La digitalización en el campo ya no es una promesa, es una necesidad urgente para mejorar la productividad, optimizar recursos críticos y tomar decisiones con datos confiables. En esta conversación, Guillermo de Vivanco de Space AG explica cómo la tecnología está transformando la agricultura desde la base operativa.
Se aborda cómo integrar sensores, software agrícola y modelos de datos para lograr eficiencia real en campo. Guillermo de Vivanco comparte aprendizajes desde Space AG, mostrando cómo la digitalización permite reducir incertidumbre, mejorar rendimientos y construir una agricultura más sostenible sin depender únicamente de la experiencia tradicional.
La digitalización en la agricultura parte de un principio simple: decidir mejor con información más precisa y oportuna. Durante años, muchas decisiones en campo se han tomado con base en experiencia e intuición. Eso funciona hasta cierto punto, pero deja margen para errores. Cuando se introduce tecnología, lo que cambia no es solo la velocidad, sino la calidad de las decisiones.
Un ejemplo claro aparece en el manejo del riego. Sin herramientas digitales, alguien revisa el suelo manualmente, interpreta la humedad y comunica después sus observaciones. Ese proceso es lento y subjetivo. Con sensores, en cambio, la información llega en tiempo real, con mediciones exactas y a diferentes profundidades. Esto permite ajustar los riegos con mayor precisión y evitar tanto el exceso como la escasez.
El impacto directo se refleja en el uso eficiente de recursos. El agua, siendo uno de los más críticos, se convierte en el principal punto de mejora. Al tener datos precisos, se puede reducir el desperdicio sin afectar el rendimiento. Esto no solo tiene implicaciones ambientales, también económicas. Ahorrar agua implica ahorrar energía, fertilizantes y costos operativos.
Otro punto clave es la capacidad de interpretar lo que sucede en campo. La agricultura trabaja con organismos vivos que no expresan directamente su estado. Se requiere interpretar señales: crecimiento, color, vigor. Aquí es donde los datos adquieren valor. A mayor volumen de información, mejores modelos de decisión.
Sin embargo, no es un entorno simple. La agricultura es altamente variable. Cambian los suelos, los climas, los cultivos y hasta las prácticas. Eso impide crear soluciones universales. Un modelo que funciona para frambuesas en México no necesariamente sirve para maíz en Estados Unidos. Esta variabilidad obliga a desarrollar soluciones específicas, adaptadas a cada contexto.
Esa dificultad también afecta la escalabilidad. Las soluciones basadas en datos requieren ajustes constantes. Esto explica por qué la digitalización en agricultura avanza más lento que en otras industrias. No es solo adoptar tecnología, es adaptarla correctamente.
La adopción ocurre cuando los beneficios son claros. Cuando un productor ve que un modelo permite ahorrar agua y ese ahorro se traduce en dinero, la percepción cambia. El vínculo entre lo agronómico y lo económico es el detonador. A partir de ahí, se genera un efecto multiplicador. Más productores adoptan tecnología, se generan más casos de éxito y el proceso se acelera.
La brecha entre grandes y pequeños productores también es evidente. Los grandes tienen más capacidad para invertir en hardware, software y automatización. Pueden incorporar sensores, maquinaria avanzada o sistemas completos de gestión. Los pequeños, en cambio, enfrentan limitaciones de inversión.
Aquí aparece un modelo interesante: la digitalización impulsada por terceros. Asociaciones, comercializadores, gobiernos y organizaciones comienzan a financiar tecnología para pequeños productores. Lo hacen porque necesitan información confiable: producción estimada, calidad del producto, trazabilidad y cumplimiento de estándares.
Este enfoque permite que la digitalización avance incluso donde la capacidad de pago es limitada. Se vuelve un esfuerzo compartido dentro de la cadena de valor.
En cuanto al uso de datos, ya es posible hablar de Big Data en ciertos cultivos. Especialmente en cultivos extensivos, donde existen décadas de información satelital. Esa base histórica permite analizar tendencias, predecir rendimientos y optimizar decisiones de siembra.
Aun así, se reconoce que esto es solo el inicio. Gran parte del sector agrícola sigue sin digitalizarse. La oportunidad es amplia, pero requiere avanzar de manera progresiva.
Dentro de este contexto surge Space AG. La propuesta combina captura de datos en campo con análisis digital. Uno de sus desarrollos clave es un sistema que reemplaza el cuaderno tradicional por una herramienta digital. Esto permite registrar información en tiempo real, con geolocalización y sin depender de conexión constante.
El valor no está solo en digitalizar datos, sino en integrarlos. Se combinan registros de campo con imágenes satelitales o de drones. Así se obtiene una visión más completa. La imagen aérea indica dónde puede haber un problema; la información en tierra explica por qué ocurre.
Este enfoque evita interpretaciones erróneas. Una planta con bajo vigor puede parecer enferma, pero tal vez fue podada recientemente. Sin contexto, el dato pierde valor.
Además, se han desarrollado módulos específicos para distintas necesidades. Desde control de plagas y enfermedades, hasta gestión de trabajadores o proyección de cosechas. También existe un módulo enfocado en riego que integra datos de sensores, clima y operación para optimizar el uso del agua.
Uno de los aspectos más relevantes es la gestión de mano de obra. Se mide el rendimiento individual, los kilos cosechados y los ingresos generados. Esto permite mayor transparencia y mejores decisiones en la gestión del personal.
La tecnología, en este caso, no solo mejora la eficiencia productiva. También impacta en lo social. Al tener datos sobre desempeño laboral, se pueden diseñar incentivos más justos y, en el futuro, incluso ofrecer servicios financieros como microcréditos.
El alcance actual incluye varios países de América Latina, con foco en cultivos de alto valor como berries, aguacate y cítricos. Sin embargo, la tendencia es expandirse hacia cultivos más extensivos y sociales, como la caña de azúcar.
El objetivo es claro: ser una plataforma adaptable a distintos cultivos y contextos. Esto permite crecer sin depender de un solo segmento.
El proceso de implementación varía según el cliente. Cuando ya existen modelos definidos, la adopción es rápida. En casos nuevos, se realiza un análisis previo para entender necesidades específicas. La clave está en identificar qué procesos se quieren digitalizar y qué información se necesita.
Un elemento crítico es el liderazgo interno del productor. Sin alguien que impulse el cambio, la implementación pierde fuerza. La tecnología por sí sola no transforma; requiere adopción activa.
A largo plazo, la visión es construir una plataforma global que optimice recursos y genere impacto medible. No solo en términos económicos, sino también ambientales y sociales. Medir ahorro de agua, mejora en condiciones laborales y eficiencia productiva se vuelve parte del modelo.
El mensaje final es directo: la agricultura no puede seguir operando como hace décadas. Los recursos son más escasos, el clima más complejo y el mercado más exigente. La digitalización deja de ser opcional.
Adoptar tecnología implica salir de la zona conocida. Pero también abre la puerta a una operación más eficiente, sostenible y rentable. La transformación no ocurre de un día a otro, pero empieza con decisiones concretas.
