Los 5 riesgos de la producción de alimentos que la Agricultura Digital puede resolver

Fundamentalmente la gente malinterpreta la oportunidad de la agricultura digital cuando la resumen como “crecer más con menos”. Claro, en el nivel básico se trata de ayudar a los agricultores a rastrear los insectos, el tiempo de riego, recoger las semillas, fertilizar y cosechar en el momento adecuado para mejorar sus posibilidades de obtener una cosecha de alto rendimiento ese año.

Pero la agrotecnología también es una herramienta de gestión de riesgos que es relevante en toda la cadena alimentaria, a través de las relaciones entre los productores y procesadores, procesadores y minoristas, minoristas y consumidores. El riesgo es sobre si lo que se prometió será entregado, y quién soporta ese costo cuando no lo es.

Desde el punto de vista más ventajoso, la agricultura consiste en suministrar alimentos seguros y nutritivos a un precio asequible, evitando la desestabilización política de la escasez de alimentos que puede conducir a disturbios por hambre y crear un sistema alimentario que recompense a los responsables de alimentar a una población en rápida expansión y urbanización.

Greg Page, ex director general de Cargill, describe la misión de la compañía no como una preocupación agrícola, sino como una “empresa de gestión de riesgos”, abordando tanto el riesgo de precio como el riesgo de la cadena de suministro.

Hemos llegado a ver las oportunidades en torno a la digitalización de la agricultura como el intercambio estratégico de información entre dos partes para reducir el riesgo, compartir el riesgo, eliminar el riesgo, o de otra manera cambiar la división de costos y beneficios para crear un sistema alimentario más funcional.

A continuación se presentan los cinco principales riesgos a la producción de alimentos que la agricultura digital y los datos pueden ayudar a aliviar entre los productores y otras partes en la cadena alimentaria:

1. Riesgo Agronómico

¿A quién pertenece la cadena? Los productores y sus proveedores de insumos

Problema: el 90% de los problemas que se escuchan en el campo provienen de una detección pobre o no detectada de un problema – plagas, enfermedades, riego – la consiguiente pérdida de rendimiento y la frustración acumulada de costos y mano de obra.

Cómo ayudan los datos: Es fácil pasar por alto cómo la “conciencia situacional” central es poder tomar buenas decisiones y evitar malas decisiones en el campo. Tener “evidencia” acerca de lo que está sucediendo en el campo desencadena la poderosa inteligencia humana y el reconocimiento de patrones: ¿este bloque se está desarrollando de manera diferente que los demás? ¿Este rendimiento está por delante o por detrás del año pasado? Los cultivadores con los que trabajamos con más frecuencia han estado creciendo por más de 20 años; pueden mirar una hoja de cálculo de las condiciones del campo y determinar inmediatamente cuáles son los resultados que afectan – sólo necesitan una manera más fácil de tener esos datos en sus manos. Los datos oportunos del campo impulsan las recomendaciones de los gerentes de la granja, los agrónomos y los asesores de plagas para tomar medidas preventivas; no debe requerir un trabajo a tiempo completo conduciendo 1.000 millas a la semana para recolectar. Estas recomendaciones pueden incluir la asignación de recursos laborales o la aplicación de ciertos productos en el momento adecuado de la temporada.

2. Riesgo de transacción

¿Para quién es relevante? Productores/agricultores y procesadores

Problema: El riesgo transaccional se manifiesta de dos maneras: credibilidad y varianza. En la agricultura, los procesadores necesitan saber cuánto de sus frutas o verduras contratadas llegará, en qué día, y si estarán en una condición comercializable. Pero esto es difícil de dar con exactitud y fiabilidad: los rendimientos previstos se suelen entre un 20% y un 50%, la mejor estimación en una fecha de cosecha es la información falsa sobre un paquete de semillas y la clasificación de calidad que tiene lugar en la muelle, así como las estimaciones sobre la perecibilidad post-cosecha, también son arriesgadas.

Cómo ayudan los datos: ambas partes en la transacción, el productor y el cargador o procesador, quieren que el acuerdo pase: el productor quiere entregar una carga de zanahorias y el procesador quiere que llegue una carga de zanahorias. Cualquier angustia proviene de los detalles: el productor se preocupa de que no se contraen todas sus verduras y el procesador se preocupa que se cortocircuito inesperadamente y tiene que encontrar una fuente alternativa. Como regla general, cuanto más tarde descubra que necesita vender algo, más barato es. Por el contrario, cuanto más urgentemente necesita comprar algo, más caro es. Las predicciones de tiempo de cosecha, rendimiento y grado de calidad son herramientas poderosas que se unen a compradores y vendedores para hacer los contratos adecuados y adelantarse a las interrupciones del suministro que pueden conducir a desviaciones. Combinamos datos del campo con datos sobre resultados para proporcionar predicciones de alta fidelidad que reducen el riesgo para ambas partes.

3. Riesgo de reputación

¿Para quién es relevante? Productores y consumidores

Problema: He visto a los productores carismáticos golpear el miedo a su audiencia con una sola palabra: “milenarias”. Vivimos en un país donde el 1% -2% de la población se dedica a la agricultura y hay grandes ideas erróneas acerca de las motivaciones y prácticas de los productores. En los Estados Unidos, como en la mayoría de los países, los agricultores son demonizados y beatificados, tanto regulados como subsidiados, Hamilton contra Jefferson. El reto que muchos enfrentan es cómo contar la historia de cómo crecieron sus productos; la administración de sus tierras y recursos, la mayoría de los cuales son familiares y se transmiten a través de generaciones. En cierta medida, éstas entran en categorías de certificación estándar como USDA orgánico o libre de OMG, pero a la luz del creciente movimiento de prosumidores, los productores y procesadores necesitan caminos más eficaces para narrativas digitales sobre el uso sostenible del agua, plaguicidas reducidos, variedades herederas o otros caracteres de la comida que hablan a los valores de sus consumidores. Sin ninguna manera de contar su historia, los agricultores sienten que están siendo golpeados por todos lados sin una manera de defenderse.

