más antiguas que existen. Trabajar la tierra con la esperanza de que produzca frutos de los que alimentarnos es algo que el hombre hace desde la antigüedad. Pero la manera de hacerlo ha cambiado radicalmente en los últimos años. Gracias a la llegada de los datos, en la agricultura de hoy en día no existe una carga de incertidumbre tan notoria como la que ha habido tradicionalmente en el sector primario. Y la inteligencia artificial (IA) tiene parte de crédito en esto.
En este segundo artículo de nuestra serie IA en el campo te contamos cómo mejorar la gestión de datos en la agricultura. Partiendo de la base de que la información agrícola es clave para ganar productividad y que da a los agrónomos la posibilidad de tomar decisiones más conscientes, te invitamos a descubrir el potencial de la agrotecnología en el manejo inteligente de los datos.
Agrotecnología y la democratización de datos
En el desafiante camino hacia la sostenibilidad que debe recorrer el sector agrícola, la agrotecnología y el poder de los datos son determinantes. Las innovaciones tecnológicas se traducen en aumentos de la productividad que, acompañados de datos útiles, conducen a la agricultura a un escenario más verde, eficiente y competitivo. Con más conocimiento de los cultivos, de las cosechas, del clima y del entorno.
Las diferentes formas de agrotecnología permiten a los agrónomos extraer datos antes impensables y de gran utilidad estratégica, como la previsión meteorológica, la ratio de producción por parcela de tierra o la producción de determinados cultivos en relación con los recursos invertidos. Estos datos tienen su origen en drones, sensores, estaciones climáticas, robots o apps móviles agrícolas, entre otras soluciones. A través de ellos se obtiene información valiosa que además puede ser debidamente analizada después.
Uno de los grandes beneficios de la agrotecnología en este sentido pasa por la democratización de los datos. Al contrario de lo que muchos agrónomos pueden pensar aún, las innovaciones tecnológicas democratizan el acceso a los datos quebrando barreras de acceso y facilitando el análisis gracias a otras funcionalidades internas. Es el caso de la IA, por ejemplo.
Esta democratización de los datos y su fácil interpretación con IA acaba con las dificultades técnicas y favorece la toma de decisiones informadas por parte de cualquier miembro de las empresas, algo que hace tan solo algunos años estaba limitado a expertos y especialistas. A continuación, te damos algunos consejos para optimizar la gestión de la información agrícola y de los datos a partir de los beneficios de la inteligencia artificial.
El impacto de la IA en la gestión de la información agrícola
1. Precisión y escalabilidad en el manejo de datos
La precisión y la escalabilidad de los datos son dos cualidades importantes en las operaciones agrícolas. La analítica de IA garantiza un análisis de datos preciso y escalable, y lo hace de una forma rápida y segura. Los softwares de IA almacenan y procesan los datos, efectuando verificaciones, cotejando patrones a partir del aprendizaje automático (Machine Learning) y detectando anomalías. Esto convierte a las operaciones agrícolas en negocios más escalables y exactos, donde la prevención de errores o desajustes es prioritaria.
2. Facilidad de acceso y visualización de los datos
Otro de los puntos esenciales al trabajar con información agrícola es garantizar la facilidad de acceso, envío, manejo y visualización de los datos, en clara sintonía con el Business Inteligence. En la agricultura es posible recopilar datos muy variados, sea de actividades directamente vinculadas a la siembra o de tareas accesorias. Ejemplos de ello son el control de combustibles o la manutención de la maquinaria pesada. Por eso, es importante que los dueños de las operaciones puedan trabajar con los datos de una manera sencilla y rápida.
Las aplicaciones basadas en IA proporcionan acceso rápido a los datos, una visualización atractiva en reportes o gráficos y diversas opciones de envío y exportación a otros sistemas. Si queremos eficiencia, debemos tener maleabilidad y facilidades como las que ofrece la IA.
3. Procesamiento de datos en tiempo real
Saber dónde opera cada máquina en cada momento o cómo están siendo ejecutadas ciertas tareas depende del procesamiento de datos en tiempo real. Esto es posible gracias a una combinación de factores como el Machine Learning, la IA y la conectividad a internet. El procesamiento en tiempo real mejora la gestión de los datos en la agricultura detectando patrones anormales y enviando alertas.
4. Mejora de la capacidad predictiva y proyectiva
La IA recibe el nombre de inteligencia porque procesa información y arroja resultados después de un análisis basado en algoritmos. Los análisis derivados de la IA poseen valor predictivo y proyectivo. Esto significa que ayudan a predecir algo en un futuro más o menos próximo, al tiempo que permiten a los agricultores proyectar planes y acciones para mejorar sus negocios.
Apps móviles inteligentes, un aliado de bolsillo
Las aplicaciones móviles que funcionan a partir de IA cumplen todas estas variables y constituyen un eslabón muy interesante para optimizar la gestión de datos en la agricultura. Con la ventaja de que las puedes llevar allá a donde vayas. Las apps móviles con IA te ayudarán a recopilar, analizar y gestionar inteligentemente la información de tus operaciones agrícolas. ¿Crees que la IA y los datos pueden contribuir al incremento de la productividad y la seguridad alimentaria creando un agro más sustentable? Envíanos tus dudas a través de nuestro formulario de contacto.
