Cada vez que se presentan eventos relacionados con la agricultura de precision, descubro un nuevo software de gestión agrícola. Las grandes y pequeñas empresas de los sectores agrícola y tecnológico pueden ofrecer un valioso conjunto de herramientas agrícolas digitales. Su software agrícola tiene una conectividad constante, recopila una amplia gama de datos y ofrece análisis significativos en paneles amigables para los agricultores.
Algunas de estas soluciones pueden predecir el retorno de la inversión (ROI) a partir de los rendimientos mediante la aplicación de ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Según MarketsandMarkets, el mercado de soluciones de gestión agrícola está creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta del 14% y alcanzará un valor de $ 2 mil millones para 2023 .
Aunque el software de gestión de fincas ofrece una visión general de la rentabilidad, todavía pierde información a nivel de campo. Durante años, predecir el ROI de cada campo ha sido una fruta tentadora pero inalcanzable. Varios factores han mantenido a los agricultores adivinando qué lotes están produciendo la mayor parte de las ganancias y cuáles son responsables de las pérdidas:
– Dificultad para determinar el costo de alquiler de cada lote que a menudo se oculta en el costo total del alquiler de la tierra.
– Se tratan todos los cultivos como si fueran productos iguales.
– Se hace una comparación entre las ventas y los gastos totales.
– Se pasan por alto los costos de fertilizantes y riego.
– Se utilizan medidas insuficientes para proteger semillas.
– Condiciones climáticas severas que afectan los cultivos.
– Costos impredecibles del control de plagas.
– Gastos de recolección se conocen poco o no se consideran
– Los costos laborales son dificiles de calcular
– El almacenamiento de productos es complicado y sus costos dificiles de determinar
– Costos de alquiler y transporte de maquinaria agrícola con el mismo problema.
– Falta de datos abiertos de otros productores y agroindustrias sobre los procesos de cultivo.
Lo que tenemos hasta ahora, en relacion con estas aplicaciones y software, son agricultores abrumados con datos pero que aún carecen de información crítica. Los agricultores no pueden distinguir qué lote es mejor para qué cultivo o qué lotes seguirán siendo rentables en el futuro. Solo pueden experimentar y realizar un seguimiento de los resultados, lo que no es suficiente para predecir los resultados a largo plazo. A menudo, los únicos conocimientos que pueden comparar son el gasto total dentro de un período de tiempo seleccionado y los ingresos por ventas.
Por qué el ROI por lote es tan importante para los agricultores
Predecir el ROI general es un gran problema. Pero el ROI puede ser completamente diferente para cada lote, lo que significa que el rendimiento en el campo debe abordarse de manera adecuada.
Por ejemplo, una herramienta de gestión de datos agrícolas puede indicar que su ROI total permanece en niveles aceptables, por lo que no tiene ninguna razón para dejar de cultivar maíz. Pero digamos que uno de sus lotes es completamente inadecuado para el maíz o está demasiado agotado para cultivarlo. Sin datos de ROI específicos del lote, puede continuar planificando con calma el maíz para este lote durante el próximo año, sin darse cuenta de las pérdidas potenciales que enfrenta.
Otro factor que suele pasar desapercibido es el consumo de combustible. Supongamos que ya compró varios barriles de combustible para maquinaria para cosechar maíz que nunca maduró. Esto puede causar una caída severa en el ROI. Pero podrías pasar años averiguando cómo está sucediendo.
La combinación del software de gestión de cultivos agrícolas con sensores de IoT para medir las condiciones climáticas y del suelo puede salvar el día. Los sensores pueden brindarle información sobre campos que pueden ayudarlo a evitar un uso inadecuado. Aún así, toda esta información se puede perder entre los infinitos puntos de datos que su «tablero de control» le arroja todos los días, pero solo si no está correlacionada con indicadores relevantes, como el ROI.
El estado del RoI por campo en el mercado agrícola digital
Encontrará muchas buenas opciones cuando busque en Google «el mejor software de gestión agrícola «. Pero buscar una herramienta para predecir el ROI por campo es un callejón sin salida. ¿Entonces, cuál es el problema? ¿Cómo es posible que el nicho de RoI a nivel de campo esté vacío?
El mercado de software de gestión agrícola ofrece calculadoras de ROI. Hacen frente a tareas comunes con un simple clic. Pero les faltan funciones de predicción de ROI por campo. A continuación, se muestran algunos ejemplos de calculadoras de ROI bien adaptadas y software agrícola disponibles para uso comercial.
