España sigue avanzando a buen ritmo en digitalización. En 2018 fue el país, junto con Irlanda, que más progresó en esta materia, de acuerdo con el Índice de Economía y Sociedad Digital (DESI), que elabora la Comisión Europea. Actualmente se encuentra en la décima posición, pero con desigual avance entre grandes empresas y pymes, fundamentalmente debido a la poca formación tecnológica.

Manuel Pérez-Ruiz. Área de Ingeniería Agroforestal. Director del Máster de Agricultura Digital e Innovación Agroalimentaria. Universidad de Sevilla.

Con respecto a la digitalización en el sector agrícola, se sigue mejorando. La inversión se ha triplicado en España en los últimos años y el pasado 29 de marzo se presentó en Consejo de Ministros la Estrategia de Digitalización del Sector Agroalimentario y Forestal y del Medio Rural, que tiene como objetivo apoyar e impulsar la transformación digital.

Figura 1. En el sector del agro sólo aquel que sea capaz de llegar desde el dato al conocimiento tendrá un hueco (ilustración inmatrapero.com/blog/).

La agricultura de precisión o agricultura digital es la aplicación de las tecnologías o desarrollos procedentes de la ingeniería, la información y las comunicaciones a la agricultura para aumentar la eficiencia de la producción y reducir los riesgos. Implica la toma de datos relevantes para la producción agrícola, el análisis de la información con gran cantidad de datos y la toma de de­cisiones (figura 1).

Decisiones relacionadas con el qué, cuándo, dónde y qué cantidad de insumos se usará: semillas, agua, fertilizantes o agro­químicos. Si a toda esta información y de­cisiones tomadas, le seguimos añadiendo información útil como climatología, histórico de las explotaciones, genética de los cultivos, mercados de productos básicos y las tendencias a largo plazo, podremos co­menzar a predecir rendimientos, plagas, en­fermedades y, en definitiva, a ofrecer pro­ductos más nutritivos y saludables.

Como profesor de una Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica, en la última década he estado involucrado en la optimización de los sistemas de producción de alimentos a través de proyectos de investigación y educación.

Foto 1. Alumnos del Máster de Agricultura Digital e Innovación Agroalimentaria de la Universidad de Sevilla.

Desde nuestro grupo de investigación Smart Biosystems Laboratory pensamos que para conseguir alimentar al mundo en 2050, la agricultura de precisión, la mecanización avanzada y la sostenibilidad, son factores claves.

Se necesitará un aumento de alimentos de calidad siendo los recursos cada vez más li­mitados (agua, energía, etc.). Por suerte, el sector está cambiando y evolucionando mu­cho, sobre todo en la incorporación y la adaptación de tecnologías como la inteligencia artificial, los satélites, los guiados autónomos en tractores, los aperos inteligentes, los drones y el control real.

De­bido a que algunas de estas tecnologías empiezan a verse con normalidad en el sector, las universidades han comenzado a crear un nuevo perfil de agrónomo que deberá tener asimiladas competencias digitales, y trabajar con soluciones digitales que gobiernen los sistemas primarios de producción y las industrias agroalimentarias (foto 1).

Minimizar los riesgos

Condiciones meteorológicas inciertas, plagas, enfermedades, inestabilidad de los mercados… La producción agraria se enfrenta a riesgos inherentes a su propia actividad, que actualmente pueden ser minimizados gracias a la interrelación de datos. En las últimas dos décadas, se han desarrollado muchas tecnologías para recopilar datos sobre cultivos y su manejo, suelos y clima, procesar datos y convertirlos en información útil y decisiones, y comunicar esta información/decisiones a los usuarios finales.

Esta última parte, la comunicación al usuario, no se ha desa­rrollado al nivel esperado. Existe controversia sobre si tenemos clientes, usuarios, be­neficiarios, etc., para muchas de estas nuevas tecnologías y desarrollos. Esto nos lleva a preguntas como ¿quién paga la tecnología?, ¿Servicio o producto?, ¿Cus­to­mizar la ex­periencia con el cliente mejora la rentabilidad?. Lo que está claro es que estas tecnologías y sistemas permiten a los agricultores gestionar los cultivos de una forma eficiente, basándose en información certera y no en una simple inspección visual o en la mera intuición.

Sistemas inteligentes para la toma de decisiones

Nuestros empresarios agrícolas ya tienen a su disposición maquinaria agrícola, como se podrá ver en Demoagro 2019, con capacidad de leer mapas de prescripción e integrar sensores de cultivos para variar espacialmente las aplicaciones de insumos a fin de satisfacer las necesidades de cada zona de la parcela.

Algunas de estas máquinas también pueden transmitir información a los responsables de la toma de decisiones mediante telemetría. Si hablamos de sistemas de riego, estos tienen la capacidad de integrar sensores para monitorizar el estado hídrico del cultivo para variar la aplicación del agua en un riego.

Figura 2. Hello Tractor conecta a los agricultores con las flotas disponibles y sus propietarios. En África solo hay un promedio de 13 tractores por cada 100.000 km.

Los teléfonos móviles pueden ser usados para volar un vehículo aéreo no tripulado sobre una explotación y obtener información del estado nutricional del cultivo. Las principales compañías de semillas han estado desarrollando sistemas de siembra inteligentes que seleccionarán la variedad de cultivo y la dosis de siembra en el momento, para adaptarse a las características del suelo.

Las TICs están mejorando enormemente la agricultura en todo el mundo. Un claro ejemplo es el éxito de la app Hello Tractor (el Uber de los agricultores). En zonas rurales de Nigeria, Kenia, Senegal, Sudáfrica, Tanzania o Mozambique utilizan esta aplicación que está solucionando el problema de la baja mecanización del campo. Permite que los agricultores que no pueden comprar maquinaria para trabajar sus tierras, alquilen tractores a través de sus teléfonos móviles y de forma asequible. Pero, ¿y si el agricultor no tiene te­lé­fono móvil? En esos casos, Hello Tractor dispone de una red de agentes de reserva locales para facilitar el servicio y reducir la brecha digital (figura 2).

Prevenir una avería antes de que se produzca

Foto 2. Se usa big data para conocer el estado mecánico del vehículo, lo que permite hacer un mantenimiento predictivo.

Imagínense al personal de un taller/servicio técnico de cualquier fabricante de tractores y pueblo de España acudiendo a una explotación agrícola en su área de trabajo para evitar una avería que aún no se ha producido, al más puro estilo “Minority Report”. Con el tractor y aperos conectados, la información en tiempo real es posible, posibilitando prever cuándo un vehículo agrícola va a tener una avería, acceder a los códigos de diagnóstico, agendar una visita al taller o hacer recomendaciones para reducir costes de reparación de forma significativa (foto 2).

El mantenimiento predictivo actúa analizando los indicadores clave del tractor para adelantarse a la avería y comunicar al usuario la solución antes de que se convierta en un problema mayor. Datos como potencia efectiva consumida en cada operación, consumo de combustible en tiempo real, dosis de aplicación con un pulverizador (l/ha), etc., tomados por el vehículo y enviados a la nube, permiten plantear nuevos modelos de negocio, incluso replantear fórmulas de propiedad del vehículo diferentes a las actuales, como un pago por uso real.