Desde tiempos inmemoriales, el sector agrícola ha sido un ferviente colector de datos. Ya se tratase de la producción lechera o de los rendimientos de los cultivos, los agricultores siempre han tenido un ojo en las cifras que sus tierras producen. Pero con la llegada de la era digital, la recolección de datos ha tomado un nuevo giro, proporcionando una visión más profunda y analítica que nunca antes.
Inicialmente, los datos como los rendimientos de los cultivos y la producción de leche eran registrados de manera manual. Por ejemplo, la producción lechera de cada vaca se registraba mediante visitas a la granja por parte de asesores y análisis de laboratorio de muestras de leche. La relación entre la cantidad de grano producido, el tipo de suelo y la cantidad de fertilizante aplicado era una ecuación bien conocida por los agricultores. Pero cerca de 1980, se dio un paso gigante hacia adelante con la comprensión de que ajustar las prácticas de gestión de campo según la variabilidad del suelo podía ofrecer beneficios sustanciales.
Esta realización dio inicio a la investigación y desarrollo en la medición de la producción local dentro de un campo. Desde entonces, las cosechadoras no solo han estado recolectando grano, sino también datos automáticamente sobre el rendimiento en un campo. Los mapas de rendimiento se convirtieron en pinturas coloridas que variaban año tras año, dependiendo de las condiciones climáticas, la aplicación de fertilizantes, la disponibilidad de agua o la incidencia de plagas y enfermedades durante el período de crecimiento.
La evolución no se detuvo ahí, siguió con el desarrollo de otros métodos de medición para evaluar la prevalencia de enfermedades o el estrés por nutrientes y agua durante el período de crecimiento. Se instalaron sensores ópticos en máquinas para detectar malas hierbas, y luego se instruyó a un pulverizador o a otro mecanismo para destruirlas. La recolección de datos basada en sensores se convirtió en un componente crucial de la automatización, abriendo la puerta a sistemas robóticos o autónomos para la navegación, mantenimiento de cultivos y cosecha.
No obstante, aunque cada vez más datos estuvieran disponibles en las granjas, utilizar esos datos para una mejor toma de decisiones sigue siendo un desafío. La pregunta sigue siendo: ¿cómo contribuyen estos ‘datos históricos’ a mejores decisiones sobre los planes de gestión de cultivos para la próxima temporada de crecimiento? Además, surge la siguiente cuestión: ¿existen indicadores adicionales que podamos encontrar y medir, en plantas o animales, que contribuyan a decisiones mejoradas y una gestión más eficaz?
La inteligencia artificial (IA) se perfila como una respuesta prometedora a estas preguntas, prometiendo transformar cada eslabón de la cadena de valor agrícola. La IA puede desempeñar un papel creciente en la optimización de la producción agrícola, desde las actividades de los agricultores en el campo hasta el almacenamiento intermedio, el transporte y la entrega a los consumidores.
En cada paso, la capacidad de recopilar y analizar datos puede informar decisiones múltiples, lo que a su vez puede contribuir a una agricultura más eficiente y sostenible. Por lo tanto, mientras el sector agrícola continúa su marcha hacia la era digital, la recolección y análisis de datos se presenta como un aliado indispensable en la búsqueda de una agricultura más inteligente y sostenible.
