Agricultura inteligente es un concepto relacionado al sector agrícola que en la actualidad es ampliamente utilizado. Este concepto, conocido en inglés como smart farming, se define como una forma innovadora de hacer agricultura, por lo que es correcto decir que se trata de un tipo de agricultura.
La agricultura inteligente es aquella que se realiza utilizando tecnologías avanzadas, que si bien requieren una inversión económica considerable, permiten optimizar el uso de recursos de tal forma que la rentabilidad obtenida es elevada, lo que termina por justificar dicha inversión.
Básicamente, el objetivo es aumentar la productividad agrícola, pero no a cualquier costo: se buscan mejorar los rendimientos, al tiempo que se reduce el uso de recursos clave como agua y suelo, pero también de insumos como fertilizantes y agroquímicos, para así aumentar la sostenibilidad de la producción. Además, hay que agregar dos puntos: se busca la adaptación ante las disrupciones climáticas y se buscan tomar decisiones basadas en datos, no en el sentimiento.
La importancia de la agricultura inteligente radica en aumentar la sostenibilidad de nuestros sistemas productivos. Con la Revolución Verde se priorizó el aumentar los rendimientos agrícolas a cualquier costo, lo que ayudó a evitar hambrunas en diversas regiones del mundo (el crecimiento poblacional nos estaba ganando). Sin embargo, producir a cualquier costo ya no está permitido, y la agricultura inteligente nos permite optimizar al máximo el uso de los recursos e insumos.
Las tecnologías utilizadas para hacer agricultura inteligente son:
- Internet de las cosas (IoT): Hablamos de sensores que miden todo tipo de variables de los cultivos, como humedad, temperatura, nutrientes del suelo, NDVI, etc., y que están conectados a plataformas digitales.
- GPS y drones: Permiten realizar mapeo de campos y monitoreo de cultivos, con lo cual es posible entender cómo se distribuyen la humedad, los nutrientes, y las plagas y enfermedades en una determinada superficie.
- Inteligencia artificial (AI): Sirve para analizar datos y tomar decisiones. Si bien ya hay modelos avanzados, todavía se deben analizar y ajustar las recomendaciones obtenidas, para evitar errores graves.
- Big data: Permite almacenar y analizar grandes cantidades de información, para detectar patrones que permitan a su vez mejorar aspectos específicos de la operación. Su uso será potenciado por la inteligencia artificial.
- Imágenes satelitales: Permiten observar grandes áreas agrícolas de forma precisa, siendo que las resoluciones actuales ya permiten realizar el mapeo de campos y el monitoreo de cultivos de forma rápida.
Es importante mencionar que, como ocurre como muchos otros tipos de agricultura, es normal que surjan dudas sobre cuándo estamos hablando de agricultura inteligente y cuándo hablamos, por ejemplo, de agricultura de precisión.
De hecho, es común que ambos conceptos se utilicen como sinónimos, siendo que no se trata de lo mismo. Sí, ambos son tipos modernos de agricultura, pero hay diferencias sutiles que no se deben pasar por alto.
Diferencias con la agricultura de precisión
El enfoque principal de la agricultura de precisión, cuyos antecedentes se remontan a la década de 1970 con el surgimiento del GPS, es optimizar el uso de insumos tales como agua, semillas y fertilizantes. La idea clave detrás de este tipo de agricultura es que no todo el campo necesita la misma cantidad de insumos.
En este sentido, investigadores como Wolfert et al. (2017), consideran que la agricultura de precisión es una fase previa a la agricultura inteligente, centrada en el desarrollo de tecnologías específicas; mientras que la agricultura inteligente representa la evolución hacia una visión más completa de lo que debe ser la implementación de tecnología a la producción agrícola.
Incluso la FAO, en su Climate Smart Agriculture Sourcebook, considera que la agricultura inteligente aporta un enfoque más amplio, que incluye a las prácticas de la agricultura de precisión, pero también política pública, resiliencia climática, adaptación social y análisis predictivo.
En otras palabras, es momento de aceptar que la agricultura inteligente es un concepto más amplio que incluye a la agricultura de precisión como una de sus herramientas.
Los fundamentos de la agricultura inteligente
Para determinar si un agricultor está realizando agricultura inteligente podemos analizar los siguientes fundamentos. Como no existe un consenso que indique cuántos de ellos se deben cubrir, podemos considerar que si se cumple con un de ellos entonces se está ejerciendo este tipo de agricultura.
- Toma de decisiones informada: Todos sabemos que en campo es normal tomar decisiones basadas en el sentimiento derivado de la experiencia. Esto implica que mientras más experimentado sea el agricultor o el asesor, mejores decisiones se toman; sin embargo, sin datos en los que basarse, el margen de error siempre se mantiene alto.
- Automatización de tareas: El surgimiento de la inteligencia artificial está revolucionando todos los sectores productivos, y la agricultura no es la excepción. Poco a poco comienzan a surgir más plataformas de permiten automatizar ciertas tareas, como pueden ser la toma y el análisis de datos, el mapeo del cultivo, etc.
