Vivimos en un mundo digitalizado y el agro no es la excepción. Crece la tendencia de trabajar cada vez más con monitores de rendimiento y dispositivos que permiten ajustar la aplicación de insumos, según las necesidades específicas de cada ambiente, y controlar en forma remota el funcionamiento de las máquinas o el estado de los cultivos. La agricultura digital ya es una realidad.
Ahora, el productor agropecuario no sólo produce carne, leche o cosecha granos. Hoy también cosecha datos que tienen valor para su negocio y también para el de las empresas que pueden utilizar esa información.
Los datos individuales del productor se agregan a los de sus vecinos y a los de la región, y generan una valiosa masa de información que puede brindar predicciones acerca del estado de los cultivos y las proyecciones de producción.
No por nada, dos de los grandes jugadores mundiales del mundo de los insumos agropecuarios compraron plataformas de manejo de datos: el año pasado, la multinacional Monsanto compró The Climate Corporation, una plataforma de pronósticos climáticos, por un valor de US$ 1000 millones, y Dupont Pioneer acaba de adquirir Granular, una startup que creó una plataforma de software para el agro, por US$ 300 millones.
Se abre entonces un debate acerca de la propiedad y el uso de la información brindada por los productores: ¿quién es dueño de los datos que una cosechadora recolecta en su monitor mientras cosecha? ¿Qué pasa si se comparten esos datos sin informarle al productor o sin ofrecerle una contraprestación por esa información?
Un pequeño ejemplo puede ilustrar el problema: en Estados Unidos, un grupo de polleros de Oklahoma presentó una demanda judicial contra una empresa de análisis de datos que ellos habían contratado y que compartió sus datos con firmas que les vendían insumos, que a su vez usaron esa información para suprimir sus compensaciones a los polleros.
Es la primera vez en la historia en que la mayoría de la información que el productor genera y usa en su campo se está moviendo a empresas fuera del campo y a diferentes nubes. Pero en esta carrera por los datos es válido también que los productores reclamen una solución transparente, que trabaje con estándares de calidad que garanticen la privacidad y seguridad del tratamiento de los datos, y que no requiera de un pago para acceder a sus propios datos.
El valor del dato es uno en forma aislada, pero aumenta si se trata de información agregada. Por eso, las estimaciones del USDA se dan a conocer abiertamente el mismo día y al mismo tiempo para todo el mundo.
En 2013, Bill Gates propuso que toda la información de la agricultura fuera pública, y habló de «open data» y de la necesidad de evitar asimetrías en el acceso a la información para que no existan posiciones dominantes, ya que se trata de datos que pueden definir mercados y el valor de los alimentos en el mundo. Pero a la vez, el manejo de las bases de datos tiene un costo, y cuantos más datos existan mayor podrá ser la precisión en los análisis y las recomendaciones.
En EE.UU. existen algunas soluciones incipientes, como Ag Data Transparent, un sello de calidad creado en 2014 por diferentes asociaciones de productores y empresas proveedoras de tecnología agrícola. Para obtenerlo, los prestadores de servicios deben responder diez preguntas sobre cómo usan los datos. La primera se refiere a cuáles son los datos que el producto o servicio recolecta del productor; el resto se basa en la necesidad de saber qué sucede con estos datos luego de que los mismos son enviados a una base de datos.
El uso de los datos del productor genera un debate sobre su manejo
El uso de los datos del productor genera un debate sobre su manejo. Foto: Shutterstock
Otro ejemplo es Open Ag Data Alliance (OADA), una comunidad de empresas, productores, académicos y desarrolladores que establece un marco para que los productores puedan acceder y controlar sus propios datos. Uno de sus fundadores es la empresa New Holland. «En el entorno que trabajamos, si bien nosotros proveemos maquinarias, la información que produce la maquinaria es de propiedad del cliente», dice David Pussetto, de New Holland, que a través de un sistema de telemetría (comunicación remota) transmite todos los datos de las máquinas a una base de datos central que permite controlar en tiempo real todos los procesos. Estos datos pueden ser capturados directamente por su dueño desde la Web. El concesionario que instala el equipo puede pedir autorización al cliente para ver la información en diferentes niveles de apertura. De esta forma se registran además códigos de fallas, horas de uso para ofrecer servicios, repuestos, etcétera.
