Como viene ocurriendo en los últimos años, se celebró una nueva edición de Expoagro en el predio ferial y autódromo de la ciudad de San Nicolás, bien al norte de la provincia de Buenos Aires. Tal como ya había asomado en la edición 2022, las tecnologías digitales tuvieron un papel preponderante en el evento, en especial la inteligencia artificial (IA).

Se trata de la tecnología estrella a nivel mundial y en todos los sectores comerciales: la consultora de mercado IDC acaba de pronosticar que este año las inversiones en sistemas centrados en IA crecerán casi un 27% en relación al año anterior. 

Puntualmente en el agro, Markets and Markets estima que este año el sector invertirá unos US$1.700 millones en el tema a nivel global, cifra que aumentará a una tasa anual del 23% durante el próximo lustro para acomodarse en US$4.700 millones para 2028. 

Estos números se encuadran en un fenómeno aún mayor: Precedence Research estima que el mercado agtech, es decir, el de las startups de agricultura impulsadas por las nuevas tecnologías, alcanzó los US$21.000 millones durante el año que acaba de terminar.

Hacia un modelo de cultivos exitosos

En efecto, los datos continúan consolidándose como el aliado ideal para garantizar ciclos de cultivo exitosos o ganados saludables. La capacidad de la IA para predecir escenarios, generar pronósticos precisos y hasta anticipar situaciones genera cada vez más interés en el sector.

El sector agrícola dispone de una enorme cantidad de datos para nutrir sus modelos inteligentes: desde el clima y los patrones migratorios de animales como aves o insectos hasta la incidencia de los fertilizantes o insecticidas usados en los cultivos, hasta la forma en que afectan el rendimiento los ciclos de siembra y de riego o las condiciones del aire o de la tierra.

Todas estas variables -entre muchísimas otras: la lista es arbitraria y necesariamente incompleta- constituyen un modelo más que fértil para implementar estrategias de inteligencia artificial o machine learning (ML) que entiendan la situación, generen procesos de aprendizaje y apuntalen la toma de decisiones. 

Casos de uso fructíferos

Mapas de humedad de suelos con una precisión rotunda, seguimiento pormenorizado del estado de cada segmento de un campo o incluso la predicción de cambios climáticos que pueden remediarse con mayores niveles de riego, en caso de sequías como la que vive el país actualmente, o con la incorporación de calefactores, cuando amenaza una helada.

Los casos de uso son interminables y dependen de la creatividad y las necesidades de cada empresa del sector: la IA puede ayudar a monitorear el ganado, a predecir la mano de obra que se necesitará en una cosecha, a implementar agricultura de precisión…

La última edición de Expoagro reforzó la sensación de que la industria parece encaminada hacia una transformación en la que el éxito, la eficiencia, la productividad y la competitividad dependen de la capacidad de hacer un uso inteligente de los datos. El terreno está sembrado. Y las empresas pioneras ya están recogiendo sus primeros frutos.

¿Qué avance tecnológico de los presentados en Expoagro te pareció más importante o más adecuado para las necesidades de tu organización? LINK.

 ¿Te interesaría conocer cómo podemos ayudar desde Practia a implementar tecnologías digitales en tu negocio? Contáctanos haciendo click aquí y conoce más sobre nosotros en nuestras redes LinkedIn y Twitter.