Cómo los datos ayudan: Hay una razón por la que las revistas ponen números en la portada – 7 consejos para un mejor entrenamiento! – las personas se sienten atraídas por los datos como pruebas fácticas. ¿Cuántas personas recuerdan haber escuchado esa estadística de que se necesita un galón de agua para hacer una almendra? ¿Quién sabe si es cierto? Si se basa en un estudio riguroso, ¿qué conjunto de supuestos se utilizan? No importa porque la narrativa ya está incrustada en nuestra conciencia. Los datos siempre han sido una herramienta para comercializar los alimentos (en particular las declaraciones de propiedades saludables o el contenido nutricional), pero los datos también pueden usarse para distinguir las reivindicaciones ambientales y éticas y proporcionar rastreabilidad a la marca que pone estas afirmaciones en el paquete. Estos últimos pueden tener un profundo valor para los cultivadores que son capaces de ofrecer datos como preservación de identidad a los cultivos que producen, distinguiéndolos de los otros productos básicos.

4. Riesgo básico

¿Para quién es relevante? Cultivadores y prestamistas o aseguradores

Problema: En todas las cosechas, excepto en un selecto número de países, en algunos pocos países no hay préstamos para la agricultura y no hay una red de seguridad social o un seguro si las cosas van mal. Este círculo vicioso se deriva de la falta de datos disponibles para el banquero o prestamista sobre los diversos resultados potenciales en la producción agrícola. Esto significa que no pueden fijar el precio del riesgo y por lo tanto no están dispuestos a redactar una póliza o un préstamo. En algunos mercados bien desarrollados, que en gran medida están subvencionados o respaldados por el gobierno, se utilizan grandes conjuntos de datos para esta tasación de riesgo actuarial. Otros lugares sin un mercado de seguros desarrollado para la agricultura tienen conjuntos de datos, como modelos meteorológicos o imágenes de satélite, pero una falta de comprensión suficiente de cómo estos datos se relacionan con la producción agrícola para estimar lo que se denomina el riesgo base. En ausencia de datos, las aseguradoras se ven obligadas a creer que en algún lugar de su población hay una piscina de alto riesgo al acecho: una región propensa a granizo, una región inundable o propensa a la sequía.

Cómo ayudan los datos: Los datos de campo captan la diferencia entre el modelo y la realidad, proporcionando una medida directa del riesgo de base. La cuantificación de este riesgo base permite una fijación de precios más precisa, así como premios más precisos para las reclamaciones, evitando tanto el dolor financiero de pagar cuando no es necesario y el dolor reputacional de no pagar cuando los cultivos han fallado. Es bastante sencillo calcular el valor marginal de los datos exactos para reducir el riesgo base y, por tanto, la rentabilidad de una política. Pero los datos también son relevantes para el riesgo moral: las personas que rastrean los números mejoran en sus trabajos. Particularmente en los mercados emergentes, un seguro de acoplamiento con la formación o el apoyo durante la propia temporada reduce el riesgo de fracaso, sin necesidad de activar la propia política.

5. Riesgo de Regulación / Litigio

¿Para quién es relevante? Productores y grupos gubernamentales o ambientales

Problema: Este es el más grande. Si bien hay un juicio ocasional sobre Dicamba, deriva con un precio de la orden de miles de dólares, las demandas sobre el uso del agua y la contaminación son costosos de litigar y aún más caro de pagar, a la orden de decenas de millones de dólares. La calidad y el uso del agua están obligados por los contratos federales, estatales y de nivel de cuenca, y como tales tienen múltiples definiciones legales para demostrar cumplimiento en una auditoría. De la misma manera, el cumplimiento y la auditoría de múltiples niveles abren nuevas vías (aterradoras para los agricultores por razones obvias) de litigios por parte de grupos ambientalistas contra agencias reguladoras que rigen el uso del agua y la contaminación (generalmente lixiviación de nitratos, pero también plaguicidas). Esto crea un problema especialmente pernicioso, ya que los agricultores están en la posición de reportar sus actividades a un organismo regulador que potencialmente se verá obligado a revelar datos personales identificables a los litigantes. En este caso, una desalineación de los incentivos conduce a datos erróneos o incluso evita la recolección total, a pesar de los beneficios a nivel de grupo de evitar los descubiertos de agua y la contaminación de las aguas subterráneas.

Cómo pueden ayudar los datos: La privacidad y la soberanía del individuo deben ser protegidas para contemplar cualquier aceptación de un programa (como la Ley de Manejo Sustentable del Agua Subterránea (SGMA) o varios esfuerzos de conservación del NRCS) que tendrían beneficios para el grupo. Adicionalmente, la participación abre nuevas oportunidades que compensan el riesgo. Es fácil para el cínico de SGMA y prever un litigio sin fin en torno a los requisitos de presentación de informes. Al mismo tiempo, la cuantificación permite que los derivados de activos de tierras, como los mercados de agua, incluidas las ventas de excedentes de agua resultantes de reducciones demostradas en el uso del agua. Los requisitos de notificación de plaguicidas llevan el aguijón del castigo, pero también la oportunidad para la diferenciación del mercado mediante la venta de productos libres de plaguicidas a aquellos consumidores ambientalmente conscientes que presionaron por esas leyes en primer lugar. Los datos que se usan para rastrear los informes para las regulaciones es también un activo adjunto a la tierra que le da mayor valor!

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