Lo mismo aseguran desde Monsanto, una de las fundadoras de Ag Data Transparent, pero que, curiosamente, todavía no tiene su sello de calidad. «Lo estamos tramitando», dicen. En la Argentina, Monsanto ofrece un servicio digital de análisis de datos que, a través de información provista por los productores, genera una prescripción sobre la mejor densidad de siembra para los lotes solicitados. «Los datos son de los productores, almacenamos la información siguiendo las mejores prácticas de seguridad y privacidad a nivel mundial y en cumplimiento de la ley Nº 25.326 y su decreto reglamentario», aseguran en la firma. Para ello hay que aceptar los «Términos y Condiciones», unas 13 páginas en las que se especifica que el productor puede acceder gratuitamente a sus datos «con intervalos no menores a seis meses». Si los intervalos son mayores, deberá pagar.
En el Estado
Desde 2012, la Argentina está adherida a Gobierno Abierto, un estándar mundial impulsado por el G-20, que estipula que todos los datos deben ser transparentes. En 2016, a través del decreto 117, el Gobierno ordenó a los ministerios a tener un portal de datos abiertos para hacer público todo dato e información con el que cuenta el Estado.
Sin embargo, no existen todavía iniciativas privadas para resguardar el uso de los datos en el agro. Rodrigo Bunge, subsecretario de Información y Estadística Pública del Ministerio de Agroindustria, sostiene que «en el agro correspondería que la empresa que provee la herramienta firme un acuerdo con quien lo contrata para establecer qué quiere hacer con la información y qué hará con ella en caso de obtener la aprobación para enviarla a una central de procesamiento de datos, incluso con un reconocimiento». Todo un desafío hacia el futuro si se piensa que la lluvia de datos será cada vez más copiosa.
Nuevo paradigma
«Las nuevas generaciones estamos rompiendo con el paradigma de la competencia hacia una economía colaborativa», dice Fernando Derossi, fundador de Agrozone, una start up que ideó un sistema de monitoreo automático de enfermedades, plagas y malezas para distintos cultivos desde una aplicación para celulares, gratuita para el productor.
¿Cómo obtiene ganancias? Vendiendo la información que recolecta de los productores en forma agregada (nunca en forma individual) al resto de la cadena. Según Derossi, que define a Agrozone como una empresa social, es clave que «el manejo de los datos sea transparente, y que se explicite cómo será su tratamiento para que se trate de un ida y vuelta beneficioso para todos». El agregado de la información permite ver tendencias en términos de producción, identificar plagas y enfermedades; y de esta forma se pueden realizar predicciones. «Se optimiza la toma de decisiones y todo el sistema se torna más eficiente», dice Derossi respecto de las ventajas en el uso de los datos.
Glosario de la agricultura digital
Digital farming
La evolución de la agricultura hacia una industria digitalizada, para que a través de diferentes datos y capas de información mejore la toma de decisiones y su ejecución en el campo, ayudando a los productores a predecir y actuar en forma más eficiente.
Monitor
Dispositivo que se coloca en las maquinarias para ejecutar las aplicaciones de agricultura de precisión, permite controlar en tiempo real, por ejemplo, el rendimiento de un cultivo o el correcto funcionamiento de una máquina.
Tarjeta SD
Se coloca en el monitor, envía la orden a la sembradora o fertilizadora de variar un régimen y aplicar en un lugar determinado. Las máquinas tienen módulos electrónicos de control que van recolectando los datos. Luego se transfieren por pendrive o a través de un módem que se conecte a la red 3G.
Receptor/sensor
El receptor recibe señal de satélite y sirve para georreferenciar los cálculos de rendimientos. A su vez el sensor permite medir distintos parámetros del terreno, de la planta y del entorno para tomar las decisiones adecuadas para optimizar el cultivo.
Telemetría
Traspaso de información vía GPRS (envío de datos a través del teléfono celular).
Agricultura de precisión
Tecnología de información basada en el posicionamiento satelital que consiste en obtener datos georeferenciados de los lotes para su mejor conocimiento y que permite.
