La digitalización es un concepto relativamente novedoso que hace referencia a la adaptación, la evolución, a unos procesos en los que las herramientas digitales adquieren una relevancia esencial. La digitalización también afecta al mundo agro, y Probelte trabaja para estar a la cabeza de la innovación al servicio de la sociedad. Hablamos con José Santiago Nuñez, Chief Data Officer de Probelte, quien nos da una visión de la relevancia que tiene el mundo digital en la producción, la gestión y la salud de los cultivos.
Digitalización y bioproductos: una nueva estrategia en Probelte
Hablar de digitalización es hablar de un futuro que ya está aquí. Tanto las herramientas como los datos que aportan, así como las inmensas probabilidades provenientes a consecuencia de estos, hacen del mundo digital una prioridad en el mundo moderno. La agricultura, por supuesto, no es una excepción. «Mi papel como Chief Digital Officer [CDO] consiste en ayudar a Probelte en su proceso de transformación y crecimiento aplicando herramientas digitales e inteligencia artificial», explica Jose Santiago, quien nos cuenta que la influencia de sus actuaciones en la compañía tienen el objetivo de conseguir que Probelte pueda favorecer el posicionamiento de la agricultura como una gestión más precisa y sostenible, «para mejorar la respuesta al cambio climático y su impacto en la salud humana».
«La digitalización va a ser necesaria para desarrollar la estrategia de transformación y crecimiento de Probelte», continúa el CDO. En dicha estrategia, dos aspectos toman el protagonismo: las biosoluciones y la internacionalización. «Entendemos como biosolución al fomento de productos con bajo riesgo toxicológico que ayudan a los productores agrarios a producir cosechas más sostenibles y que resulten más beneficiosas para la salud humana. La internacionalización la entendemos como el incremento del área de comercialización gracias a que los productos ayudan a mitigar o aprovecharse de las consecuencias del cambio climático».
Sin embargo, comenta, los productos biológicos son más complejos de usar porque son menos consistentes en sus resultados debido a una mayor dependencia de factores ambientales. Además, su uso es eminentemente preventivo, recurrente y puede tener incompatibilidades con otros productos.
«Para entender más y mejor estos aspectos de eficacia y aplicabilidad vamos a requerir más datos que nos permitan construir modelos del comportamiento con la ayuda de tecnologías como la inteligencia artificial para después traducirlos a modelos prescriptivos de uso que integraremos en herramientas digitales», aclara. Con este objetivo en mente, el desarrollo estratégico de Probelte se apoya cada vez con más intensidad en la digitalización. «La digitalización es un efecto transversal a todos los departamentos. Puede ayudar a incrementar la cadena de valor y acelerarla. En una primera fase, vamos a orientar su aplicación a la mejora de producto. Con esto espero una mayor interacción con el departamento de Marketing y el de R&D. En esas áreas, creo que la compañía tiene un gran conocimiento y motivación para liderar el mercado de las biosoluciones».
Lo digital y la (bio)agricultura: en busca de la predicción.
«Hay muchísimos factores que influyen en la eficacia y la aplicabilidad de los bioproductos», comienza a explicar José Santiago, quien afirma que para ampliar ese conocimiento tenemos que sistematizar la captura de datos que reflejen la diversidad de condiciones de uso, regiones y cultivos. «Para manejar ese ingente volumen de datos, y hacerlo más efectivo y escalable, necesitaremos todas las herramientas digitales posibles: tanto de sensores, captura de datos, como fusión con fuentes de terceros, la creación de modelos predictivos y prescriptivos…».
Todo esto, luego, se traduciría a la aplicación de herramientas digitales que ayuden a los clientes en la correcta elección del producto, el momento de uso y su gestión en la aplicación. Este aspecto es esencial en el uso de los bioproductos que tanto valor aportan a la agricultura. «Podemos personalizar su aplicación y efectividad por cultivo y región, e incluso combinando diferentes tratamientos. Para eso necesitamos los datos de la mayor cantidad posible de situaciones. Los modelos generados nos mostrarán los límites y bondades de esos productos».
«Los modelos predictivos», describe el experto, «son el resultado de procesar datos por medio de un algoritmo y nos dice que relación probabilística existe entre los parámetros de entrada (por ejemplo, el clima, el suelo, el calendario) y un determinado efecto (por ejemplo, el riesgo de una plaga). Los algoritmos están diseñados para aprender de las relaciones entre los datos, de ahí el cuño de machine learning. Para los humanos resulta difícil buscar correlaciones de más de dos variables. Para las maquinas , buscar relaciones entre miles variables de millones de datos es totalmente factible con las actuales capacidades disponibles en la computación y almacenaje en la nube. Una vez inferidos, los modelos preventivos podemos convertirlos en prescriptivos, es decir, recomendar la mejor acción a seguir para optimizar un resultado dadas unas condiciones».
Un futuro más preciso y sostenible
Según José Santiago, tanto los bioproductos como las soluciones digitales van a ser importantes en la agricultura de precisión y en la optimización de recursos. «En el caso de Probelte», comenta, «va a ser un factor adicional que nos ayudará a diferenciarnos de otros productos ya bien implantados en el mercado. Aunque parecidos, no todos los productos «bio» son iguales. Si, además, sabemos cómo y cuándo usarlos mejor, añadirá un factor competitivo que será difícil de imitar».
Para el experto, además, los modelos desarrollados en el proceso se convertirán en herramientas que le permitirán a los clientes saber con precisión cómo actuar, en vez de limitarse a estimar que pueda pasarle al cultivo. «El objetivo de Probelte es acompañar a nuestros clientes con servicios digitales derivados del conocimiento adquirido de los datos, para poder hacer un mejor uso de nuestros productos», comenta.
«Un ejemplo gráfico para visualizar todo esto: será posible notificar vía WhatsApp a un determinado agricultor sobre un riesgo de plaga y el posible producto con el que puede combatirla a partir de un cierto momento óptimo. Todo esto se habrá calculado en función de su localización, su cultivo y el pronóstico meteorológico. También podremos recoger el efecto de ese tratamiento, con sensores o información e imágenes que nos envié el agricultor, y que, además, podremos seguir usando para continuar mejorando el producto. Con todo esto, conseguiremos posicionar a la agricultura como una gestión más precisa y sostenible para mejorar la respuesta al cambio climático y su impacto en la salud humana», termina el experto.