La conversación gira en torno a datos agrícolas, toma de decisiones, productividad y rentabilidad real en campo. Martha Montoya, desde su experiencia global, expone cómo transformar información dispersa en ventajas concretas para productores y compradores. El enfoque es directo: usar datos para reducir incertidumbre y mejorar resultados sin complicar la operación diaria.
Se aborda cómo la digitalización del agro, la inteligencia artificial, el acceso a información confiable y la conexión entre actores pueden cambiar la forma de producir y vender. Martha Montoya plantea un modelo donde los datos dejan de ser un lujo y se convierten en una herramienta práctica para sobrevivir y crecer.
El punto de partida es una historia que se repite en muchas regiones agrícolas: producir sin claridad sobre lo que ocurre fuera del campo. Desde pequeña, se vivía esa incertidumbre en las fincas cafeteras, donde el esfuerzo no siempre se traducía en resultados previsibles. Esa experiencia dejó marcada una idea central: trabajar sin información es operar a ciegas.
Con el tiempo, se entiende que esa falta de visibilidad no es un problema aislado, sino estructural. Agricultores, compradores y otros actores toman decisiones basadas en intuición o experiencia, pero sin datos sólidos que respalden cada movimiento. Ese vacío es el origen de muchas ineficiencias en la cadena agroalimentaria.
Al entrar al mundo profesional, el contacto con mercados internacionales refuerza esta percepción. Para desarrollar proyectos agrícolas, era necesario recopilar información manualmente, recorriendo instituciones, gobiernos y empresas. Ese proceso, aunque útil, evidenciaba algo clave: los datos existían, pero estaban fragmentados y eran poco accesibles.
La evolución hacia sistemas organizados no fue inmediata. Primero se construyó reputación: cada recomendación debía estar respaldada por información. Eso generó confianza, pero también una limitación evidente: depender de una persona para interpretar datos no era escalable. La necesidad de sistematizar se volvió inevitable.
El momento crítico surge al observar negociaciones entre productores y compradores. En ese punto se hace evidente que la falta de información clara genera desbalances. El productor suele estar en desventaja, obligado a vender por la naturaleza perecedera del producto. Sin datos, pierde capacidad de negociación.
A partir de ahí se plantea una solución: crear un sistema donde ambas partes puedan acceder a información confiable sin intermediarios. No se trata solo de recopilar datos, sino de convertirlos en herramientas prácticas. El objetivo es simple: anticiparse a los problemas en lugar de reaccionar a ellos.
El desarrollo de esta solución se apoya en tecnología, pero con una lógica clara: adaptarse al campo, no al revés. La digitalización en agricultura enfrenta una barrera importante: la adopción. No basta con tener tecnología avanzada, debe ser comprensible y útil para quien la utiliza.
Por eso, el enfoque se centra en simplificar. Los datos se presentan de forma accesible, incluso visualmente amigable, para facilitar su uso. La intención es que el productor pueda tomar decisiones sin necesidad de conocimientos técnicos complejos. La tecnología debe integrarse sin fricción en la operación diaria.
Uno de los aprendizajes más relevantes es entender qué motiva realmente al productor. Más allá de conceptos amplios como sostenibilidad o eficiencia, hay dos preguntas clave: cuánto se va a pagar y cuándo. Toda innovación debe responder a esa lógica económica inmediata.
La estrategia de implementación también refleja esta comprensión. No se impone una solución; se escucha primero. Se realizan pruebas, se observa el comportamiento, se ajusta el contenido según el contexto. Cada región, cultivo y momento productivo requiere información distinta.
Por ejemplo, no es lo mismo planear una siembra que vender una cosecha. En la etapa de planificación, el productor necesita históricos, tendencias y proyecciones. En la etapa de comercialización, requiere datos de mercado en tiempo real. La relevancia del dato depende del momento.
Otro aspecto crítico es la dimensión humana. La agricultura es, en gran medida, un negocio familiar. Las decisiones financieras no siempre las toma quien está en campo, sino quien administra los recursos en casa. Entender esa dinámica permite comunicar mejor el valor de los datos.
Además, se reconoce el papel de las mujeres en la gestión económica de las fincas. Ignorar esta realidad limita el impacto de cualquier iniciativa. La adopción tecnológica también depende de a quién se le habla y cómo se le explica.
En paralelo, se impulsa un modelo de desarrollo que no solo beneficia al productor, sino también a quienes construyen la tecnología. Se integran jóvenes de regiones agrícolas, evitando que migren a grandes ciudades. Esto genera un doble impacto: desarrollo local y soluciones más alineadas con la realidad del campo.
El uso de inteligencia artificial y análisis de datos permite avanzar hacia modelos predictivos. No se trata únicamente de entender lo que pasó, sino de anticipar lo que puede suceder. Esto cambia la lógica de operación: de reactiva a proactiva.
Sin embargo, se enfatiza un punto fundamental: la calidad de los datos. Tomar decisiones con información incorrecta puede ser más peligroso que no tener datos. Existe una responsabilidad ética en la recolección y validación de la información.
Cada dato debe ser verificado, contrastado y validado antes de ser utilizado. Las decisiones que se toman con base en estos datos impactan directamente en ingresos, inversiones y estabilidad de familias. No es un tema técnico, es un tema moral.
En este contexto, el futuro del agro está ligado a la capacidad de integrar datos confiables en la operación diaria. No como un complemento, sino como un elemento central. La diferencia entre ganar o perder puede depender de una decisión basada en información o en su ausencia.
Finalmente, se resalta un valor esencial: la empatía. La agricultura es una actividad exigente, con márgenes ajustados y riesgos constantes. Entender esa realidad es clave para diseñar soluciones útiles. Sin empatía, la tecnología pierde sentido en el campo.
El cambio no será inmediato ni uniforme. Pero cada avance en la adopción de datos representa una mejora en la capacidad de decisión. Y en un entorno tan competitivo y variable como el agrícola, esa diferencia puede ser determinante.
