A veces, solo sabemos que hubo una revolución mirando por el espejo retrovisor. Ese no es el caso de la disrupción en la agricultura hoy. Podemos ver la innovación y la disrupción que está ocurriendo en tiempo real a nuestro alrededor.
Con la necesidad de producir más alimentos utilizando menos insumos, la agricultura busca nuevos productos, prácticas y tecnologías. Como planeta, debemos utilizar menos productos químicos y menos agua. Los agricultores de subsistencia deben cerrar la brecha de rendimiento. Los agricultores de producción quieren aumentos de rendimiento y ahorros de costos. Los consumidores exigen alimentos e ingredientes más saludables y limpios.
El Big Data está provocando la interrupción para satisfacer estas necesidades.
Comience con el suministro enormemente mayor de información en todas partes, desde el genoma de la planta hasta la gestión del agua, la fertilización, el clima, el suelo, la maquinaria y los sistemas de protección de cultivos. Agregue las formas en expansión de obtener y usar datos tanto en las prácticas agrícolas como en los avances en la genética de cultivos. Por el lado de la producción, esto está cambiando la cadena de valor en la gran agricultura, ya que el acceso a los datos masivos está transfiriendo poder al agricultor y a las empresas más pequeñas, mientras que las grandes empresas se consolidan y luchan por innovar.
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La disrupción requerirá grandes ideas, nuevos modelos de negocio y gente valiente. Una nueva generación de empresas independientes está aprovechando el big data para generar nuevos conocimientos, prácticas y productos. Las empresas agrícolas tradicionales y las cadenas de suministro tendrán que adaptarse si quieren mantenerse al día.
Hay cuatro áreas principales en las que veo que se utilizan big data en la cadena alimentaria:
– Desarrollo de nuevos rasgos de semillas : descubrimientos y acceso al genoma de la planta con nuevas formas de medir, mapear e impulsar la información en mejores productos, más rápido.
– Agricultura de precisión: aunque a veces se confunde, big data y agricultura de precisión no son sinónimos. Los macrodatos aprovechan la información derivada de la agricultura de precisión en conjunto en muchas granjas. Los análisis resultantes, puntos de vista , y mejores decisiones a continuación, se pueden implementar a través de técnicas de agricultura de precisión.
– Seguimiento de alimentos: uso de sensores y análisis para prevenir el deterioro y las enfermedades transmitidas por los alimentos.
– Efecto en las cadenas de suministro : cambios sísmicos en las cadenas de suministro de semillas, insumos agrícolas y alimentos impulsados por la democratización de la tecnología y la información.
Big Data acelera el mejoramiento de plantas
El proceso tradicional que se usa para crear variedades de cultivos exitosos es costoso, laborioso , y puede tardar 10 años o más. Los macrodatos aceleran las cosas. Se ha producido una explosión de información biológica a partir de los avances en genómica: primero, el inicio de la secuenciación de los genomas de organismos modelo y, segundo, la rápida aplicación de técnicas experimentales automatizadas o de alto rendimiento.
Este diluvio de información genómica se puede crear y analizar en la nube . La investigación biológica que solía comenzar en invernaderos y campos ahora comienza en el nivel computacional ( in-silico ) donde se pueden analizar datos, planear experimentos y desarrollar hipótesis. A partir de aquí, es necesario validar un número mucho menor de plantas en el campo para el rendimiento en una amplia gama de entornos, cuando un criador puede determinar qué híbrido exacto es mejor para un área en particular. He visto este cambio asombroso en mi carrera. Ya no uso botas para visitar las estaciones de cría; el trabajo se realiza principalmente en laboratorios. Los nuevos desarrollos no solo son más baratos y rápidos; podemos hacer cosas que antes no podíamos hacer.
Las herramientas tradicionales de ingeniería genética trajeron al mercado rasgos de resistencia a la sequía, herbicidas y pesticidas. El desarrollo continuo producirá cultivos con mejor calidad y menores costos económicos y ambientales. Muchos cultivos en desarrollo serán beneficiosos tanto para los agricultores como para los consumidores. Algunos ejemplos son: zanahorias con alto contenido de calcio , tomates antioxidantes , nueces no alérgicas , naranjas resistentes a las bacterias , trigo que conserva el agua y yuca con nutrientes adicionales .