- Medición en tiempo real: Un campo de cultivo es un medio dinámico, que siempre se encuentra en constante cambio, por lo que conocer cómo y por qué cambia permite ajustar las prácticas agrícolas. Esto, que apenas hace unos años era impensable, hoy resulta viable.
- Interconexión de sistemas: La agricultura inteligente busca la implementación de diversos sistemas que permitan mejorar la productividad agrícola, a través de la integración de tecnologías distintas. En este sentido, la conexión tecnológica resulta fundamental para construir un sistema que permita producir más.
¿Este tipo de agricultura presenta desventajas?
Sí, al igual que cualquier tipo de agricultura, la agricultura inteligente también presenta ciertas desventajas para el promedio de los agricultores.
La primera de ellas es, por supuesto, la alta inversión inicial que se requiere para hacerse con las tecnologías necesarias. Además, hay que considerar que no solo se trata de realizar la compra y listo, pues hay que considerar todos los gastos asociados a la contratación y/o capacitación del personal con los conocimientos y las habilidades para manejarla. A esto hay que sumarle los costos asociados por concepto de mantenimiento y soporte técnico.
En este mismo sentido la brecha tecnológica es una limitante importante. Muchos agricultores no están dispuestos a implementar tecnologías avanzadas, por el miedo que les representa no saber manejarlas. La desventaja radica en que, de manera general, este tipo de agricultura puede aumentar la brecha tecnológica, dejando aún más atrás a quienes no se tecnifiquen.
Hay que tener presente que no basta con pagar por la tecnología para obtener resultados, porque existe una curva de aprendizaje, que el agricultor o su gente deben recorrer. Claro que lo normal es contar con el acompañamiento técnico de la empresa a la que se le compra la solución, pero aún así, siempre surgen detalles que se deben atender a la brevedad y que se deben aprender a solucionar.
Los temas técnicos también son relevantes. Las tecnologías mencionadas previamente requieren internet, GPS o red celular, lo que aún limita su uso en zonas rurales como nula o escasa cobertura. Sabemos que es posible crear redes locales que no requieran de una conexión externa, mediante el uso de transmisores y receptores dentro del mismo campo, pero esto requiere una mayor inversión.
Por último, el marco legal en muchos países, sobre la privacidad y seguridad de los datos generados, es inexistente o ambigua.
Ejemplos de la agricultura inteligente aplicada
Debido a que la agricultura inteligente implica diversas tecnologías, los ejemplos de su aplicación pueden ser bastante distintos entre sí.
Por ejemplo, un invernadero de tomate en Almería, España, utiliza sensores de temperatura, luz, dióxido de carbono y humedad. Además cuenta con un sistema de riego por goteo automatizado, siendo que la ventilación y la temperatura también se controlan automáticamente. Además tiene un sistema de inteligencia artificial que permite predecir las necesidades del cultivo. Pero como todo esto requiere electricidad, instalaron paneles solares para mejorar su eficiencia energética.
Otro ejemplo lo tenemos en Iowa, Estados Unidos, donde un agricultor de maíz incorpora a su maquinaria agrícola un sensor de humedad del suelo, con el que obtiene datos que complementa con el vuelo de un dron que incorpora una cámara multiespectral. La información obtenida le permite, mediante su tractos con GPS, realizar siembra y aplicaciones variables. Todo esto lo maneja mediante el software de gestión agrícola Climate FieldView.
Para pequeños y medianos agricultores… ¿si o no?
Tenemos que ser sinceros… La agricultura inteligente no está al alcance de los pequeños agricultores. Más allá de la inversión en tecnología o la curva de aprendizaje, la mayor limitante que veo es el cambio de paradigmas.
Producir utilizando los fundamentos de la agricultura inteligente, cuando se viene de agricultura a pequeña escala, es un negocio completamente diferente.
Para ejemplificar lo que implicaría este cambio para un agricultor pensemos lo siguiente: Pídele a un agrónomo especialista en la producción de trigo, que te asesore en la producción de papaya sin experiencia previa. Los nutrientes que ambos cultivos necesitan son los mismos, pero los tiempos y las dosis no tienen nada que ver; los principios fisiológicos aplican a ambas plantas, pero sus etapas son distintas. Son cultivos agrícolas, pero todo cambia.
Bien, pues esto mismo es lo que le estamos pidiendo a los agricultores. Y una transición así de agresiva me parece inviable.
Entonces, si no definimos pequeños pasos, que lleven a cualquier pequeño agricultor hacia la agricultura inteligente, los dejaremos atrás. Si un gran productor necesita 2-3 pasos para hacer la transición, quizá uno pequeño necesite 20-30 pasos.
Ahora bien, los agricultores medianos ya tienen un negocio más sólido, por lo que resulta más probable que puedan invertir en las tecnologías de la agricultura inteligente. Eso sí, su objetivo debe ser estructurar un sistema sencillo, pero que les resuelva algunos problemas específicos. Es decir, no tienen los medios para armar un sistema supercomplejo, como si los tienen los grandes agricultores, pero bien enfocados pueden dar el primer paso.