En esta ocasión analizo los principales retos que representa el uso de datos en agricultura, porque conforme la agricultura se siga digitalizando los datos serán un activo que adquiera cada vez mayor importancia. Y por supuesto, como se trata de un activo valioso, no está exento de riesgos.
Para empezar es importante obtener los datos necesarios y garantizar que estos sean confiables, pero una vez que se tienen también hay que saber cómo procesarlos e interpretarlos, de forma tal que tengamos la certeza de que las decisiones basados en ellos sean certeras.
En este episodio abordo un tema que cada vez es más cotidiano en el agro: el uso de datos. La agricultura se está tecnificando, a veces de forma lenta y a veces casi sin que nos demos cuenta, pero esa tecnificación trae consigo una consecuencia inevitable: la generación masiva de datos. Datos de clima, de suelo, de riego, de nutrición, de sanidad, de producción. El problema no es que existan, sino qué hacemos con ellos y cómo los usamos para tomar mejores decisiones en campo.
Cuando hablo de datos, parto de una idea clara: los datos en bruto no sirven por sí solos. Tienen un enorme potencial, pero ese potencial solo se materializa cuando se convierten en información útil, aplicable y accionable. Un sensor puede medir pH, humedad o salinidad, pero el valor numérico, aislado, no le dice mucho a quien produce. Para un agrónomo con experiencia, ciertos valores pueden interpretarse de forma directa, pero cuando se manejan muchas hectáreas, múltiples sectores o distintos cultivos, esa interpretación manual deja de ser viable.
En producciones medianas y grandes, el uso de tecnología se vuelve casi obligatorio. Los sensores se conectan a plataformas digitales, los datos se concentran en servidores y se visualizan en paneles de control. Esto permite tener una visión general del campo y, al mismo tiempo, una lectura puntual por válvula, sector o lote. Ese es el ideal, pero llegar ahí no es sencillo.
El primer gran reto es, simplemente, obtener los datos. Para hacerlo se necesitan sensores, plataformas y conectividad, y todo eso implica inversión. En el agro, a diferencia de otros sectores, no existe una oferta amplia de soluciones gratuitas o de código abierto verdaderamente funcionales. Casi siempre hay que pagar, ya sea por el equipo, por la plataforma o por ambos. Esto hace que muchos productores se lo piensen dos veces antes de dar el paso, sobre todo cuando no tienen claro el retorno de esa inversión.
A esto se suma un problema aún más delicado: no basta con instalar sensores y empezar a recibir datos. Es indispensable verificar que los datos sean correctos. Un sensor mal calibrado o mal ubicado puede generar información errónea, y no hay nada peor que tomar decisiones productivas basadas en datos incorrectos. En muchos casos se requiere un especialista que supervise el funcionamiento de los equipos y valide que las lecturas reflejan lo que realmente está pasando en el campo.
Superado ese punto, aparece otro reto crítico: la forma en que se presentan los datos. Muchas plataformas agrícolas son complejas, poco intuitivas y saturadas de información. Para quien diseñó el sistema y lo usa todos los días, todo tiene sentido. Pero para un agricultor o un asesor que entra de manera esporádica, la experiencia puede ser frustrante. Se pierde más tiempo tratando de entender la plataforma que usando la información para decidir.
He visto casos en los que, ante esta complejidad, algunos prefieren apoyarse más en su experiencia, su intuición y su conocimiento del cultivo que en los datos disponibles. No porque desconfíen de la tecnología, sino porque interpretarla les cuesta demasiado tiempo. Las tablas extensas y las gráficas técnicas pueden ser útiles para perfiles muy especializados, pero muchas veces lo que se necesita es algo mucho más simple.
Aquí surge una demanda clara: recomendaciones en texto plano. El deseo de recibir un mensaje directo que diga qué está bien, qué está mal, qué está fallando y qué se puede hacer para corregirlo. Un párrafo claro, enviado por WhatsApp o por mensaje, que traduzca todos esos datos en una acción concreta. Hasta ahora, no he encontrado plataformas que lo hagan de forma efectiva y generalizada.
Mientras eso no exista, la interpretación de datos seguirá dependiendo de personas. Agrónomos generales, asesores especializados o incluso puestos específicos dedicados al análisis de información. Y aquí entra uno de los puntos más importantes del episodio: los datos no mienten, pero sí pueden interpretarse mal. El error no está en el número, sino en la lectura que se hace de él.
Para analizar datos se necesita experiencia. Un pico en una gráfica puede ser una señal de alarma real o simplemente una variación conocida y controlada. En sistemas altamente tecnificados, como los invernaderos de alta tecnología, un sensor que “brinca” puede indicar un problema serio o algo completamente normal. La diferencia la marca el conocimiento de quien está leyendo esa información.
El factor humano sigue siendo central. Sin criterio técnico, los datos pueden generar falsas alarmas o, peor aún, pasar por alto problemas reales. Temperaturas fuera de rango, humedades relativas inadecuadas o cambios sutiles que afectan al cultivo pueden no ser evidentes si no se entienden en su contexto productivo.
Más adelante, el episodio aborda un tema que todavía no genera mucha conversación en el agro, pero que será clave en el futuro: la ciberseguridad. A medida que la agricultura se vuelve más digital, los datos productivos se convierten en un activo estratégico. En otros sectores ya es común escuchar sobre secuestro de información, ataques a servidores y rescate de datos a cambio de dinero.
En agricultura aún no se han visto casos relevantes de este tipo, pero eso no significa que no vayan a ocurrir. Después de la pandemia quedó claro que la agricultura es un sector esencial, que sigue operando incluso en crisis globales y que mantiene rentabilidad porque todos necesitamos comer. Eso la convierte en un objetivo atractivo. Es razonable pensar que, con el tiempo, grupos especializados vean a las empresas agrícolas como blancos potenciales.
El riesgo es real. En sistemas donde todo se controla desde una computadora, un acceso no autorizado puede provocar desde fallas operativas hasta pérdidas catastróficas. En escenarios extremos, podría significar la quiebra de una empresa. Por eso, proteger los datos no es un lujo, sino una necesidad creciente.
Ligado a esto aparece otro punto clave: la propiedad de los datos. ¿De quién son los datos que se generan en un campo agrícola? ¿Del productor que paga el servicio y es dueño del cultivo, o de la empresa que provee la plataforma y almacena la información en sus servidores? Aunque el agricultor accede a los datos, en la práctica estos residen en infraestructura ajena.
Este debate apenas comienza en algunos países y todavía no tiene respuestas claras a nivel global. Sin embargo, es inevitable que llegue al centro de la discusión. Los datos serán cada vez más valiosos, y quien los controle tendrá poder sobre ese nuevo activo digital del agro. En los próximos años, este tema pasará de ser marginal a estratégico.
El episodio cierra con una reflexión general: la tecnificación agrícola ofrece enormes ventajas, pero también plantea retos importantes. La inversión inicial es alta, la interpretación de datos requiere conocimiento, la seguridad de la información es un riesgo emergente y la propiedad de los datos es una pregunta abierta. Nada de esto invalida el uso de tecnología, pero obliga a abordarla con criterio, estrategia y visión de largo plazo.
No se trata de decirlo todo ni de cerrar el tema. Quedan muchas aristas por analizar y muchas preguntas abiertas. La intención es dejar puntos sobre la mesa para reflexionar, entender mejor el rumbo del agro y prepararse para un futuro donde los datos serán tan importantes como el suelo, el agua o el clima.