Food and Water

¿Cómo contribuye la agrotecnología a optimizar el sector agrícola?

Verduras de invernadero cultivadas con luces LED.

La agrotecnología puede ayudar a optimizar el rendimiento de los cultivos y reducir plagas y enfermedades. Image: Getty Images/iStockphoto

Arushi Goel
Specialist, Data Policy and Blockchain, C4IR India, World Economic Forum
Sowmya Komaravolu
Agtech Principal Consultant, PwC
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  • Los datos están transformando el sector agrícola.
  • Inteligencia Artificial para la Innovación Agrícola, un grupo de múltiples partes interesadas del Foro Económico Mundial, ha identificado 11 marcos agrotecnológicos y 24 casos de uso o proyectos piloto que deben explorarse más a fondo mediante el aprendizaje basado en pruebas.
  • Desde el desarrollo y despliegue de tecnología punta hasta la ampliación de soluciones para transformar el sector agrícola, los agentes privados de todo el mundo colaboran estrechamente con diversas partes interesadas para difundir la innovación.

La disponibilidad, accesibilidad y calidad de los datos se están convirtiendo cada vez más en los tres aspectos clave de la innovación digital en cualquier sector, y ya están transformando el sector agrícola.

Ahora, el grupo de Inteligencia Artificial para la Innovación en la Agricultura (AI4AI), un grupo de múltiples partes interesadas del Foro Económico Mundial, ha identificado un conjunto de 11 marcos y 24 casos de uso o pilotos que deben explorarse más a fondo a través del aprendizaje basado en pruebas. Otras respuestas recogidas a través de consultas y encuestas entre las principales partes interesadas del ecosistema agrario revelan casos innovadores de uso de los datos en relación con cuatro etapas clave: acceso a insumos, asesoramiento, financiación y mercados.

A continuación se describen cómo los datos se pueden utilizar en las cuatro etapas clave de la cadena de valor:

agritech farming

Este blog ofrece una visión general de los casos de uso innovadores del sector privado demostrados por el ecosistema de startups de la India y Alemania para la transformación digital de la agricultura impulsada por datos en toda la cadena de valor. Se analizan los aspectos de disponibilidad, accesibilidad y calidad de los datos para cada uno de los casos.

"La innovación en agrotecnología está creciendo en todo el mundo. Estamos en la cúspide de una 4IR [Cuarta Revolución Industrial], especialmente en agrotecnología. Existe un inmenso potencial para la adopción de datos y tecnologías que puedan resolver los problemas de agricultores y empresas a la vez", afirma Amulya Patnaik, socio de PwC.

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Cómo las startups facilitan la innovación basada en datos en la agricultura

Las inversiones privadas en agrotecnología son cada vez más importantes en todo el mundo. A nivel mundial, se ha destinado un total de 49 000 millones de dólares a financiar unas 23 300 start-ups. Las start-ups de agrotecnología de la India han recibido 4200 millones de dólares hasta 2022. Aunque los gobiernos están facilitando la innovación basada en datos, el sector privado desempeña un papel único a la hora de llevar a cabo estas innovaciones. A continuación se analizan tres de estos casos de uso:

Datos para la optimización de la última milla

Para los agricultores, el mercado hortofrutícola funciona con márgenes brutos inferiores al 5-6% y se ve limitado por el elevado coste de la logística. Ninjacart desarrolló una plataforma propia con capacidad informática para resolver grandes problemas de optimización multidimensional. Esta solución incluye una versión personalizada de Open Door Logistics, una herramienta de código abierto que se configura para ajustarse a escenarios en tiempo real de plazos de entrega, simulaciones de tráfico, tipos de vehículos, velocidades, disponibilidad, etc.

La empresa afirma que la solución tecnológica ha mostrado resultados prometedores en términos de reducción de hasta un 80,7% del coste por kg de 2016 a 2022 (de 10,1 rupias indias por kg a 1,95 rupias indias por kg). Para los pequeños minoristas, que producen menos de 20 kg al día en ventas, esto se traduce en unas 30 000 rupias al año de ahorro directo y unas 50 000 rupias al año de ahorro indirecto.

Los principales obstáculos mencionados a la hora de avanzar hacia una solución nacional son los datos censales incompletos, las diferencias de nomenclatura entre los distintos departamentos y estados y la falta de datos granulares. La interoperabilidad de los datos entre agentes privados y la triangulación de diversas fuentes para lograr una mayor calidad de los datos se consideran cruciales para la optimización de las soluciones.

