La ciencia de datos comienza a ganar terreno en la agricultura, para la transformación de a tradicional agricultura. Un punteo sobre los cambios que se realizan.
Durante los últimos años, se popularizó la calificación de prácticas y alimentos clasificados como “orgánico”. Esto funcionó como sinónimo de que se realizaba una producción responsable de alimentos saludables y prácticas agrícolas, que respetan y cuidaran el medio ambiente. Pero frente a un escenario con una gran crisis climática y con sistemas alimentarios bajo una gran presión, la sostenibilidad no puede limitarse a esta etiqueta.
Hoy, la agricultura necesita más herramientas para la transformación que persigue: necesita datos, para adaptarse a un nuevo escenario de la sostenibilidad basada en evidencia.
Orgánico y sustentable, el camino hacia una nueva agricultura con datos
El catálogo orgánico nació como una respuesta a una agricultura industrial, caracterizada por el excesivo uso de químicos, la degradación del suelo y el deterioro de la biodiversidad. Y es aquí que el concepto de “orgánico” se posicionó bajo reglas que son útiles pero puede que no siempre reflejan el verdadero impacto ambiental de una práctica agrícola.
Por ejemplo, un producto puede tener la certificación orgánica, pero esto no significa que genera una huella ambiental más baja que uno convencional, por lo que no se trata de una medida que asegura la sostenibilidad.
En ciertos casos, la prohibición del uso de algunos insumos obliga a los agricultores orgánicos a poner en marcha diversas prácticas que son menos eficientes y menos sustentables, como un mayor uso del suelo o el uso de biopesticidas con una eficacia baja, que necesita de más intervenciones.
Y ante estos desafíos actuales, el uso de tecnologías innovadoras se convierte en una herramienta necesaria para alcanzar objetivos ambientales sin dejar de producir con los resultados esperados.
Desde sensores que funcionan para medir la humedad del suelo en tiempo real hasta drones que analizan la salud de los cultivos con imágenes multiespectrales, la agricultura con un modelo de precisión permite tener prácticas realizadas con datos concretos, contando con información certera para tomar decisiones, dejando por fuera las especulaciones.
Estos instrumentos que brindan gran precisión permiten por ejemplo que la aplicación de agua o fertilizantes sea cuanto y cuando se necesitan. De esta forma, no generan desperdicios y contaminación, por lo que se minimiza el uso de recursos y el avance de contaminantes en el suelo y en las fuentes de agua.
Los modelos de producción, que utilizan inteligencia artificial, permiten anticipar plagas o enfermedades, evitando fumigaciones preventivas y optimizando la respuesta.
Pero lo cierto es que la sostenibilidad real ya no se mide por certificaciones, sino por indicadores. Cada vez más empresas agrícolas, cadenas de supermercados y consumidores exigen transparencia en los impactos ambientales y sociales de los alimentos que consumen.
Esto impulsó la incorporación de herramientas como el análisis del ciclo de vida, evaluaciones de huella de carbono, huella hídrica y biodiversidad.
Pero lo cierto es que uno de los desafíos actuales es poder integrar y comparar datos generados por múltiples dispositivos, plataformas y estándares, y es el momento donde entra en juego la necesidad de datos abiertos, interoperables y auditables.
Y es con el uso de diversas plataformas digitales específicas para el caso que se tiene la estandarización de datos agrícolas, que trabajan para facilitar la interoperabilidad entre sistemas de gestión agrícola, maquinaria y software de análisis.
De esta forma, se le da paso a los productores y asesores agronómicos a poder tomar decisiones más informadas sin quedar atados a un solo proveedor tecnológico. También, el acceso a datos públicos sobre clima, suelos y biodiversidad, facilitado por organismos como la FAO o agencias meteorológicas nacionales, se convierte en un insumo clave para el diseño de estrategias agrícolas resilientes.
Y es que este enfoque basado en evidencia que no se limita a la producción primaria, sino que la trazabilidad digital y la ciencia de datos dan paso a poder monitorear el impacto ambiental a lo largo de toda la cadena de suministro.
Este aspecto es de gran relevancia para reducir pérdidas postcosecha, mejorar la logística y detectar cuellos de botella ambientales. Por ejemplo, se puede conocer cuánta energía consume una cámara de frío o cuánta agua se pierde en una planta de lavado, y por lo tanto permite rediseñar procesos que generen menor impacto.
Lo cierto es que si bien es un largo y nuevo camino a recorrer es un hecho que la agricultura del futuro no será necesariamente orgánica, pero sí deberá ser regenerativa, resiliente y sustentada en evidencia.
Y este paradigma también implica una transición cultural para dejar atrás las recetas universales y abrazar el enfoque sistémico y contextual.
También requiere una democratización del acceso a la tecnología ya que si bien los grandes productores tiene una adopción de herramientas digitales, es de gran importancia poder asegurar que los pequeños y medianos agricultores también accedan a plataformas de datos, capacitación técnica y financiamiento verde.
En este nuevo paradigma, necesidad de una colaboración entre ciencia, tecnología y territorio es clave. Universidades, centros de investigación, empresas tecnológicas y organizaciones deberán trabajar en sintonía para encontrar soluciones que puedan adaptarse a cada proceso productivo.
La sostenibilidad que se obtiene con datos de evidencia no es una agenda que debe imponerse, sino que se convirtió en una construcción colectiva que reconoce la diversidad de saberes y la urgencia de actuar con frente a la crisis ambiental.
La proyección de alcanzar una agricultura más sostenible se podrá hacer realidad para tener con el uso de métricas claras, innovación constante y colaboración política. Porque se necesita ir más allá de lo orgánico sin tener que renunciar a los principios, sino evolucionar hacia un sistema agrícola donde cada decisión esté guiada por su impacto real.
