El podcast Tecnohumanos, dedicado a las nuevas tecnologías, tuvo como invitado a Albert Duaigües, CEO de RawData. Durante la charla se destacó la necesidad de digitalizar el sector agrícola para mejorar la toma de decisión y conseguir el desarrollo sostenible.
Puedes escuchar el podcast completo aquí. Además, para conocer las declaraciones más destacadas sobre las últimas novedades en agrotecnología solo tienes que seguir leyendo.
¿Cuál es la respuesta del sector agro a la digitalización?
Hay de todo. Hay empresas agro súper punteras y abiertas a la innovación tecnológica. Luego hay personas que lo ven difícil, siguen con el papel y la libreta y todavía no son capaces de ver la ventaja de digitalizar. Nos encontramos con todo este abanico de situaciones.
Nosotros lo que intentamos es facilitar muchísimo que la gente que es más incrédula cambie de parecer y vea la utilidad de estas tecnologías ofreciéndoles pruebas gratuitas, para que ellos mismos puedan ser conscientes de que eso que parece tan complicado no lo es. A veces cuando lo explicas podría dar la sensación de que son cosas demasiado innovadoras para la agricultura y cuando lo prueban cambian de opinión.
Hemos decidido introducir mucha capa de usabilidad para que todo esto sea súper fácil y para que la gente no necesite periodos de formación amplios. El objetivo es que sea tan fácil de utilizar como WhatsApp: todo el mundo lo tiene en su móvil y la gran mayoría sabe usarlo sin hacer un curso.
Mi padre sabe utilizar WhatsApp con 70 años y lo que pretendemos es que cualquier persona que sepa utilizar WhatssApp también sepa utilizar nuestra tecnología.
¿Cómo se creó RawData?
RawData es una compañía que fundamos en 2018 con David Olmo después de haber cursado un máster en Big Data y haber dedicado nuestro Trabajo de Fin de Máster (TFM) a hacer predicciones con datos en agricultura.
Tanto David como yo venimos de familias dedicadas a la agricultura y yo había participado en otros proyectos de agrotecnología. En el TFM involucramos a futuros usuarios de predicciones y vimos que los modelos tenían un potencial muy grande y aportaba mucho valor a los posibles clientes, empresas del sector agroalimentario. David tenía muchas ganas de emprender, yo ya tenía experiencia anterior y la decisión fue fundar RawData.
¿Para qué sirven los modelos de predicción?
Básicamente predecimos la cosecha; dos variables muy importantes. La maduración, o sea cuándo va a estar el producto (uva, cerezas, melocotón, etc.) listo para obtener la mejor calidad.
También predecimos el volumen: cuántos kilos vas a obtener. Estas dos variables son muy importantes porque arrastran muchísimas decisiones.
¿Cómo se introducen los datos?
Hay fuentes de datos que nosotros compramos. Por ejemplo, tenemos un banco de datos meteorológico, que influye mucho. Hay otro banco de datos que son imágenes satelitales y después hay otro banco de datos que son los históricos del cliente.
¿Dónde trabaja RawData?
Nosotros empezamos con la parte de inteligencia artificial y a partir de aquí vemos que hay un reto. Nos damos cuenta de que hay empresas que todavía no están en esta etapa y que aún están digitalizándose.
RawData es una plataforma modular, un todo en uno, en el que acompañamos al cliente desde etapas tempranas de la digitalización. Por ejemplo en toma de datos en campo a través de la aplicación móvil, registros de información, etc., para centralizarlo en una única plataforma. A partir de ahí acompañamos al cliente en módulos de agricultura de precisión o predicción de cosechas, que sería lo más top a nivel tecnológico que hacemos.
¿Cómo se hace la toma de decisiones?
Lo que hacemos son sistemas de apoyo a la decisión. No pretendemos que el modelo sustituya, ni mucho menos, al equipo técnico o a los agrónomos. Lo que buscamos es que no solo se basen en su experiencia, que suele ser mucho, sino que también se apoyen en otra herramienta que prediga.
A partir de aquí si pueden tomar mejores decisiones… Si su objetivo es vendimiar una uva a 12 grados que no la vendimien ni a 13 ni a 11. Que puedan hacerlo a la máxima calidad que ellos consideren.
¿Cómo funciona el módulo de reconocimiento facial?
Es muy innovador. Viene motivado por la inquietud que tenemos en RawData por aproximar las tecnologías al sector. El reconocimiento facial lo que hace es verificar la identidad de los trabajadores.
El problema que tienen es que en un periodo muy corto de tiempo las empresas necesitan mucha gente para cosechar. Las empresas lo hacen contratando a una ETT o ellos mismos con su departamento de recursos humanos.
Igual contratan a 300 personas para 3 meses. Con nuestro sistema de reconocimiento facial lo que hacemos es que el responsable de personal se descargue una aplicación móvil, los identifica con una imagen y el responsable de campo hace fotos a la gente y la aplicación le confirma si esa persona está dada de alta. Además también registra hora de entrada, salida, datos de productividad, etc.
Todo esto lo tienes disponible en tiempo real. Eso provoca que si estás a las 9 de la mañana y tú creías que ibas a tener 100 personas y solo tienes 50 ese dato lo tienes al momento. Venimos de que la gente registre todo esto a papel.
Si lo registras a papel, la persona que está en el campo no vuelve a oficina hasta mediodía o final de la tarde. Así el director de producción no se da cuenta de que ese día en vez de cosechar 100 personas solo lo han hecho la mitad. Esto produce fallos en cuanto a operaciones.
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