Los agricultores tienen problemas de confianza con Big Data, por las mismas razones que todos tenemos La agricultura de precisión está cambiando la forma en que las personas cultivan. Pero las trampas familiares de la recopilación de datos amenazan con frenar a la industria.

Cada 10 minutos, los agricultores con los que trabajamos obtienen signos vitales de todos los rincones de sus campos y huertas. Temperatura. Humedad. Presión barométrica. Poblaciones de insectos. Con una precisión asombrosa, un sistema de miles de sensores en red informa sobre las condiciones con un nivel de detalle inimaginable incluso hace una década.

Pero este es mi mayor temor: toda esta información, la columna vertebral de una floreciente industria de tecnología agrícola que tiene el potencial de remodelar la forma en que cultivamos alimentos, también tiene el potencial de dificultar la vida de los agricultores. Y a pesar de toda nuestra sofisticación tecnológica, podríamos terminar haciendo poco más que agregar ruido a sus ajetreadas vidas, en lugar de ayudarlos a cultivar más, mejores y más saludables.

Estamos sentados en el precipicio de un gran momento para la tecnología agrícola, ya que está a punto de convertirse en una industria de $ 22 mil millones para 2025. La agricultura de precisión (utilizando datos e IA para optimizar la agricultura) tiene un papel importante que desempeñar en eso. Pero para llegar allí, primero debemos comprender la diferencia fundamental entre la señal y el ruido para los agricultores en el terreno que utilizan nuestras herramientas.

En resumen, como proveedores de agtech, ¿cómo hacemos un mejor trabajo al brindarles a los agricultores "noticias que pueden usar"... y filtrar el resto?

El desafío para los productores

Los datos y el análisis ahora son fundamentales para casi todas las industrias. Sin embargo, persiste un tema común.

En un estudio , el 91% de los ejecutivos dijeron que sus datos no habían alcanzado un "nivel de transformación" dentro de su negocio. La mayoría mencionó la complejidad y la falta de capacitación como barreras.

Los proveedores de agricultura de precisión deben ser lo mismo: un simple peldaño hacia una decisión inteligente, no una montaña que escalar

Para los agricultores, estos desafíos son especialmente agudos. Ahora tienen acceso a más datos que nunca sobre sus cultivos. Usarlo, sin embargo, es otra historia. De hecho, un estudio de 2020 mostró que el 70 % de los agricultores dijeron que no tenían la capacitación necesaria para usar más datos en sus operaciones, y el 75 % dijo que no tenían tiempo para manejarlos.

Ponte en sus zapatos. Tiene múltiples sistemas que informan sobre varios aspectos de su operación. A menudo, estas herramientas no son compatibles entre sí, por lo que cada una entrega un conjunto diferente de números en una plataforma diferente. Se deja que los agricultores examinen esta avalancha de información, cuando realmente quieren conocimientos prácticos. Big data debe ser un asesor de confianza, no un adversario complicado.

Lo que los agricultores realmente quieren en sus datos

Hay una línea de la filosofía de Google de la que muchas empresas pueden aprender: "Puede que seamos las únicas personas en el mundo que pueden decir que nuestro objetivo es que la gente abandone nuestro sitio web lo más rápido posible". Los proveedores de agricultura de precisión deben ser lo mismo: un simple peldaño hacia una decisión inteligente, no una montaña que escalar. Para mí, esto se reduce a algunas consideraciones clave:

Datos versus conocimiento

Como científico que trabaja en este campo, sé todo sobre la inmensa cantidad de datos necesarios para hacer predicciones en estas granjas complejas. Pero lo que es mucho más valioso para un productor es la información práctica. Es como la diferencia entre un diagnóstico (saber lo que está mal) y un pronóstico (saber qué hacer al respecto). La tecnología de sensores contemporánea puede brindar a los agricultores un desglose fila por fila o incluso planta por planta de cosas como la presión de los insectos o la absorción de agua. Pero una cosa es empaparse de toda esa información y otra muy distinta saber qué hacer al respecto.

El marco de tiempo importa

En muchos casos, "procesable" depende del marco de tiempo. Los agricultores en el campo necesitan días, si no semanas, para organizar una respuesta a las condiciones cambiantes. Es por eso que informar sobre las condiciones en tiempo real es menos útil que anticipar lo que se avecina. Y aquí es donde la IA y el aprendizaje automático son indispensables. Una gran plaga para los productores con los que trabajamos es el gusano de la naranja navel. Estas polillas pueden diezmar un huerto rápidamente. Si los productores solo fueran alertados cuando el ataque estaba en marcha, quedarían indefensos. En cambio, necesitan herramientas que puedan predecir una infestación por adelantado y asesorar (o mejor aún, desencadenar automáticamente) una respuesta adecuada.

Alejar antes de acercar

En cualquier granja, hay diferentes personas que confían en los datos, desde personas en el campo que intentan tomar decisiones rápidas armadas con solo un teléfono inteligente hasta gerentes que estudian detenidamente gráficos y tablas en computadoras de escritorio. Es por eso que Agtech necesita seguir el ejemplo de la tecnología de consumo y poner la experiencia del usuario en primer plano. Los productos exitosos comienzan con un tablero simple donde cualquiera puede ver información de misión crítica como el clima, la presión de plagas, el manejo del agua y el estrés de la planta. Un productor puede profundizar tanto como quiera en la plataforma para obtener más información, pero puede estar tranquilo sabiendo que no tiene que hacerlo.

La independencia lo es todo

Un estudio de 2018 analizó las perspectivas de los agricultores sobre Big Data y descubrió que la privacidad y la propiedad se encontraban entre sus mayores preocupaciones. ¿Quién recopila los datos recopilados de mis campos? ¿Se vende a otros? ¿Los consejos que recibo sobre todo, desde el control de plagas hasta los fertilizantes, son imparciales y objetivos... o hay una agenda oculta? Es por eso que los proveedores de agtech deben ofrecer claridad sobre qué datos se recopilan, por qué y cómo se utilizarán en última instancia. Los granjeros tienen buen olfato para los conflictos de interés y nadie quiere que su información se venda a terceros o que se utilice potencialmente en su contra.

Frente a desafíos que van desde patrones climáticos cambiantes hasta interrupciones en la cadena de suministro, la agricultura de precisión representa una forma poderosa de ayudar a la naturaleza a alimentar a una población en crecimiento. Los datos correctos significan el potencial de hacer más con menos: menos insumos y costos más bajos para obtener mayores rendimientos y un mayor retorno de la inversión. Pero para que este potencial realmente se realice requiere mirar más allá de la recopilación de datos, el aprendizaje automático y la tecnología de punta y estar de acuerdo con la única persona que hace que todo esto sea posible: el agricultor.