José Manuel de la Sotta (46) y Gabriel Gajardo (49) se conocieron hace siete años en el colegio de sus hijos. Aunque ambos estudiaron Ingeniería en Agronomía, nunca se toparon antes. En ese momento, no sabían que esa amistad se transformaría en un novedoso emprendimiento tecnológico con el que sueñan darle un giro a la industria agrícola, a través del uso de inteligencia artificial a gran escala, o data business intelligence.

Todo partió porque Gabriel estaba embarcado en un desafío no menor: reestructurar la empresa en la que trabajaba y necesitaba urgentemente incorporar una nueva visión de negocio en el área de investigación de semillas. “No me manejaba en ese rubro, porque toda mi carrera estaba enfocada en lo frutícola, pero José Manuel sí, así que le pedí que nos asesorara”, comenta.  

Así comenzaron a trabajar juntos, y en ese camino los dos se dieron cuenta de que existía una falencia transversal en el agro: la falta de un sistema robusto que integrara y analizara la gran cantidad de datos que se recogen en los campos. Es a partir de esa información que la mayoría de los productores toman decisiones, “pero se recolectan datos por acá, otros por allá, cuando lo que se necesita es tener una visión integral respecto a lo que está pasando en el huerto”, dice Gabriel. 

El diagnóstico que hicieron fue que, como la agricultura es un negocio de alta inversión y volatilidad por factores climáticos y biológicos que no son 100% manejables, es necesario contar con información correcta y oportuna para minimizar errores en aquellos elementos y factores que sí se pueden gestionar.

“Una de las principales falencias de la industria es la calidad, veracidad y oportunidad de la información que se origina diariamente en los campos. Y esos datos son la base para la inteligencia de negocios, planificar y generar una estrategia”, agrega José Manuel. En un mercado cada vez más competitivo, y con desafíos importantes como la falta de agua y mano de obra, este tipo de herramientas puede ayudar a hacer un uso más eficiente de esos recursos.

Así que después de mucho estudiar sobre el tema, y aprovechando la experiencia de Gabriel en control de gestión, administración y finanzas (y también como productor de frutas), y la de José Manuel en lo productivo y desarrollo de tecnologías, es que surgió su emprendimiento: Agbusiness, un sistema que recopila todos los datos de un campo, los interpreta y genera reportes personalizados para que cada productor tome decisiones concretas en base a evidencia y la realidad de su huerto.

“En un campo, lo más común es que se tomen notas con papel y lápiz o se ocupen distintos tipos de sensores. Pero toda esa información queda aislada una de la otra, cuando debe ser un todo. Eso es lo que hace nuestra tecnología, recoge toda la información y la integra en un único sistema para optimizar procesos y recursos”, dice Gabriel. Similar a sistemas como Alexa o Google Assistant, se puede vincular a cualquier tipo de sensor, estaciones meteorológicas, softwares, drones, aplicaciones, entre otros.

De esta manera, logran registrar en tiempo y ubicación real los datos claves de cada uno de los procesos, como el riego, la fertilización, labores con mano de obra, labores con maquinarias, parámetros del suelo y climáticos, luminosidad, disponibilidad de agua, entre otros.

“Todos estos datos se estructuran y procesan de forma integrada, incorporando los parámetros y criterios definidos por el cliente, de manera tal que permite obtener distintas capas de información: desde un monitoreo operativo en línea para generar alertas, pasando por reportes y análisis de múltiples variables, llegando hasta incluso el costeo de procesos, faenas y productos”, detalla de la Sotta.  

“Los datos nos sorprenden mostrando una realidad que no hemos sido capaces de ver o diagnosticar anticipadamente”, dice Gabriel, y da algunos ejemplos;

“Se puede medir la caída de luz dentro de un invernadero durante una temporada ,sabemos que año a año pierden transmitancia pero ver la caída gradual de luminosidad durante la temporada fue sorprendente, las ineficiencias en las rutas y layout de hidrantes de las maquinarias que nos muestran que los tiempos efectivos de trabajo son muy distintos de los que utilizamos regularmente, la gran cantidad de intervenciones y alteraciones manuales en la operación de equipos automatizados que generan fallas o alteraciones, por ejemplo, en tiempos y ciclos de riego, entre otros”, detalla. Las opciones son tan numerosas como la cantidad de datos que se pueden recopilar en un solo día.