i4.0: una oportunidad para rediseñar los sistemas productivos con la tecnología



Una agricultura de precisión, que aplique semillas, fertilizantes y agua en forma variable mediante inteligencia artificial que permita predecir y recomendar, se convierte en un camino obligatorio. Crédito: Okandu

La humanidad ha atravesado períodos de revoluciones productivas que, impulsadas por el descubrimiento y la posterior incorporación de tecnologías, han generado cambios radicales en la vida de las personas.

La primera y segunda Revolución Industrial permitieron un aumento exponencial de los niveles de producción, al incorporar maquinaria y nuevas fuentes de energía que permitieron estandarizar procesos y aumentar la capacidad productiva en su conjunto.

Desde fines del último siglo, la tercera revolución, apalancada en el surgimiento de internet, las computadoras y la tecnología de la información, llevó a replantear los modelos de negocio más tradicionales y rediseñarlos para un mundo digital.

Actualmente, el desarrollo de tecnologías interconectadas borra los límites entre el mundo físico y el digital y evidencia el surgimiento de una nueva era: una cuarta revolución industrial, también nombrada “i4.0” o “Industrias 4.0”.

La velocidad de la innovación y la interrelación de tecnologías emergentes como AI, IoT, big data, infraestructuras cloud, nanotecnología y blockchain, nos permite reimaginar un mundo completamente diferente al que conocemos.

Si tenemos en cuenta que, según la Organización de las Naciones Unidas, la población mundial aumentará a 9,7 billones en 2050, la producción global de alimentos deberá incrementar entre un 50% y un 70% para su abastecimiento, al mismo tiempo que deberá reducir el uso de agua potable (hoy la agricultura usa el 70% del consumo de agua potable) y la aplicación de productos que degradan el medio ambiente.

El único modo de lograrlo es evolucionar tecnológicamente para optimizar el uso de recursos: usar solo lo justo en el lugar necesario. Una agricultura de precisión, que aplique semillas, fertilizantes y agua en forma variable mediante inteligencia artificial que permita predecir y recomendar, se convierte en un camino obligatorio.

Así, las posibilidades que promueven estos avances hacen de “i4.0” no sólo un área de interés para tecnólogos e innovadores, sino un paradigma desde el cual rediseñar los sistemas industriales y productivos para permitir un crecimiento exponencial en la producción de bienes, incrementando la eficiencia y la calidad, con un impacto social y medioambiental que prometen optimismo.

Uno de los mayores desafíos en el horizonte del crecimiento global se encuentra en el sector agrícola, como principal productor de alimentos. La adopción de tecnologías emergentes puede permitir a los productores un uso más sustentable de los recursos, aumentando la productividad y ofreciendo productos de mayor calidad a los consumidores.

Ese es el caso de “ACA mi campo”, una aplicación de la Asociación de Cooperativas Argentinas (ACA) y diseñada por R/GA Buenos Aires, que se nutre de data geoespacial para, a través de la incorporación de machine learning y basado en infraestructuras cloud, ofrecer a los productores recomendaciones específicas respecto de la evolución de sus cultivos.

Apalancada por la incorporación de IA, machine learning y big data, la aplicación permite a los productores un uso más eficiente de recursos como fertilizantes, plaguicidas, fungicidas, riego, etc., recomendando dosis especificas para los lotes particulares que las requieren y creando automáticamente las recetas que se transmiten a las maquinas.

El análisis de los datos obtenidos a través de imágenes satelitales hace posible monitorear las condiciones del terreno y generar alertas automatizados a través de la aplicación. A su vez, el cruce de datos específicos del terreno con datos climáticos y eventos ambientales genera recomendaciones en tiempo real mediante alertas automatizadas a través de la aplicación.

Cada productor usuario de la herramienta enriquece la inteligencia de los datos a medida que incorpora nuevos datos generados por su uso. La aplicación también permite compartir información de modo proactivo por parte de los productores, generando alertas en casos de plagas, inundaciones, caminos cortados, u otro tipo de eventos catastróficos.

A medida que los nuevos datos se incorporan a los algoritmos desarrollados por el equipo técnico de agrónomos, el conocimiento acumulado le permitirá recomendar a cada productor las condiciones óptimas para cada tipo de cultivo acorde a las condiciones específicas de su terreno.

Se prevé que la adopción de este tipo de tecnologías permitirá a los productores de la cooperativa aumentar su producción alrededor de un 10% en los próximos tres años y, a la vez, reducir el consumo de insumos y aumentar la sustentabilidad en el proceso productivo.

Además, al tratarse de una plataforma digital abierta, la aplicación permite integrar funcionalidades y nuevas tecnologías de manera evolutiva. En el corto plazo, sería posible imaginar la incorporación de blockchain para ofrecer certificados de calidad de un producto desde que se siembra una semilla hasta que se recibe un alimento en la mesa.

La aplicación es un ejemplo de cómo la adopción de las nuevas tecnologías impulsa la transformación de sistemas de producción tradicionales. La interconexión entre data geoespacial y machine learning potencian el entendimiento hasta ahora obtenido para alcanzar modelos de producción óptimos, mientras que el diseño de una solución mobile soportada por infraestructura cloud posibilita la adopción de estas tecnologías de una manera sencilla y relevante por parte de los productores.

i4.0 nos presenta, ante todo, una promesa de oportunidades: más y mejores bienes para más consumidores, minimizando el impacto ambiental. A medida que incorporemos la inteligencia agregada de las distintas tecnologías de “i4.0”, lograremos hacer un presente de esa promesa.

Los autores son Business Development Director, de R/GA Buenos Aires, y Chief Information Officer, de la Asociación de Cooperativas Argentinas (ACA), respectivamente

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