A través de mejores herramientas, el tiempo de campo será más rápido y económico. También será realizado por laboratorios más pequeños con menos infraestructura. Se pondrán a disposición y se analizarán más datos a través de bases de datos compartidas. La innovación de la genómica vegetal y la biología de la nube están empoderando a nuevas y diversas empresas emergentes.
A continuación, se muestran algunos ejemplos de nuevas empresas que utilizan big data para la genómica de cultivos:
Caribou Biosciences : tecnología CRISPR-Cas para la edición de genes (recaudó 44,6 millones de dólares).
Colina de Benson Biosystems :Avance dela agricultura a través de la biología vegetal, análisis de datos grandes y computación en nube (recaudado $ 8.05m).
Intrexon Desarrollo de nuevos rasgos de cultivos a través de tecnologías desarrolladas y adquiridas (empresa pública).
Cibus ,: Implementación de herramientas de edición de genes para producir nuevas características incluyendo cultivos resistentes a herbicidas.
Arcadia Biosciences : Uso de técnicas avanzadas de cribado, mejoramiento y biotecnología para producir nuevos rasgos y cultivos (empresa pública).
Precision Biosciences: empresa de tecnología de edición del genoma en las ciencias de la vida. Construyendo un grupo agrícola (recaudado $ 25,65 millones).
DuPont / Dow, Syngenta, Monsanto, Bayer, BASF están activos a través del crecimiento orgánico y la adquisición.
Prácticas agrícolas basadas en datos, mejores resultados
La agricultura de producción es compleja; donde interactúan la biología, el clima y las acciones humanas . Los productores han adoptado rápidamente nuevas tecnologías agrícolas de precisión en los últimos años. Con la disponibilidad de GPS y otras tecnologías, los productores pueden rastrear los rendimientos, dirigir y controlar el equipo, monitorear las condiciones del campo y administrar los insumos a niveles muy precisos en todos los campos, aumentando sustancialmente la productividad y la rentabilidad. Al mismo tiempo, los datos se acumulan rápidamente en conjuntos demasiado grandes y complejos para estudiarlos sin software. Los datos por sí solos no crean conocimientos; Se requieren servicios de análisis y asesoramiento para ayudar a los agricultores a examinar todos estos nuevos datos. Las aplicaciones de software con aprendizaje automático en su núcleo se vuelven más inteligentes y más personalizadas en sus interacciones con datos, dispositivos y personas. A medida que aprenden, brindan una oportunidad previamente desaprovechada para tomar mejores decisiones en la granja .
Las firmas de big data pueden probar variedades de genética, insumos de cultivos y condiciones en cientos de campos, suelos y climas. Pueden realizar pruebas en parcelas de campo en condiciones reales en miles de acres. Esto brinda a los agricultores información para optimizar la siembra hasta la semilla individual en campos específicos con condiciones específicas de suelo y clima. Para los proveedores de productos fitosanitarios, esto significa que los productos se pueden aplicar en diferentes dosis y mezclas de tanque dentro de un solo campo.
Información es poder
Esta transparencia tiene la capacidad de alterar las cadenas de valor y probablemente será impopular entre algunos minoristas, distribuidores y grandes productores de semillas y productos químicos. La información lleva el poder al nivel del productor al crear visibilidad de los precios y el rendimiento de los insumos de marca. Los productores podrán utilizar menos productos químicos aplicados de formas muy precisas . El uso de insumos genéricos con precisión puede dar mejores resultados que el uso de las mejores marcas en todo el campo . Una siembra más precisa probablemente conducirá a la reducción en el uso de insumos en aproximadamente un 30-40% , lo que, junto con la reducción de los márgenes para las grandes empresas de insumos agrícolas, podría causar una mayor consolidación en la cadena de suministro.