Agrivi: gestión agrícola completa
El producto de automatización agrícola más relevante de Agrivi para predecir el ROI es su herramienta que genera informes de análisis y de la granja. Recopila datos sobre los costos de cada variedad de cultivo y calcula el ROI de todos los cultivos producidos. Los usuarios también obtienen informes sobre otros costos, horas de trabajo y actividades de campo. La solución de Agrivi puede gestionar varios factores críticos que influyen en el ROI total por campo, con un enfoque profundo en los costos de producción de cultivos.
Farmserver: calculadora de RoI
Farmserver calcula el ROI en función de los costos generales y los costos por bushel. Puede ingresar valores manualmente o cargar archivos de datos. Pero un agricultor probablemente tendría que pasar semanas actualizando manualmente los datos del campo y correlacionándolos con el tamaño del campo.
FUSIBLE: calculadora de RoI
En comparación con Agrivi y Farmserver, que se centran en el ROI por cultivo, FUSE invita a los usuarios a ingresar datos en su maquinaria, calculando los costos de alquiler y mantenimiento para predecir el ROI. Pero tampoco hay información sobre el RoI por campo aquí.
¿Qué hace que el ROI por lote sea tan difícil de predecir?
En primer lugar, para calcular el ROI exacto de cada lote, el software de gestión agrícola debe recopilar automáticamente grandes conjuntos de datos a través de integraciones sólidas.
Los sistemas contables juegan un papel clave. Pero surgen desafíos cuando las empresas agrícolas utilizan sistemas como 1C , uno de los sistemas de contabilidad más populares (y en ocasiones el único sistema de contabilidad disponible) en los países de Europa del Este. Este software carece de capacidades de integración nativas y solo el desarrollo personalizado puede resolver esta tarea.
En países como el Reino Unido y los Países Bajos, existen muchas soluciones de contabilidad que ofrecen más opciones de integración. Me viene a la mente FinancialForce , construido sobre la plataforma Salesforce ; eAccounts es otra opción común.
Mantener las finanzas alineadas con sus operaciones agrícolas marca la diferencia. En un futuro cercano, definitivamente veremos más integraciones entre soluciones inicialmente independientes. Los proveedores de Agritech unirán esfuerzos con los proveedores de software de otros campos para ofrecer ecosistemas sin fronteras de soluciones para la agricultura, la contabilidad y la logística.
Supere los desafíos y vea qué sucede a continuación
Como cualquier innovación, los sistemas de gestión agrícola para predecir el ROI por campo enfrentan numerosos desafíos en su camino para brindar a los agricultores una imagen clara de sus ganancias. Pero los beneficios de las integraciones sólidas, la automatización y las decisiones basadas en conocimientos justifican plenamente la inversión de tiempo y esfuerzo. Los sistemas de gestión agrícola para predecir la ROI pueden identificar las pérdidas potenciales temprano debido a un uso inadecuado del campo o rendimientos sobreestimados.
Además, la información por campo puede ayudar a prevenir pérdidas potenciales en el futuro al predecir caídas en los rendimientos en función de las mediciones del suelo y las condiciones climáticas. Las medidas preventivas también pueden aumentar el retorno de la inversión al permitir oportunidades previamente desaprovechadas como respuestas rápidas y adecuadas a las condiciones del campo, así como al reducir los costos operativos.
Caso de uso de software de gestión agrícola con ROI por campo
Recientemente, Granular by Corteva anunció el lanzamiento de Granular Insights . Esto reemplaza las hojas de cálculo heredadas con una solución rica en datos para obtener ingresos estimados por campo. El sistema promete automatizar gran parte del trabajo manual que los agricultores tienen que hacer para encontrar el resultado final de cada campo.
La compañía dice que los agricultores pueden usar Granular Insights para analizar el ROI, tomar decisiones sobre semillas, monitorear el rendimiento del campo y rastrear los niveles de humedad de la cosecha, que aparecen como capas de mapas, para comparar los ingresos por campo. Sid Gorham, director ejecutivo de Granular y presidente de Corteva, considera que la falta de tales soluciones es el principal problema para los agricultores.
“Especialmente en el entorno actual, los agricultores necesitan tener una mejor visibilidad de sus resultados. Nos dimos cuenta de que uno de los mayores puntos débiles de la finca es que los datos de un agricultor están por todos lados, y se necesita mucho tiempo y esfuerzo para reunirlos todos ”, dijo.
Entonces, ¿cómo debería ser un sistema de gestión agrícola para calcular el ROI exacto por lote y predecir las fluctuaciones futuras?