"Nuestro objetivo es abordar los retos a los que se enfrenta el sector agrícola, como las ineficiencias del mercado, la falta de instalaciones de almacenamiento adecuadas y el acceso limitado a los clientes", afirma Kartheeswaran Kandasamy, CEO y cofundador de Ninjacart. "Creemos que trabajando en estrecha colaboración con todas las partes interesadas de la cadena de valor agrícola podemos crear un ecosistema más sostenible y rentable para todos.

"Gracias a la tecnología, podemos abordar estos problemas y crear una situación beneficiosa para todos, en la que los agricultores obtengan precios justos por sus productos, los minoristas puedan abastecerse de productos de alta calidad a precios competitivos y los consumidores tengan acceso a alimentos frescos y nutritivos."

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Datos para detectar daños en los cultivos en tiempo real

Según la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación, las plagas representan por término medio entre el 20% y el 40% de las pérdidas de rendimiento en todo el mundo, con un coste de 220 000 millones de dólares para la economía mundial.

Plantix permite a los agricultores detectar enfermedades en tiempo real en cuanto se carga una fotografía del cultivo. Con la ayuda de la IA y de una base de datos de imágenes ya existente, Plantix ha creado una herramienta que permite analizar la imagen de un cultivo, una planta o una hoja para diagnosticar daños en los cultivos. El núcleo de la solución es una base de datos robusta, con capacidad para diagnosticar más de 500 afecciones vegetales en 60 variedades de cultivos.

La firma asegura que las pruebas realizadas por ICRISAT en 2022 con más de 8100 muestras, que cubrían 25 cultivos y 247 enfermedades relacionadas, revelaron que el éxito actual en la detección de enfermedades es de un 93% de precisión, sujeto a una carga de buena calidad. La utilización de herramientas como Big-Query y Tableau ayuda a procesar y visualizar los datos internos.

La falta de una base de datos integrada sobre pérdida de cosechas, imágenes de cultivos, escasez de alimentos, insuficientes canales formales para agregar recomendaciones de asesoramiento a los agricultores y datos incompletos e incoherentes se destacaron como los principales cuellos de botella en la aplicación de la solución.

"La agricultura en su conjunto es muy compleja. Para operar de forma económica y ecológicamente sostenible, uno necesita -especialmente como pequeño agricultor- un acceso permanente a los conocimientos y soluciones inmediatas y precisas a los problemas, así como una conexión directa con los insumos necesarios, por ejemplo a través de los minoristas locales. Plantix ha creado un ecosistema holístico que reúne todos estos elementos y actores", afirma Simone Strey, CEO y cofundadora de Plantix.

Datos para la mecanización y el asesoramiento agrícolas

Las soluciones integradas, como los servicios de mecanización agrícola y el asesoramiento holístico a los agricultores, son procesos complejos que requieren datos de múltiples fuentes. Nurture.farm utiliza un ecosistema de cuatro capas de recopilación, validación y modelización de datos mediante sensores remotos, drones, dispositivos IoT, SIG, imágenes por satélite, recopilación de datos sobre el terreno y aprendizaje automático para desenterrar, verificar y validar datos reales y ofrecer asesoramiento personalizado al agricultor. Nurture.farm ofrece soluciones de crédito a más de 80 000 minoristas, ayudándoles a gestionar eficazmente sus flujos de dinero. Asimismo, su ecosistema y servicios digitales están a disposición de 2,58 millones de agricultores de toda la India.

La falta de datos, como datos históricos de rendimiento, información agrícola a nivel de parcela, digitalización incompleta de los registros de tierras e inexactitud de los datos de los portales públicos abiertos se destacaron como los principales retos para la expansión y la ampliación de la innovación.

Desde el desarrollo y despliegue de tecnología punta hasta la ampliación activa de soluciones para transformar el sector agrícola, los agentes privados de todo el mundo colaboran estrechamente con diversas partes interesadas para difundir la innovación. Son los mejor situados para desarrollar soluciones basadas en datos e improvisar soluciones para la recopilación, el intercambio y la utilización responsables de los datos. Al mismo tiempo, necesitarán un apoyo considerable de los responsables políticos, los organismos de gobernanza y regulación y de la comunidad agrícola en general para lograr un cambio de paradigma que revolucione el sector de la agrotecnología.

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Agritech: Shaping Agriculture in Emerging Economies, Today and Tomorrow

Jack Hurd

24 de marzo de 2024

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