La tasa de adopción de nuevas tecnologías agrícolas está aumentando, a pesar de los bajos precios de las materias primas y los bajos ingresos agrícolas sostenidos. Un estudio de mercado reciente realizado por Robert Hill de Caledonia informó que entre 2013 y 2019, los productores dijeron que duplicarán la cantidad de tecnologías que implementarán. El cincuenta y uno por ciento dijo que una de las características que más les interesa son las recomendaciones de híbridos adaptadas a su campo y tipo de suelo.
Las nuevas empresas han hecho de la recopilación, agregación y análisis de datos de varias granjas su actividad principal. Su objetivo es proporcionar a los agricultores planes individualizados para cultivar cada campo hasta la planta individual: utilizando datos recopilados sobre el clima y las condiciones del suelo, el uso de los cultivos y los rendimientos. La información recibida de los agricultores permite a las empresas de datos mejorar sus modelos y hacer mejores recomendaciones . Los datos permiten adaptar productos que satisfacen las necesidades específicas de los clientes de forma continua con estrategias de precios más sofisticadas que se adaptan mejor al precio y al valor a nivel de segmento. A continuación se muestran algunas de las empresas activas en este espacio con una variedad de ofertas y modelos de negocio:
Farmers Business Network :red de información agronómica que utilizaanálisis de datos para ayudar a los agricultores a tomar las mejores decisiones operativas y de adquisición(recaudado $ 24 millones).
Climate Corp / Monsanto : plataforma basada en el clima que ayuda a los agricultores en las decisiones operativas (recaudó$ 100 millones en fondos de riesgo que Monsanto adquirirá en 2013 por $ 1 mil millones).
Granular :plataforma de software y análisis que ayuda a los agricultores a administrar y tener visibilidad de los datos para operar de manera más eficiente(recaudó $ 50 millones).
Conservis :la plataforma basada en la nube ofrece a los agricultores una plataforma centrada en el servicio para rastrear la actividad, integrarse con datos externos y administrar recursos(recaudados $ 12,65 millones).
Trimble :desarrolla soluciones de tecnología de posicionamiento para topografía, construcción, agricultura, seguridad pública y cartografía (empresa pública).
Farmers Edge :hardware y software. El sistema FarmCommand automatiza la recopilación, los informes de costos y los datos de los equipos(recaudado $ 44.2 millones).
Iteris :La división ClearAg brinda servicios de asesoría sobre clima, agua, suelo y salud de cultivos a través de API o App (empresa pública).
John Deere, Bayer, BASF, DuPont están construyendo sus propias plataformas digitales tanto de forma orgánica como mediante adquisiciones.
Seguimiento de alimentos
Seguir los alimentos de la granja al consumidor previene enfermedades, reduce el desperdicio y aumenta las ganancias. A medida que la cadena de suministro global se alarga, la importancia de rastrear y monitorear los productos agrícolas continúa creciendo . Datos grande es que se utilizan para mejorar las operaciones de los niveles de existencias en el almacén y el punto de venta , a temperaturas de los alimentos que se pueden realizar como un pedigrí con productos alimenticios a través de la cadena de suministro . Los productores y transportistas de alimentos utilizan tecnologías basadas en sensores, escáneres y análisis para monitorear y recopilar datos sobre sus cadenas de suministro .La temperatura y la humedad son monitoreadas por sensores habilitados para GPS, lo que genera alertas en la ruta de distribución donde es posible que se necesiten acciones correctivas. El escaneo en el punto de venta en el minorista permite una acción rápida y eficiente si ocurre un problema o un retiro del mercado, incluso después de que se haya vendido el producto . También se están utilizando herramientas genómicas y análisis de big data para comprender los patógenos transmitidos por los alimentos y predecir los brotes y la propagación de patógenos y enfermedades. Estas tecnologías ayudarán a prevenir enfermedades transmitidas por alimentos que afectan a aproximadamente 76 millones de personas en los EE. UU.Cada año, lo que provocará 5,000 muertes, y reducirán el desperdicio en la cadena de suministro: el 40% de todos los alimentos en los mercados desarrollados se desecha, incluido el 10%. al 15% de todos los productos.
