Herramientas que ayudan a la toma de decisiones agrícolas

Algunos aspectos de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TICs). Fortalezas para potenciar y debilidades para superar.

Por: Hugo Permingeat

La capacidad productiva que muestra la agricultura desde hace algunos años, tanto a nivel global como local, no es novedad. Este año, por ejemplo, los datos hablan de una producción récord. La generación de conocimientos en diferentes disciplinas que luego se traducen en desarrollos y adopción de tecnologías, es el punto de partida para comprender estos resultados. Una de estas tecnologías refiere a la información y comunicación, las conocidas TICs, que pueden contribuir a la toma de decisiones agrícolas.

Un artículo recientemente publicado por Eitzinger y col. (2019) hace mención a la importancia de las TICs en los proyectos de desarrollo agrícola. Estos autores analizan que la mayoría de los servicios de información se centran en proporcionar información sobre precios, prácticas agrícolas y clima. Pocos servicios ofrecen capacitación y servicios de extensión a los agricultores y menos aún oportunidades para que los agricultores compartan sus experiencias entre ellos y con los demás. Compartir experiencias e información es crucial, ya que los agricultores suelen preferir tomar sus decisiones basándose en las discusiones y en sus propias experiencias.

La preferencia de los productores en participar del proceso de toma de decisiones cambia el papel de los agentes de extensión: los técnicos de extensión se convierten en catalizadores, facilitadores y promotores de la generación e intercambio de conocimiento. Las TICs pueden mejorar el diálogo y el intercambio de conocimientos entre los agricultores, y pueden llevar a escala estos enfoques de extensión. En concordancia con estas características, Eitzinger y col. (2019) diseñaron y describieron un sistema de monitoreo denominado GeoFarmer.

De todos modos, el uso de las TICs en la agricultura no siempre conduce automáticamente a mayores rendimientos y beneficios para los agricultores. A pesar de que el acceso y uso de las TICs está surgiendo rápidamente en los países en desarrollo, aún existen barreras para acceder a los servicios agrícolas basados en teléfonos móviles. Es cierto que se lograron avances a través de iniciativas de digitalización que conducen a mejoras para la agricultura en pequeña escala, pero todavía no llegan a muchos agricultores en países en desarrollo. La falta de conectividad y de capacidad digital y la poca capacidad de uso de las aplicaciones de TICs son algunos de los impedimentos que retrasan la implementación de la agricultura digital en el contexto rural. Es imperativo, por lo tanto, abordar soluciones a estas deficiencias para evitar una brecha digital con grupos marginales de pequeños productores.

En otro artículo, Tummers y col. (2019) realizaron una búsqueda sistemática en la literatura científica de los últimos años (38 estudios primarios) sobre la identificación de las características y los obstáculos de los sistemas de información de gestión de empresas agropecuarias (SIG) utilizados para respaldar la administración de las mismas. Esta información permite apoyar la toma de decisiones al proporcionar información oportuna sobre la planificación, el control y las funciones operativas de una organización. El objetivo principal de los SIGs es reducir los costos de producción, mantener una alta calidad y seguridad del producto y cumplir con los estándares agrícolas, una suerte de trazabilidad en la producción, que ayuda a realizar un seguimiento de los procesos comerciales para maximizar el beneficio de la empresa agrícola.

Más allá de las ventajas y oportunidades de la herramienta, los autores identificaron sólo dos características (entre 81 analizadas) como las más dominantes: la gestión financiera y los informes financieros, que no están directamente relacionadas con la agricultura. Además, identificaron que el SIG enfrenta una gran cantidad de obstáculos (concretamente 53), de los cuales los relacionados con los formatos de datos estandarizados y la integración del sistema fueron los más frecuentes. También, se observa que el diseño de arquitectura y el conocimiento de los sistemas de información de modelado pueden considerarse débiles. En la mayoría de los estudios se evidencia que existe una falta de conocimiento entre los investigadores de los SIG sobre los marcos de arquitectura actuales que distinguen múltiples vistas para representar arquitecturas de varias perspectivas de interés de los usuarios. Los autores creen que muchos conceptos y técnicas pueden adoptarse desde el dominio de la arquitectura de software. Aquí un nuevo desafío para desarrolladores de SIGs.

Los modelos de predicción temprana de rendimiento de los cultivos es un desafío que se resuelve con frecuencia mediante la combinación de datos de detección remota y modelos de cultivos. Estas herramientas también contribuyen de manera importante en los niveles productivos, a pesar de que también muestran limitaciones. Gaso y col. (2019) evaluaron dos métodos basados en datos de detección remota para predecir el rendimiento del trigo a escala de campo en Uruguay, mediante la utilización de imágenes Landsat. A pesar de que tienen una utilidad limitada para estimar con precisión el rendimiento de los cultivos en la escala promedio del campo agrícola, podrían ser adecuados para predicciones tempranas de volúmenes de cosecha, en el momento de la floración, en grandes áreas agrícolas o incluso a nivel nacional. Además, a partir de las imágenes de satélite se pueden recrear los mapas de rendimiento histórico de la región.

Como puede observarse, en las diferentes investigaciones analizadas se detectaron aspectos muy valiosos para la gestión agrícola en diferentes escalas de producción; pero también se detectaron limitaciones que seguramente son y serán objeto de estudio o desafíos para hacer más eficientes estas tecnologías en los sistemas productivos. Su adopción en los diferentes eslabones de las cadenas acelerarán los procesos investigativos para disponer y utilizar estas herramientas en el marco de una agricultura más precisa, inteligente y eficiente.

� Siendo Socio Aapresid podés acceder a ésta información y a mucho más desde la Biblioteca Digital Aapresid.

REFERENCIAS

• Eitzinger A, Cock J, Atzmanstorfer K, Binder CR, Läderach P, Bonilla-Findji O, Bartling M, Mwongera C, Zurita L, Jarvis A. 2019. GeoFarmer: A monitoring and feedback system for agricultural development projects. Computers and Electronics in Agriculture 158: 109–121

• Gaso DV, Berger AG, Ciganda VS. 2019. Predicting wheat grain yield and spatial variability at field scale using a simple regression or a crop model in conjunction with Landsat images. Computers and Electronics in Agriculture 159: 75–83

• Tummers J, Kassahun A, Tekinerdogan B. 2019. Obstacles and features of Farm Management Information Systems: A systematic literature review. Computers and Electronics in Agriculture 157: 189–204