Hasta qué punto ha avanzado el sector agrícola en madurez de IA

Un sector que respira con las estaciones

El sector agrícola tiene un ritmo que pocos otros sectores conocen. Un año fiscal no cuenta con doce meses iguales, sino con una temporada de crecimiento, una cosecha, un período de descanso. Los datos que se recopilan en abril dicen algo distinto de los datos de octubre. Esto hace que la madurez de IA en este sector no sea cuestión de una instantánea. Una organización puede estar bien posicionada sobre el papel en invierno y aun así estancarse en verano, simplemente porque la presión sobre la operación se distribuye entonces de otra manera.

Además, el sector está notablemente estratificado. Por un lado están las grandes cooperativas y empresas transformadoras con departamentos de TI y equipos de datos propios. Por otro lado están las empresas familiares y las explotaciones individuales donde la gestión reside en las cabezas de las personas, no en sistemas. Ambas formas coexisten bajo una única denominación sectorial, lo que significa que una afirmación sobre "el sector agrícola" resulta enseguida demasiado tosca. La proporción entre estas dos formas determina más sobre la madurez media que cualquier desarrollo tecnológico.

Dónde tambalean los fundamentos

En muchas empresas agrícolas no falta la ambición, sino la base sobre la que debería descansar la IA. Los datos de sensores del campo, la información meteorológica, los datos de inventario y la administración del contable a menudo residen en sistemas separados que no se comunican entre sí. Esto constituye una cuestión de gestión de datos, y es una de las dimensiones que en la medición de madurez se considera fundamental — no porque sea una preferencia, sino porque una organización sin datos coherentes no puede sostener una aplicación de IA que deba confiar en esos datos.

También la infraestructura de TI varía considerablemente. Una explotación de ganado lechero con robots de ordeño automáticos lleva años trabajando con sensores y procesamiento de datos, mientras que una explotación de cultivos extensivos quizás solo utiliza un programa de contabilidad y una aplicación meteorológica. Esta diferencia en el punto de partida no es buena ni mala, pero sí determina qué paso resulta lógico. Una empresa que ya recopila datos de sensores se enfrenta a una pregunta distinta de la de una empresa que aún debe determinar qué datos quiere registrar.

La dimensión organizativa añade a esto una capa propia. En las empresas familiares, la capacidad de decisión suele residir en una o dos personas, lo que puede acelerar las decisiones, pero también significa que la madurez de IA depende en gran medida de lo que esa persona sabe y quiere. En las cooperativas y transformadoras más grandes, se plantea más bien la cuestión de cómo se distribuyen las decisiones entre los miembros, la junta y la ejecución — y si existe una estructura que haría visible una ronda de evaluación conjunta.

Las dimensiones dependientes solo vienen después

Las aplicaciones que suenan interesantes para el sector — mantenimiento predictivo de máquinas, predicción de rendimiento, clasificación automatizada — dependen todas de lo que hay debajo. Sin una infraestructura que registre las mediciones de forma fiable y sin datos consistentes a lo largo de las estaciones, una aplicación de IA sigue siendo un experimento que funciona mientras las circunstancias acompañen. Esta es precisamente la razón por la que las dimensiones fundamentales tienen prioridad: no como elección de política, sino como el orden que se deriva de la práctica. Quien desee leer más sobre esto encontrará un desarrollo en por qué las dimensiones fundamentales deben ir primero.

Este orden no se aplica solo en la agricultura. Otros sectores con un núcleo operativo pesado y una toma de decisiones dispersa muestran patrones comparables, como puede leerse en hasta qué punto ha avanzado el sector energético en madurez de IA y en hasta qué punto ha avanzado el sector inmobiliario en madurez de IA. A modo de comparación: los sectores con procesos digitales de origen, como se describe en hasta qué punto ha avanzado el sector TIC en madurez de IA, suelen partir de un punto de partida distinto en cuanto a infraestructura y datos, lo que muestra lo grande que puede ser la dispersión entre sectores.

Qué aporta una medición aquí

Para un CEO o COO del sector agrícola, el valor de una medición de madurez no radica en que arroje una cifra con la que presumir, sino en que hace visible dónde se encuentra la dispersión entre las personas de la organización. ¿Percibe el gerente operativo la situación de datos de forma distinta al propietario? ¿Cree el responsable de TI — si lo hay — que la infraestructura está lista, mientras las personas sobre el terreno se topan a diario con rodeos manuales? Una ronda de evaluación conjunta en la que varias personas puntúan por separado pone de manifiesto esas diferencias antes de que hagan naufragar un proyecto piloto.

Precisamente en un sector donde la toma de decisiones suele recaer en pocas personas, resulta valioso comprobar si esas personas están realmente de acuerdo entre sí sobre dónde se encuentra la organización. Un asesor sobre el terreno, un jefe de explotación en el almacén y una persona de contacto de TI en la cooperativa pueden tener los tres una valoración distinta de cuán madura es la gestión de datos. Hacer visible esa dispersión es un primer paso, no un punto final.

Cuándo la pregunta se desplaza hacia el trabajo mismo

En cuanto queda claro dónde se encuentra la organización en estas dimensiones, la pregunta se desplaza de forma natural de la preparación al contenido: ¿qué parte del trabajo diario podría realmente asumir la IA, dado ese nivel de preparación? Esa es una pregunta distinta de la que responde esta página. El escáner de trabajo de FTE TO AI calcula, por tarea, qué parte del trabajo es candidata a ser asumida, y con ello se conecta con lo que una medición de madurez primero pone de manifiesto. Quien ya quiera pensar en cómo debería ser tal inventario puede empezar por qué debe incluir un inventario de decisiones, como preparación para el momento en que los fundamentos estén en orden.