Decisiones basadas en el conocimiento
La Ciencia de Datos puede transformar la eficiencia en la producción de Agronegocios al mejorar la toma de decisiones en diversas áreas de la agricultura, la cadena de suministro y la gestión de recursos.
En la agricultura de precisión, la ciencia de datos ayuda a monitorear y optimizar las condiciones de crecimiento de los cultivos para maximizar el rendimiento minimizando el uso de recursos.
Al desplegar sensores IoT para recopilar datos sobre la humedad del suelo, niveles de nutrientes y condiciones climáticas, los agronegocios obtienen información en tiempo real sobre las necesidades de los cultivos.
Los modelos predictivos recomiendan los mejores momentos para la siembra y la cosecha, mientras que las imágenes satelitales y los drones permiten un monitoreo detallado de la salud de los cultivos. Con aprendizaje automático, los agronegocios pueden ajustar la aplicación de agua, fertilizantes y pesticidas según las necesidades específicas, reduciendo el desperdicio y maximizando el crecimiento.
La gestión de plagas y enfermedades es otra área crítica donde la ciencia de datos ofrece beneficios significativos. El software de reconocimiento de imágenes detecta signos tempranos de plagas o enfermedades, lo que permite una intervención rápida. Además, el modelado predictivo basado en datos históricos y ambientales ayuda a anticipar brotes de plagas, lo que permite el uso de pesticidas de forma dirigida y rentable, y reduce la exposición a químicos.
En la optimización de la cadena de suministro, la ciencia de datos ayuda en la gestión de inventarios, igualando la oferta con las previsiones de demanda para evitar la sobreproducción o la escasez.
Los algoritmos de optimización de rutas reducen los costos de transporte y minimizan los tiempos de entrega, reduciendo la pérdida de productos. Además, el seguimiento de datos y la tecnología blockchain añaden transparencia y trazabilidad a la cadena de suministro, asegurando la calidad de los productos y el cumplimiento de normativas de seguridad.
La asignación de mano de obra y recursos también se optimiza mediante conocimientos basados en datos. El análisis de gestión de la fuerza laboral predice las necesidades de personal según las tendencias estacionales, permitiendo una planificación eficiente.
Los algoritmos de asignación de recursos distribuyen elementos esenciales como agua, energía y equipos según las necesidades, evitando el desperdicio. El mantenimiento predictivo de maquinaria minimiza el tiempo de inactividad inesperado, reduciendo tanto los costos de reparación como los retrasos operativos.
La ciencia de datos también ayuda a los agronegocios a adaptarse a la variabilidad climática y a mitigar riesgos derivados de condiciones climáticas extremas. Al incorporar modelos de pronóstico meteorológico, los agricultores pueden prepararse para condiciones adversas, garantizando el uso eficiente de los recursos.
Las herramientas de análisis de escenarios también apoyan la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre, mientras que la optimización en la selección de cultivos basada en datos ambientales e históricos ayuda a identificar variedades de cultivos resistentes y adecuadas para condiciones climáticas específicas.
El modelado financiero y la evaluación de riesgos son también aplicaciones críticas en los agronegocios. Los modelos predictivos ayudan a evaluar la viabilidad financiera y el retorno de inversión (ROI) de diversos cultivos y prácticas agrícolas, apoyando en decisiones de inversión.
El modelado de seguros permite a los agricultores tomar decisiones informadas sobre el seguro de cultivos en función de las previsiones de riesgo. Además, los modelos de calificación crediticia evalúan la solvencia de los pequeños agricultores, haciendo que las opciones de financiamiento sean más accesibles para quienes más lo necesitan.
La sostenibilidad y la reducción de la huella de carbono son cada vez más importantes. Los análisis de sostenibilidad basados en datos permiten rastrear el uso del agua, insumos químicos y emisiones de carbono, brindando información práctica para reducir el impacto ambiental.
Los algoritmos de rotación de cultivos y optimización de la salud del suelo ayudan a disminuir la dependencia de fertilizantes químicos al tiempo que apoyan la productividad a largo plazo. El modelado de secuestro de carbono cuantifica el impacto ambiental de prácticas sostenibles, permitiendo a los agronegocios cumplir con las normativas y atraer a consumidores conscientes del medio ambiente.
Al integrar la ciencia de datos en estas áreas, los agronegocios pueden lograr una mayor eficiencia, mayores rendimientos, menores costos y un modelo de producción más sostenible.
Referencias Sugeridas
Beriy, A. (2019) Data Driven Decision-Making for Smart
Agriculture. Center for Sustainable Development. Earth Institute. Columbia University. https://csd.columbia.edu/sites/default/files/content/docs/ICT%20India/Papers/ICT_India_Working_Paper_8.pdf
Rozenstein, O. et al. (2024) Data-driven agriculture and sustainable farming: friends or foes? Precision Agriculture. https://link.springer.com/article/10.1007/s11119-023-10061-5