Efecto en las cadenas de suministro
Las grandes empresas agrícolas 6-5-4 están siendo desafiadas a medida que las nuevas tecnologías brindan a los agricultores el poder de saber qué plantar, cuándo y cómo plantar , y qué insumos agrícolas usar para maximizar las cosechas y la rentabilidad . En el pasado, la innovación se concentraba en las empresas con el mayor presupuesto de I + D, productos para agrupar o la mayor participación de mercado. La nueva tecnología, particularmente en campos complejos como la genética de cultivos, requería una escala y una infraestructura con un costo prohibitivo para las pequeñas empresas.
Es posible que las grandes empresas agrícolas tradicionales no puedan hacer el cambio para proporcionar a los agricultores las mejores características de los cultivos y la mejor información para los insumos agrícolas. La innovación favorece la creación de nuevas empresas por varias razones. Uno es la confianza . Los agricultores deben estar convencidos de que sus datos serán anonimizados y es menos probable que deseen que su información esté en manos de grandes empresas que buscan impulsar los productos que fabrican . Lo mismo ocurre con la genética vegetal. Si las empresas de semillas independientes están dispuestas a aportar información en una base de datos para comprender mejor una amplia variedad de genomas de plantas, no quieren que esa base de datos esté controlada por uno de los gigantes de la industria. La segunda razón es el deseo de un asesoramiento imparcial y un flujo de información bidireccional.Incluso si las grandes empresas pudieran desarrollar las mejores plataformas digitales , tendrán dificultades para ser vistas como proveedores de asesoramiento imparcial.
Hay muchos ejemplos en los que las empresas establecidas no han podido realizar los cambios necesarios para utilizar las nuevas tecnologías. Requiere diferentes culturas corporativas, diferentes estilos y diferentes operaciones. Las empresas Big Ag tienen grandes motores de I + D para desarrollar semillas genéticamente modificadas basadas en tecnología engorrosa. Ahora, con la edición de genes y la biología de la nube, el desarrollo de rasgos se puede realizar en un laboratorio mucho más pequeño con menos personas y equipos. Un obstáculo adicional para los operadores tradicionales es la evolución de estrategias de precios complejas con capas de distribuidores, concesionarios, ofertas agrupadas y reembolsos que crean una falta de transparencia de precios que reside en la cadena de suministro actual. Hay muchas oportunidades de disrupción aquí, similar a cómo Google transformó múltiples industrias, o Uber y Lyft están cambiando la industria del transporte personal.
Big Ag ya está siendo remodelado por una serie de grandes transacciones. China National Chemical Corp. está adquiriendo Syngenta por 43.000 millones de dólares. Los reguladores están examinando la fusión propuesta de 130.000 millones de dólares entre Dow Chemical y DuPont, que creará una nueva unidad de ciencia de cultivos. Y mientras escribo, continúa el baile entre Bayer y Monsanto , que sería el tercer megaacuerdo para cambiar la industria que suministra a los agricultores del mundo pesticidas y semillas genéticamente modificadas.
Resumen
Según el Informe de inversión AgFunder , más de 500 nuevas empresas de tecnología alimentaria y agrícola recaudaron $ 4.6 mil millones en 2015 . Las empresas emergentes están asumiendo una amplia gama de desafíos para mejorar e interrumpir la producción de alimentos, energía y fibra. La revolución del big data está en sus inicios y la mayor parte del potencial de creación de valor aún no se ha reclamado. Pero ha puesto a la industria en un camino de cambios rápidos y nuevos descubrimientos; Las partes interesadas que están comprometidas con la innovación probablemente serán las primeras en cosechar recompensas. Espero que los grandes ganadores de esta revolución sean los productores, el medio ambiente, la subsistencia y los pequeños agricultores y los consumidores. Este es el mejor momento para la aceleración disruptiva en la innovación agrícola, uno que puede empoderar a los nuevos actores en la cadena de suministro para participar, beneficiarse y mejorar significativamente el rendimiento de los cultivos.