El sector agro es uno de los más relevantes en España. Sin embargo, todavía tiene un reto al que enfrentarse: la digitalización. La inteligencia artificial (IA) en agricultura es una de las herramientas principales para poner fin a la brecha digital.

Las empresas agrícolas deben planificar sus cosechas y tomar decisiones. Sin embargo, los márgenes de error son demasiado grandes y acaba imponiéndose la improvisación. ¿Podemos evitarlo? Sí, mediante inteligencia artificial.

Gracias al uso de inteligencia artificial en agro puedes disminuir el margen de error en las predicciones, aprovechar mejor el volumen de datos con los que cuentas y tomar decisiones más rentables. Además, con la agricultura de precisión se logra un uso más eficiente con lo que a la vez que aumentas la productividad, logras contribuir a la protección del medioambiente.

¿Qué es la inteligencia artificial en agricultura?

La inteligencia artificial es definida por la RAE como la «disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico».

Sin embargo, esta definición no es suficiente para explicar todo lo que puede aportar a la agricultura. Con ella se puede monitorear y evaluar los suelos o mejorar exponencialmente la capacidad de elaborar predicciones fiables.

Ya estamos acostumbrados a escuchar hablar de la IA en infinidad de sectores, ¿por qué no íbamos a utilizar la inteligencia artificial en el campo?

El uso de la tecnología en el sector agro trae una ventaja que responde a uno de los grandes problemas de los agricultores. Permite producir más y trabajar menos. La importancia de la inteligencia artificial en la agricultura ha provocado que hasta 2019 generase más de 1.000 millones de euros y hasta 2024 las previsiones indican que generará más de 3.300 millones.

¿Qué tareas realiza la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial en agricultura ya forma parte del presente del sector. Todas las empresas agrícolas que mantienen como uno de los objetivos principales producir de forma más sostenible (aumentar la producción sin malgastar recursos) se aprovechan de la agricultura de precisión.

La inteligencia artificial y al agricultura de precisión han demostrado su utilidad en agricultura para aumentar los beneficios económicos pero también para tomar mejores decisiones agronómicas.

Actualmente la inteligencia artificial en la agroindustria ha demostrado ser muy útil para mejorar a nivel cuantitativo y cualitativo:

• Predicción del volumen de la cosecha (rendimientos o kg/ha, por ejemplo).
• Predicción de maduración, para saber cuando es el momento óptimo para realizar la cosecha, basándonos en unos indicadores de calidad de nuestro cultivo (pH, acidez, aceites, azúcares, etc.).
• Predicción meteorológica sin necesidad de instalar estaciones meteorológicas (ver estaciones meteorológicas virtuales).

¿Cómo la agricultura puede mejorar con la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es capaz de realizar mejores predicciones, con un margen de error que llega a ser inferior al 5 %. Sin embargo, esto no resta importancia al papel del técnico agrícola; solo le da datos más fiables para que pueda tomar decisiones precisas y ahorrar tiempo y dinero.

La optimización en la toma de decisiones tiene consecuencia directa en la planificación de cosecha:

Anticipación

Logras ir un paso por delante del resto y ganar una posición estratégica a la hora de negociar. Por ejemplo, te ayudará en el momento de negociar con proveedores.

Otro caso sería que, con la mejora de los datos, puedes elegir el momento idóneo para la cosecha y así conseguir vender el producto en el mejor momento. Es decir, con una mejor planificación consigues aumentar los beneficios.

Aumenta tu capacidad de negociación

Unido al punto anterior, con inteligencia artificial en agricultura logras mayor tranquilidad a la hora de negociar los contratos de venta con clientes al reducir posibles conflictos en fechas de entrega y volúmenes.

Reduce costes de producción

Gracias a una mejor eficiencia de la gestión de los recursos, como por ejemplo el número de personas necesarias y el momento de la contratación.

Además, tienes mayor conocimiento sobre, por ejemplo, la cantidad de fertilizante que necesitas, y con ello no malgastas recursos.

Mejora tu imagen

Las normativas estatales cada vez exigen una mayor digitalización y control sobre los productos utilizados. La exigencia a la hora de conseguir certificados privados como Global GAP también va en aumento.

