La aceleración en la creación de datos, facilitada por la expansión de centros de datos, ha abierto nuevas avenidas para el monitoreo y la mejora de la producción de cultivos. A pesar de los significativos avances tecnológicos, el sector agropecuario ha enfrentado desafíos en la adopción y aplicación efectiva de estas tecnologías, evidenciado por la baja integración de tecnología smart farm entre los agricultores en países como Chile, comparado con altas tasas de adopción en otros lugares.
Los datos, tanto internos como externos, ofrecen una riqueza de información que, si se captura y analiza correctamente, puede desbloquear un potencial considerable para la eficiencia operativa y la innovación. Sin embargo, la rotación de personal, la falta de conocimiento y la ausencia de disciplina en la captura y almacenamiento de datos pueden representar obstáculos significativos, llevando a análisis ineficaces y a la subutilización de los datos recopilados.
Para maximizar el valor de los datos, es esencial estructurarlos adecuadamente. Las series de tiempo, los datos transversales y los paneles de datos son métodos eficaces para organizar la información, permitiendo un análisis más preciso y la generación de insights valiosos. Este enfoque metódico no solo mejora la toma de decisiones basada en datos sino que también prepara el terreno para la aplicación de soluciones avanzadas,
como la inteligencia artificial, para prever y satisfacer las demandas del futuro.
Para consolidar los avances en tecnología digital en el agro es imperativo adoptar buenas prácticas que permitan superar barreras digitales y adoptar un enfoque proactivo hacia la gestión de datos. Al hacerlo, los negocios agrícolas pueden no solo aumentar su productividad y sostenibilidad sino también alinear sus prácticas con las expectativas de una sociedad cada vez más digitalizada y consciente del medio ambiente. La
transformación digital en el agro es más que una tendencia; es una necesidad imperante para asegurar un futuro próspero y sostenible.
Caso Real: Datos e inteligencia artificial aplicado en la azúcar de cañas peruana
La aplicación de Bruna, una innovadora plataforma de IA chilena, ha marcado un hito en la agricultura de Perú, revolucionando la producción de caña de azúcar mediante tecnología y análisis de datos avanzados. Este caso destaca por su enfoque en mejorar la precisión de las predicciones de producción, logrando una asertividad del 95,3% con seis meses de anticipación, lo que constituye un cambio radical en la gestión y planificación de
las cosechas. A través de la combinación de transferencia de aprendizaje y modelos ecofisiológicos, Bruna ha podido anticipar y adaptarse a las condiciones agrícolas, incluso frente a desafíos como el fenómeno del Niño, gracias a su sólida base de datos históricos y actuales.
Más allá de la eficiencia productiva, el proyecto ha contribuido significativamente a promover prácticas agrícolas sostenibles, optimizando la gestión de recursos y alineando la producción con el cuidado ambiental.
Esta transformación no solo beneficia a los productores con reducciones en costos operativos sino que también fomenta la regeneración de ecosistemas, demostrando cómo la integración de datos y tecnología en la agricultura puede liderar hacia un futuro más inteligente, sostenible y resiliente ante el cambio climático.
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