Agricultura de precisión
Drones a tutiplén surcando los cielos, máquinas con piloto automático, sensores de humedad, GPS, imágenes satelitales… Las tecnologías asociadas a la agricultura de precisión (AP) se están expandiendo en medio mundo y también en América Latina. Históricamente, y tal como pasa en todos los sectores de la economía, siempre que las nuevas tecnologías se abren espacio para técnicas más precisas y refinadas, los sistemas productivos requieren hacer transformaciones para mantenerse competitivos. Eso está pasando en América Latina, donde varios países de la región han ido realizando avances en esta materia. En cada uno de ellos se tiene claro que con la AP se han abordado problemas que, sin ella, hubiese sido difícil de identificar y solucionar. Así, hoy en día, la AP es la base fundamental para una próxima agricultura, la llamada ‘agricultura digital’, que difícilmente avanzará si los agricultores no adoptan la AP.
Si bien el porcentaje de agricultores que han adoptado herramientas de agricultura de precisión (AP) en sus campos ha crecido con el tiempo, aún hay un importante número de productores que no ha usado este tipo de tecnología. Y no es raro que asocien a la AP con un ‘paquete mágico’ que viene desde el espacio, vía satélite, para solucionar los problemas del sector. Pero, es mucho complejo que eso y, sobre todo las nuevas generaciones de agricultores, entienden que su uso es decisivo hoy, más aún cuando el reto es mantener la competitividad en los mercados internacionales.
Si bien la AP se suele asociar a los años noventa del siglo pasado, lo cierto es que los primeros relatos académicos que citaban técnicas de variabilidad espacial datan de 1920. De ahí en adelante, ha habido avances significativos, sobre todo a partir del 2000 cuando los sistemas de posicionamiento global (GPS).
Desde entonces, y en menos de dos décadas, el uso de la AP se ha expandido en medio mundo. En 2017, el Foro Económico Mundial publicaba un listado de las diez tecnologías emergentes en diferentes sectores. Entre ellas, y en el sexto lugar, se situaba la AP. En 2018 y 2019 el mismo Foro Económico Mundial situó a la inteligencia artificial y la robótica en el primer lugar, entre las diez tecnologías emergentes.
Recientemente, se ha proyectado que el mercado global de la AP, que en 2018 se calculaba en US$4.840 millones, llegaría a US$10.160 millones en 2024. Ello, porque hay varias iniciativas gubernamentales destinadas a adoptar modernos procesos agrícolas. Asimismo, las cambiantes condiciones climáticas, junto con la necesidad de aumentar el rendimiento de los cultivos y la productividad de las fincas, ayudarán a que este sector siga expandiéndose.
Si bien Norteamérica dominó el mercado de la AP en 2018, respaldado por la presencia de los principales actores del mercado, su uso crece también en América Latina, Asia Pacífico, Oriente Medio y África.
Hoy la AP se puede dividir en función del componente, la tecnología y la aplicación; el mercado puede dividirse en hardware y software. Fue precisamente el segmento del hardware el que dominó en 2018 y se espera que continúe haciéndolo hasta 2024. En cuanto a las aplicaciones, estas incluyen en monitoreo de rendimiento, mapeos de campo, exploración de cultivos, seguimiento y pronóstico del tiempo, entre oros, proyectándose que el monitoreo del representará la mayor participación del mercado en los próximos cinco años.
Es indudable que cualquier sistema que ayude a una mejor toma de decisiones tendrá muchas opciones de ser adoptado por los productores latinoamericanos. Sin embargo, como la agricultura es un negocio, la tecnología se adaptará y adoptará si esta genera beneficios, ya sean cualitativos o monetarios. Por ejemplo, en Australia, la adopción de la AP se debió a la falta de rentabilidad que había en algunos cultivos, pero en otros, y a pesar de la inversión en investigación, un pequeño porcentaje de los productores se había decido por alguna herramienta de AP, aunque el principal escollo que se debe superar es que tanto la agronomía como la ingeniería deben buscar soluciones comerciales.
América Latina es reconocida por su vocación agrícola. Las cifras lo demuestran: Allí se produce el 12% de los alimentos mundiales, mientras que las exportaciones agrícolas representan un 16% de los envíos totales de esta industria. Teniendo estos datos en mente, es que los expertos ven a América Latina con una gran opción para consolidarla como una de las grandes proveedoras de alimentos del planeta.
A nivel tecnológico, la América Latina de hoy poco y nada se parece a la de inicios del nuevo siglo. Así por ejemplo, la expansión en el uso de teléfonos móviles es innegable, alcanzando los 690 millones de conexiones a través de dispositivos móviles en 2017. Y el 60% de ellas provienen de ‘smartphones’. Pero, ¿cuál es la importancia de ello en la industria agrícola? Ayudan al monitoreo continuo y en tiempo real de los cultivos. Además, el rápido intercambio de mensajes ayuda a tomar decisiones de forma más ágil.
Muchas compañías que ofrecen información para una mejor toma de decisiones han ingresado al mercado latinoamericano a fin de ayudar a los agricultores a usar lo mejor que
puedan cada uno de sus recursos. Debido al gran tamaño de muchas fincas, el uso de las imágenes satelitales se han convertido en una herramienta clave para asegurarse de que no haya grandes áreas problemáticas en un campo, que dificulten, por ejemplo, la aplicación de productos químicos.
En América Latina ya hay quienes están empleando herramientas como Farmers Edge o Climate’s Field View, con las cuales pueden anticipar los tiempos de cosecha y, se presume que con su uso la agricultura latinoamericana experimentará un crecimiento, mejorando también su eficiencia para lograr mantener o superar los niveles de competitividad.
Cada vez más la Internet de Las Cosas (IoT) está ayudando a los agricultores latinoamericanos a interconectar varios dispositivos (digitales, informáticos y mecánicos), que tienen la capacidad de transferir y agregar datos para apoyar las operaciones en las fincas. Así, los sensores instalados en las plantas pueden indicar la necesidad de agua de cada uno en función de los datos recopilados y analizados sin interacción humana.