Digamos que un agricultor ha recolectado mediciones de suelo y humedad de diferentes campos para cultivar cultivos seleccionados. El sistema de manejo de cultivos del agricultor está integrado con un ecosistema global donde los agronegocios y otros productores comparten datos sobre los mismos cultivos, por lo que es evidente dónde es mejor cultivar esos cultivos.
Descubra por qué AgFunder invirtió en la startup israelí de software de gestión agrícola Fieldin aquí .
Después de recopilar las mediciones, el agricultor puede compararlas con los criterios estándar proporcionados por el software agrícola y comenzar a plantar semillas en los campos seleccionados. Después de cosechar los rendimientos tan esperados, el agricultor puede monitorear las ventas correlacionadas con los costos invertidos en los cultivos. Para esto, el agricultor puede usar una herramienta para la planificación presupuestaria que rastrea todos los gastos e ingresos continuos de las ventas. Como resultado, el ROI total del negocio parece relativamente alto, pero aún por debajo de la predicción. Para reconocer la razón de este desajuste, el agricultor puede traer más datos de entrada que el sistema agrícola no proporciona de forma predeterminada. Pero todo esto puede ser demasiado para un granjero ocupado. ¿Lo que debe hacerse?
Determinar el ROI por campo desde el principio daría una imagen clara de lo que falta y dónde. La vinculación de los datos recopilados sobre las condiciones particulares del campo a cada acre proporcionaría a los agricultores una estrategia adecuada y expectativas razonables. Después de experimentar con nuevos cultivos, el agricultor vería exactamente dónde salió mal el experimento, obteniendo el ROI más bajo.
Obtener este nivel de transparencia y trazabilidad de costos podría saturar los sistemas de gestión agrícola con datos para comparar el rendimiento de campos similares en condiciones similares y el ROI del proyecto por campo. Para la próxima temporada, el agricultor podría planificar sus gastos basándose en cosechar menos cultivos de campos particulares. Conociendo el tamaño exacto de un campo, podrían hacer un presupuesto para cubrir el combustible para la maquinaria y los pagos de los trabajadores, mientras que se podría gastar dinero adicional en riego y fertilización. O los ahorros se podrían gastar en un mayor cultivo de otros cultivos, incluido el suministro de nuevas semillas, fertilizantes y maquinaria especial.
Las integraciones juegan un papel crucial aquí. Los valores de un sistema de contabilidad deben sincronizarse automáticamente con las operaciones agrícolas en el campo. Un sistema agrícola puede rastrear el consumo de combustible de los recolectores para cada campo usando sensores remotos y puede correlacionar estos datos con los presupuestos de los agricultores para mostrar el impacto directo en el ROI por campo.
Entonces, ¿qué integraciones necesitan los sistemas agrícolas?
– Contabilidad: los agricultores ya utilizan sistemas de contabilidad, pero requieren módulos avanzados para recopilar datos en tiempo real de los campos como insumos para los cálculos de costos.
– Sistemas de gestión de recursos humanos: la agricultura es una actividad colectiva, por lo que es imprescindible un sistema de inicio y cierre de sesión para los trabajadores de campo.
– Banca digital: los pagos para los trabajadores deben incluirse en el costo por campo según las facturas automatizadas de los bancos digitales.
Inteligencia empresarial y análisis: prediga eventos antes de que sea demasiado tarde.
– Mapeo: los datos de campo geoespacial y las coordenadas junto con las capas de costos y las actualizaciones recientes deben aparecer en los mapas de campo.
– Equipo conectado: recopile datos de la maquinaria en el campo para saber qué recursos gasta y los cultivos que obtiene a cambio.
– Suministro de fertilización: compre para cada campo solo cuando sea necesario.
Detección de IoT: recopile mediciones del suelo y el clima para calcular los costos potenciales de riego y las pérdidas debido a condiciones severas.
– Satélites: observaciones espaciales relacionadas con ubicaciones de campo.
– Imágenes aéreas: controle el rendimiento de los cultivos y mapee los cultivos en mapas agrícolas precisos.
Más que «crecer más con menos»
Es hora de que los agricultores se acerquen y aprovechen el fruto deseado de un ROI predecible por campo. La agricultura de precisión orientada al campo podría ser clave para operaciones comerciales predecibles con una planificación más precisa y un uso más inteligente de los recursos. Equipar a los agricultores con conocimientos sobre campos particulares conduce a prácticas agrícolas sostenibles en todas las operaciones agrícolas.
“Crecer más con menos” suena como un buen lema. “Obtener ganancias predecibles de cada campo con menos espacio” suena como una estrategia real.