La agricultura europea se enfrenta a un futuro cada vez más desafiante, con importantes presiones regulatorias y de mercado para desarrollar prácticas más sostenibles desde el punto de vista medioambiental al tiempo que aumenta la productividad. Las tecnologías basadas en datos desempeñan un papel fundamental para abordar estos desafíos. Dado que los datos agrícolas son más abundantes ahora que nunca, ¿cuáles son los factores que influyen en la adopción de tecnologías basadas en datos en la agricultura?
AGRICULTURA BASADA EN DATOS
El término ‘agricultura digital’ traza la aplicación de tecnologías digitales en la agricultura: originalmente con el uso de tecnologías de la información en la gestión de registros agrícolas básicos, hasta la implementación del protocolo del Sistema de Posicionamiento Global (GPS). Esto anunció el inicio de la era de la agricultura de precisión con autoguiado de la máquina y control y monitoreo localizados específicos del sitio, lo que llevó hasta el día de hoy con la aplicación de sensores, redes avanzadas y herramientas inteligentes de gestión de datos (Asociación Europea de Maquinaria Agrícola, 2017). ).
Figura 1: La evolución de las tecnologías agrícolas digitales desde los primeros Sistemas de Información Geográfica (SIG) integrados en laboratorios de investigación hasta la ‘agricultura inteligente’ de hoy en día utilizando sensores, software y datos. Fuente (Brase, 2006) .
La agricultura digital moderna, también conocida como ‘agricultura inteligente’, utiliza tecnologías de vanguardia como inteligencia artificial (IA), Big Data y análisis de datos, dispositivos móviles, software e Internet de las cosas (IoT) para impulsar aún más la productividad. beneficios obtenidos por la adopción de la agricultura de precisión por parte de los agricultores (Villa-Henriksen, et al., 2020; Kamilaris & Prenafeta-Boldú, 2018; Wolfert, et al., 2017; OCDE, 2018)
Respaldar y vincular el uso de estas tecnologías es un aumento masivo de los datos generados en las granjas, que se espera que alcance los cuatro millones de puntos de datos diarios para 2034 (Business Insider Intelligence, 2015). Sin embargo, para maximizar el beneficio de las tecnologías digitales en la granja, estos datos deben organizarse y entenderse para que sea posible obtener información útil y válida utilizando las herramientas de análisis de datos adecuadas (Russo, et al., 2015). El Índice de Innovación Global destaca las brechas de ‘análisis y gestión’ como uno de los problemas clave que inhiben la adopción de la agricultura digital (2017).
ADOPCIÓN POR LOS AGRICULTORES DE LA AGRICULTURA BASADA EN DATOS: UN ESTUDIO IRLANDÉS
A partir de un estudio de investigación que llevamos a cabo en la IFA el año pasado , encontramos que el principal impulsor de la adopción estaba relacionado con la expectativa de lograr un mejor desempeño y aumentar la productividad a través, por ejemplo, de ahorrar tiempo, reducir la administración, desarrollar mejores resultados y rendimientos y el uso más eficaz de los insumos agrícolas.
Las mayores barreras a las que se enfrentan son la falta de suficiente banda ancha de alta calidad y conectividad a Internet en general, y el costo percibido de comprar y mantener tecnologías basadas en datos que pueden superarse comunicando claramente el retorno de la inversión (ROI) posible mediante el uso de tecnologías basadas en datos
MEJORAR LA ADOPCIÓN Y EL USO CONTINUADO
La agricultura es un conjunto de actividades complejas e interconectadas, con las tecnologías basadas en datos y los estándares que se utilizan actualmente en el sector fragmentados y aislados en una variedad de operadores tradicionales de la industria, nuevas empresas emergentes y portales administrados centralmente administrados por gobiernos nacionales.
Esto lleva a la percepción de que se requieren inversiones de alto costo fijo para aplicaciones basadas en datos cuando algunos de los casos de uso primarios basados en datos, la agricultura son más adecuados para soluciones de software y deberían estar disponibles en sistemas de información de gestión agrícola (SIAF) modernos y sofisticados. Los agricultores requieren estos SIAF para atender la abundancia de servicios, integraciones de terceros y máquinas involucradas en la agricultura contemporánea. El procesamiento de datos debe automatizarse tanto como sea posible y debe mostrar análisis e información que sean oportunos y ayudarán al usuario final del agricultor a mejorar el rendimiento de la granja a través de una experiencia de usuario clara, simple y elegante (Kaloxylos, et al., 2012).
Proyectos como DEMETER están abordando estos problemas que involucran estándares e interoperabilidad de datos, procesamiento de datos complejo y la necesidad de experiencias de usuario específicas para los agricultores. Actualmente, los agricultores necesitan combinar una gran cantidad de diferentes fuentes de datos e información junto con la sabiduría, la tradición, las prácticas y las costumbres relevantes para su granja para ayudar en su proceso de toma de decisiones. DEMETER utiliza un modelo humano en el circuito que se enfoca constantemente en mezclar el conocimiento y la experiencia humanos con información digital para desarrollar las soluciones apropiadas localmente que se requieren cada vez más para impulsar la productividad en la granja.
Uno de los objetivos centrales del proyecto DEMETER es empoderar a los agricultores y las cooperativas de agricultores para que puedan utilizar sus plataformas y maquinaria existentes para extraer nuevos conocimientos y mejorar su toma de decisiones. Esto se hace en conjunto con facilitar la adquisición, evolución y actualización de estos sistemas, maquinaria y sensores al enfocar su inversión y tiempo donde realmente se necesitan: producir más alimentos, piensos y fibra de mejor calidad, mientras se reduce el impacto ambiental y, lo más importante para el agricultor, generar ingresos sostenibles.