El poder del análisis predictivo en la agricultura

Hace años, si nos hubiéramos dicho que las computadoras, los datos y la tecnología estarían diseminados por todos los campos, podría haber habido un retroceso. Hoy, al considerar la adopción de la tecnología, algunos paradigmas continúan variando en lo que se acepta ampliamente como un estándar y lo que es «prometedor».

Una de las tecnologías más interesantes que se utiliza actualmente y que se esta transformando y desarrollando ampliamente ha sido el uso del análisis predictivo. El análisis predictivo en su conjunto puede estar compuesto por numerosas habilidades estadísticas diferentes, desde el modelado, el aprendizaje automático y la minería de datos. Utilizados para la agricultura, estos métodos permiten analizar lo que sucedió en el pasado en el campo, así como lo que esta sucediendo actualmente y lo que va a suceder, utilizar los datos para predecir el futuro y tomar decisiones que afecten al fondo, línea y uso final de productos en el campo.

El análisis predictivo no es solo una palabra de moda actualmente en la agricultura, sino una realidad como información accionable para tomar decisiones sobre datos e información para mejorar la oportunidades agronómicas, como el calendario de aplicaciones, decisiones de productos, cantidades de productos y rentabilidad en la toma de decisiones, y todos se están utilizando hoy con desarrollos que vienen constantemente. Al aprender de los datos históricos y futuros basados en las variables medidas, la gestión y los resultados de las decisiones se pueden tomar más fácilmente, lo que puede tener un gran impacto en las eficiencias y los procesos. Esta no es una tarea fácil, ya que las decisiones y recomendaciones sobre el futuro requieren conjuntos de datos verdaderos que tengan una gran confianza de campo a campo, incluso de metro por metro, y dentro de la viabilidad de un metro.

El análisis predictivo requiere buenos datos para ser exitoso, los datos incompletos o incorrectos proporcionarán información que no se analizará del todo. Los datos de sensores en campo, la recopilación de datos de entrada en cada nivel y las funciones económicas de las decisiones seguirán siendo fundamentales para el éxito del análisis predictivo. A medida que aumenta la muestra, la recopilación de datos se vuelve mas esencial para las operaciones de todo el mundo, el poder de tomar decisiones impactantes, proactivas y rentables que pueden aumentar las oportunidades y eficiencias en todo el campo sigue siendo de interés. Esta información ayuda a  los productores a tomar decisiones agronómicas desafiantes que pueden tomar tiempo para llegar al campo todos los días de forma más rápida y fácil. Les da la oportunidad de tomar una decisión rápida de la información digital, a menudo con la capacidad de ser imparcial a la fuente, pero se basó en los hechos. El verdadero conocimiento agronómico es esencial para el éxito y los resultados correctos para cada herramienta digital.

Encontrar oportunidades para obtener ganancias en la baja de los precios de las materias primas es esencial para la rentabilidad tanto a corto como a largo plazo. Una pequeña decisión sobre el tiempo de una aplicación de entrada, por ejemplo, podrá significar la diferencia entre la rentabilidad en esa aplicación. Se otorgan puntajes predictivos a cada oportunidad para ayudar a determinar los procesos y la toma de decisiones a través del análisis de los conjuntos de datos y la confianza. Estos parámetros de entrada y variables para los resultados se pueden abordar con análisis predictivos.

Los ejemplos que ya se utilizan hoy en la agricultura digital van desde recomendaciones de mercado, modelado de plagas, valor de la prueba del suelo y predicciones de rendimiento de los cultivos, así como el movimiento y el comportamiento de los nutrientes, en distintas condiciones dentro y alrededor de cada campo. ¿No sería bueno conocer la etapa de crecimiento de la cosecha mientras toma su café de la mañana, antes de conducir 20km al campo para tomar una decisión de fertirrigación? O bien, saber que campos de valores de prueba de suelos han cambiado más cuando los presupuestos son ajustados y solo se puede muestrear la mitad del campo. Tener conjuntos de datos de alta calidad y rutas de recolección adecuadas ya lo han hecho posible hoy, y el futuro continúa siendo brillante. Validación en campo de estas decisiones para garantizar un análisis correcto es crucial para tener éxito. Un sensor configurado incorrectamente o una estación meteorológica no calibrada adecuadamente pueden llevar a una toma de decisiones sesgada a través de análisis.

El futuro es brillante para la tecnología en la agricultura, y las curvas de aprendizaje que han llegado en los últimos 10 años han sido asombrosas. Estamos en un momento emocionante para mejorar continuamente la industria y dejar un impacto en el mundo en los próximos años.