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Cómo saltar la barrera al uso de la tecnología en el agro

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Vivimos con la transformación digital pisándonos los pies, nos vemos presionados por actuar, sea la forma que sea y estar ahí, donde las cosas suceden. 

Pero antes, las empresas y cooperativas agroalimentarias y de la industria auxiliar deben experimenten la curva de aprendizaje, haciéndola única, en función de su tamaño, recursos y posibilidades.

¿Dónde está la llave que abre la puerta de la transformación digital de las empresas del agroEn la ventana de acceso a servicios, los cuales sean capaces de democratizar al sector.

Fases de las Empresas Agro en la Analítica de Datos - joseantonioarcos.es

No será que los servicios de digitalización son los que deben adaptarse a las empresas agroalimentarias y no al revés.

En muchas zonas productivas de España, ya han avanzado y descubierto lo que las soluciones de business intelligence o analítica de datos le pueden ofrecer.

Quizá hace cuatro o cinco años hablar de PowerBI, QlikSense o cualquier otra herramienta, era algo que había que explicar. A pesar que desde siempre ha habido en el sector herramientas de explotación de datos que permitían el análisis rápido e intuitivo de los mismos.

Hoy en día, esa situación está superada. Han nacido proveedores que ofrecen soluciones basadas en la explotación de datos que van más allá y son capaces de brindar predicciones de producción, plagas, precios…etc.

Fases de las Empresas Agro en la Analítica de Datos

Dentro de Agri Team Tech pusimos encima de la mesa distintas fases que las empresas deben caminar o enfrentarse. La detallamos de una manera muy simple y concreta:

Fase 0: Determinar, conocer y saber para qué son las herramientas de análisis de datos y business intelligence. ¿Qué ventajas o apertura ofrecen?

Para muchas empresas del agro, esta fase quizá ya este superada, o al menos el análisis de los datos internos de la compañía y/o su depuración.

Fase 1: La creación de una red de cruzamiento de datos. Bienvenidos datos externos. Estos permitirán conocer si existe influencia con respecto al comportamiento de mi negocio, producción, logística y procesos.

Fase 2: sin vueltas, la Fase Predictiva. Una vez verificado que la existencia de datos externos incide de manera integral en mí negocio agroalimentario, llega el momento, de determinar cómo puedo analizar datos a futuro. Generar valor informativo para predecir el comportamiento de los objetivos de mi compañía.

Fase 3: Inmersión en el Big data. Claramente, el análisis de grandes cantidades de datos internos y externos que permitan condicionar a futuro mi negocio. Aunque en este sector, esta fase se visiona a largo plazo.

No existen aún soluciones claras que convenzan a las empresas, pero no por la viabilidad o valor de las mismas, sino porque se encuentran en las fases cero o uno, y aún están lejos de “tocar” esta fase.

Especialmente, cuando el modelo de negocio, retorno de la inversión y sobre todo ¿Saber qué y quién puede acceder a mis datos y para qué?…no les generan a las empresas y cooperativas agroalimentarias la seguridad suficiente.

¿Qué Pasa con la Prestación de Servicios de Tecnología?

Analizando la situación, se visualiza que el problema es que la mayoría de las soluciones de los proveedores de tecnología nos quieren trasladar la inversión más allá del momento actual en el que se encuentra cada una de las empresas agro.

En la prestación actual de los servicios, los proveedores, de forma estándar plantean un tiempo de aprendizaje a cargo de las empresas agro, para conocer el modelo de datos actual, depurar los datos existentes y analizar si existe algún modelo o algoritmo que ayude al cliente a desarrollar una solución basada en la inteligencia de negocio.

Si desde el primer mes, las empresas tienen que pagar el aprendizaje de los proveedores tecnológicos, claramente aleja la posibilidad de iniciar la contratación de estos servicios.

Además dichas soluciones no permiten en la mayoría de los casos un “desenganche” del proveedor a futuro para que de forma autónoma la empresa pueda seguir desarrollando modelos predictivos. Nos hacemos dependientes. ¿No crees?

Generalmente, después de un tiempo de análisis por el proveedor, es probable que se pueda diseñar un algoritmo predictivo, el cual se va a ajustando en función de la experiencia y otros datos.

El inicio en la digitalización del agro, implica invertir un dinero que aún no sabemos muy bien para qué, y a su vez, con un coste periódico que genera una sensación de dependencia que “ata” a la compañía con su proveedor.

Service as Service

Es imperativo, romper las barreras de entrada para que todas las empresas puedan acceder a estos servicios.

 Service as Service, sería probablemente, una de las ventajas para minimizar dichas barreras.

Muchas de las soluciones actuales lo que intentan es seguir vendiendo un servicio como un producto, y hoy en día, el modelo de pago por uso es lo que está inundando el universo tecnológico y de servicios.

Una cuota mensual que te permita ir ascendiendo de fases en función de tu estado actual y de tu capacidad de ir asumiendo y experimentando estos servicios.

Esta acción, serviría para bajar las barreras de entrada, para que las empresas y cooperativas del agro puedan acceder a tecnología, sin grandes inversiones.

Autor: Equipo Agri Team Tech

Acerca del Autor

Ana Rubio

Fotógrafa agrícola y redactora en joseantonioarcos.es

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