Esta tendencia se mantiene en el uso de inteligencia artificial. En un sector que camina hacia la digitalización, ¿qué imagen da a los clientes que te quedes atrás?

¿Cómo funciona la agricultura de precisión?

La inteligencia artificial no funciona por ciencia infusa. Para que sus predicciones sean fiables necesita poder trabajar con un gran volumen de datos.

Lo que caracteriza a la IA es que puede hacer suposiciones, probarlas y aprender de ellas de forma autónoma. ¿Cómo? Para hacerlo se alimenta de los patrones o características que el sistema recibe gracias a los datos históricos que introducimos.

Es decir, la inteligencia artificial no aparta a un lado al factor humano, sino que lo potencia. El técnico, productor o empresa agrícola se erige como una figura clave en la introducción de datos de calidad. Sus dos fuentes principales son:

• Sistema de gestión o ERP: encontraremos registros de producciones históricas por parcela, variedad, zona, cultivo, productor, etc. También encontraremos información del parcelario (incluso, algunas veces, geolocalizado).
• Registros en campo: si el equipo técnico o incluso los propios productores toman datos de calidad en campo (como aforos, controles de maduración, afectación de plagas o enfermedades, etc.), estos representan una fuente de datos muy importante.

Además, estas dos fuentes de datos suelen complementarse con otras fuentes de información, como datos meteorológicos, imágenes satelitales, mapas de suelos o geolocalización de parcelas.

En definitiva, contar con datos digitalizados es uno de los asuntos más relevantes. Por eso contar una herramienta con una solución integral es la mejor opción. ¿Qué significa esto?

Una solución agrotecnológica integral es aquella que te permite digitalizar todos los apartados de tu empresa agrícola: un todo en uno. De esta manera puedes hacer cosas como introducir datos de campo o establecer puntos de control desde el móvil.

Un ejemplo de cómo la agricultura mejora con IA

La cooperativa catalana Covides cuenta con más de 2.000 hectáreas de viña y 650 socios en la zona del Penedès. Con la utilización de los métodos de predicción tradicionales una empresa vitivinícola se enfrentaba a márgenes de error que alcanzaban el 25 %.

Covides se unió a RawData para generar un modelo de predicción basado en inteligencia artificial. Desde entonces han llegado a alcanzar un margen de error del 5 %.

A Covides se le presentó una duda que afecta a la gran mayoría de empresas agrícolas. Las predicciones de maduración y volumen son excelentes, ¿pero será fácil su implementación? El resultado les sorprendió hasta a ellos mismos: la adaptación fue inmediata.

«Le puede interesar a cualquier persona interesada mínimamente en su explotación. Es una herramienta que necesitamos todos, sea para una cosa u otra. No descartaría a nadie», dice Josep Maria Galimany sobre el uso de una solución digital e inteligencia artificial.

El mayor reto: garantizar la sostenibilidad

Los retos a los que se enfrenta la agricultura han sido marcados por la propia Organización de Naciones Unidas (ONU) en sus Objetivos de Desarrollo Sostenible.

El sector agro se enfrenta a unos objetivos que, aparentemente, podrían resultar contradictorios pero que gracias a la digitalización van de la mano. Ante una población cada vez más numerosa debe garantizar su abastecimiento y, a la vez, es necesario disminuir el uso de productos, mejorar la calidad del suelo o realizar un consumo responsable de agua y otros bienes.

¿Cómo lo podemos lograr? Gracias al uso de inteligencia artificial en el sector agropecuario aumenta el conocimiento sobre el volumen y la calidad de los cultivos. Con ello ahorras una gran cantidad de recursos al saber si es necesario regar más o hacer un aclareo del fruto.

Por otra parte, los modelos de predicción también permiten conocer el punto óptimo de maduración por lo que el empresario agrícola puede organizar la recogida para que el producto llegue al almacén en el mejor momento y obtener un mayor beneficio. En definitiva, el uso de una solución agrícola integral permite aumentar la calidad y cantidad de la producción gracias a hacer un uso más eficiente de los recursos.

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