La revolución de la inteligencia artificial en la agricultura

La agricultura productiva de frutas y hortalizas es uno de los sectores productivos que reciben más presiones en materia de control de costes, uso de recursos y sostenibilidad. Por esa razón, la utilización de herramientas avanzadas como sistemas digitales (ERP y FMS, principalmente) sensorística, imágenes satelitales o maquinaria inteligente hace décadas que comenzó su introducción en Europa, Latinoamérica y el resto del mundo, siendo hoy una práctica cada vez más común. La Inteligencia Artificial supone un nuevo e interesante paso en la agricultura.

 

Los datos como recurso de uso agrícola

Millones de datos generados en tiempo real: múltiples parcelas y cultivos en diferentes territorios, tareas planificadas y ejecutadas, incidencia de plagas y enfermedades, riegos, insumos adquiridos, almacenados y destruidos, maquinaria utilizada, cosechas realizadas, sensores en campo, imágenes satelitales, información de clima, cuadernos de campo, protocolos de calidad, agricultores asociados, envases, mercancía recibida, horas de producción en empaque o confección, trabajadores en centros de producción, referencias, artículos, pedidos, clientes, etc. La lista puede ser casi infinita.

Debemos preguntarnos si nuestras organizaciones consiguen organizar, integrar y extraer valor de todas esas fuentes de datos. Porque la realidad es que los datos son ya uno de los insumos de mayor valor para la producción agrícola actual. Igual que necesitamos extraer el máximo rendimiento a cada gota de agua, hacer lo mismo con cada dato nos permitirá adaptarnos a un mercado cada vez más competitivo y complejo.

El uso de los datos permite a empresas y cooperativas mitigar riesgos e identificar oportunidades clave en un entorno cada vez más competitivo y voluble. En este escenario de incertidumbre es donde entra como protagonista la Inteligencia Artificial.

Qué impacto tiene la Inteligencia Artificial en la agricultura

La Inteligencia Artificial permite (r)evolucionar la forma en que se gestionan las operaciones y se toman las decisiones estratégicas, al proporcionar capacidades predictivas y analíticas que facilitan a las empresas adaptarse de manera proactiva a los cambios en el entorno.

El cerebro humano sólo tiene la capacidad de tener en cuenta un máximo de entre 5 y 10 variables. Sin embargo, en el sector agroalimentario, donde las decisiones estratégicas dependen, como hemos comentado, de la capacidad para analizar y comprender un vasto conjunto de variables, la IA ya ha demostrado su valía en numerosos casos de uso, como por ejemplo a la hora de la identificación de trabajadores en el campo o para el control de la calidad de los productos en el tratamiento postcosecha, desplegando su capacidad para automatizar tareas repetitivas, mejorar la precisión y eficiencia, y optimizar el uso de recursos escasos.

Así, el verdadero potencial de la IA en la agricultura se consigue al integrarse digitalmente con todos los procesos, se dispone de una abundancia de datos de alta calidad y se ejecutan acciones a partir de los resultados de los algoritmos.

Margaret: negocios agroalimentarios inteligentes

Por todo ello, Hispatec desarrolló Margaret, la primera plataforma de Inteligencia Artificial agroalimentaria, lanzándola al mercado en 2021. Margaret es capaz de gestionar diferentes escenarios futuros, describiendo la forma en la que impactarán en tu estrategia corporativa y mostrando la mejor decisión para cada objetivo de negocio. Así, se presenta como una aliada estratégica, capaz de guiar a las personas responsables en la toma de decisiones informadas y proactivas.

Margaret representa el avance hacia una agricultura más inteligente, eficiente y sostenible. Con su capacidad para analizar datos, prever tendencias y ofrecer recomendaciones precisas, está allanando el camino hacia un futuro agrícola más prometedor.

Desde el cultivo hasta la distribución, toda la red agroalimentaria está sujeta a una múltiples variables y desafíos que son posibles afrontar con la ayuda de Margaret. Su motor de procesamiento de última generación es capaz de tratar grandes volúmenes de datos (Big Data) con precisión y rapidez, lo que le permite desarrollar aplicaciones adaptadas a las necesidades específicas de cada uno de los protagonistas de la industria.

Dicho de otra forma, Margaret emerge como un socio indispensable para convertir datos dispersos en decisiones estratégicas fundamentadas. Nuestra plataforma no solo recopila información, sino que la transforma en una valiosa fuente de conocimiento. Tiene la capacidad de estructurar y relacionar diversas fuentes de datos, desde el histórico de operaciones hasta datos de sensores, pronósticos climáticos, fuentes legales y estudios de mercado. Al hacerlo, nuestros algoritmos inteligentes extraen patrones y tendencias significativas que son cruciales para cualquier organización agroalimentaria y la toma de decisiones.

¿Cómo funciona Margaret?

1) Margaret recoge todo tipo de datos de diversos orígenes (aplicaciones, sistemas y bases y servicios de datos), los contextualiza en una taxonomía de negocio agrícola diseñada por Hispatec y los almacena en sistemas Big Data.

2) La plataforma cuenta con una Store de Algoritmos, tanto de nuestra empresa como de terceros, que convierten los datos en información útil (inteligencia decisional).

3) Sistemas de gestión de la cadena de suministro .el uso de software de gestión, como ERPagro, ofrece un control global de las operaciones de precosecha y poscosecha, del campo al mercado destino. 

4) Posteriormente, los motores especiales para imágenes y datos geolocalizados de Margaret procesan los algoritmos en un sistema de tratamiento avanzado.

5) Los datos contextualizados y los resultados de los algoritmos se entregan de diferentes modos, según la necesidad de cada organización, para que las personas puedan tomar decisiones y los sistemas automáticos puedan ejecutar acciones (Robots, maquinaria, ordenadores de riego, etc).

Ejemplos reales de aplicación de Margaret

  • Fertirriego inteligente: Inteligencia prescriptiva. Margaret propone recomendaciones de fertirriego basadas en las condiciones específicas de cada parcela: cultivo, predicciones de clima, sensores, imágenes satelitales. La recomendación se puede visualizar en una aplicación y ejecutar directamente con cabezales conectados.
  • Predicción de cosecha: Inteligencia predictiva. Nuestros clientes reciben de Margaret predicciones de cosecha a corto, medio o largo plazo para agilizar su toma de decisiones sobre datos objetivos.
  • Integración de algoritmos: Las empresas y centros de conocimiento ponen en Margaret sus algoritmos a disposición de otras organizaciones. Margaret incorpora fuentes de datos externas para ejecutar los algoritmos.
  • Análisis de impacto: Inteligencia diagnóstica. Margaret te permite conocer el impacto real de cada acción, tratamiento o tarea realizado en tu cultivo. Podrás tomar decisiones basadas en datos y optimizar la producción.

 

Talento humano + talento digital

La experiencia del equipo de Hispatec en más de 30 países de cinco continentes nos ha demostrado de manera clara que el impacto de la Inteligencia Artificial en la agricultura es mayor cuando se utiliza como complemento para la potenciación de la labor humana, tanto en la parte estratégica como en la operativa.

El éxito actual y futuro será de personas ayudadas y complementadas por IA. Si quieres conocer más sobre Margaret e Hispatec, sólo tienes que solicitarnos una reunión.