Agricultura conectada: Aprovechando IoT para aumentar rendimiento, reducir costos y impulsar sostenibilidad

Aunque la agricultura sigue siendo una industria práctica, el Internet de las Cosas (IoT) está remodelando cómo trabajan los agricultores, convirtiendo tareas rutinarias en decisiones basadas en datos que mejoran productividad y rentabilidad.

Con sensores y analítica inteligente integrados en tractores, sembradoras y campos, los agricultores pueden identificar los nutrientes exactos del suelo necesarios, predecir fallos de equipos antes de que ocurran y optimizar cada insumo desde la semilla hasta el riego.

Deanna Kovar, John Deere

«Los agricultores tienen que ser más productivos para mantenerse rentables», dice Deanna Kovar, directora del equipo Global Operator Station de John Deere. «Los datos IoT les permiten identificar oportunidades de ahorro de costos y reducir riesgo». Kovar fue finalista del premio IoT World Leader of the Year 2020, que honra a ejecutivos que impulsan la adopción de IoT en todas las industrias.

La American Farm Bureau informa que la tecnología de precisión —sensores conectados y algoritmos impulsados por IA— puede reducir costos operativos en ~15 % y aumentar rendimientos de cultivos en un 13 %.

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La agricultura conectada ya no es nicho: Alpha Brown estima que el 10-15 % de las granjas de EE. UU. usan IoT. BI Intelligence predice que para 2020 el sector albergará 75 millones de dispositivos IoT, creciendo un 20 % anual. El mercado global de agricultura inteligente se proyecta triplicar, alcanzando 15.300 millones de dólares para 2025 desde poco más de 5.000 millones en 2016.

Estas ganancias son vitales a medida que los márgenes agrícolas se estrechan. Se espera que el ingreso neto en efectivo de las granjas disminuya 10.900 millones de dólares (9,0 %) a 109.600 millones en 2020, obligando a los agricultores a aumentar productividad, reducir costos y gestionar riesgo.

Mientras tanto, la demanda aumenta. Las Naciones Unidas proyectan una población global de 9.700 millones para 2050, impulsando la producción agrícola un 69 % entre 2010 y 2050. La analítica y automatización de IoT son esenciales para enfrentar este desafío.

Domando la variabilidad de la agricultura con agricultura conectada

Los agricultores enfrentan incertidumbres diarias —variaciones climáticas, variabilidad del suelo y fiabilidad de equipos. Los sensores IoT en tractores y sembradoras dan visibilidad en tiempo real a estos factores, permitiendo gestión proactiva de riesgos.

«Hay mucha variabilidad de temporada en temporada», señala Kovar. «Al conectar cada máquina, ayudamos a los agricultores a lograr mayor consistencia».

Por ejemplo, los sensores pueden detectar fallos inminentes de equipos, evitando costoso tiempo de inactividad. En 2019, el Operations Center de John Deere —una plataforma IoT— envió 27.000 alertas a distribuidores, advirtiéndoles de fallos inminentes para que pudieran asesorar a clientes preventivamente.

Kovar explica que los datos cambian la toma de decisiones: los agricultores pueden abandonar un campo, ajustar tasas de siembra, modificar riego o aplicación de nutrientes —todo basado en insights accionables.

Un proveedor estima que los sensores conectados pueden reducir el uso de agua en un 30 % mientras mejoran la gestión de tierras. Sin embargo, los agricultores siguen desconfiando de que grandes corporaciones almacenen sus datos, prefiriendo repositorios estilo cooperativa que garanticen seguridad y relevancia contextual.

Más software en equipos puede añadir complejidad operativa. Los agricultores quieren la capacidad de reparar su equipo independientemente, en lugar de depender únicamente de proveedores de servicios conectados.

Optimizando ciclos de cultivo con IoT

Después de la cosecha, los agricultores necesitan datos de condición del suelo para reponer campos. Los sensores IoT ahora entregan necesidades de nutrientes en tiempo real, permitiendo enmiendas oportunas y reduciendo disrupciones causadas por clima u otras variables.

Las máquinas conectadas también pueden compartir datos, evitando trabajo duplicado. Kovar llama a esto «compartir mapas de cobertura»: una sembradora marca una fila como sembrada, así que la siguiente la omite, maximizando la eficiencia del campo.

Los planes futuros incluyen visión por computadora para distinguir cultivos de malezas. John Deere estima que la orientación precisa de herbicidas podría reducir costos en un 80 % y mejorar la sostenibilidad.

«La visión por computadora y el machine learning nos permitirán rociar solo las malezas», dice Kovar. «Los agricultores anhelan nueva automatización que aumente el rendimiento mientras conservan recursos».

Kovar también destacó que la adopción de tecnología es una ventana de un año para que los agricultores maximicen la producción y minimicen la entrada, y que IoT e IA seguirán desempeñando un papel fundamental.

[Kovar habla en IoT World 2020 de este año. Consulte la sesión sobre agricultura conectada aquí. Para registrarse en IoT World, reserve su entrada ahora.]