
GPS, rob贸tica, sensores y muestreo de suelo. El punto cr铆tico aqu铆 es la optimizaci贸n. Por ejemplo, la agricultura de precisi贸n implica medir las variaciones de calidad del suelo e identificar su potencial productivo y de respuesta a los insumos. Por lo tanto, en lugar de aplicar una cantidad igual de fertilizantes sobre toda la superficie de un lote de producci贸n la estrategia de fertilizaci贸n se adaptar谩 a sus caracter铆sticas, colocando m谩s cantidad en las mejores partes del lote y menos cantidad en las peores partes. A trav茅s de esta pr谩ctica, se optimizar铆a el uso de los insumos: fertilizantes, semillas, fitosanitarios, etc., y, por lo tanto, se ahorrar铆an costos, maximizar铆an beneficios y reducir铆an riesgos de impacto sobre el ambiente y/o la salud de las personas.

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La Agricultura digital (o Digital Farming) pone mayor 茅nfasis en el uso de los datos y la informaci贸n recopilada para mejorar la toma de decisiones. Significa aprovechar la informaci贸n y datos disponibles para desarrollar inteligencia procesable y valor agregado significativo a partir de ese contenido. Este concepto brinda a los productores la oportunidad de aumentar la producci贸n de sus campos, ahorrar costos a largo plazo y eliminar riesgos. Simult谩neamente, posibilita la sostenibilidad ambiental y econ贸mica. La agricultura digital incorpora t茅cnicas como la agricultura por ambientes, la agricultura vertical y los invernaderos inteligentes.
La Agricultura Inteligente (o Smart Farming) consiste en aplicar tecnolog铆as de informaci贸n y datos para optimizar sistemas agr铆colas complejos. La atenci贸n se centra en el acceso a los datos y en c贸mo los productores pueden utilizar la informaci贸n recopilada de manera inteligente. La tecnolog铆a utilizada en la agricultura inteligente va desde el IoT y la rob贸tica hasta drones y la IA. Con estas herramientas, los agricultores pueden monitorear las condiciones de la explotaci贸n sin la necesidad de la presencia f铆sica en el lugar. Esto les permite tomar decisiones ya sea para todo el campo, para un lote o, incluso, para una sola planta. La agricultura inteligente no es solo para los grandes productores, sino que, tambi茅n pueden utilizarla los peque帽os productores, productores org谩nicos u otras operaciones de escalas m谩s peque帽as. Todo el proceso de agricultura inteligente est谩 gestionado por software y supervisado por sensores. La automatizaci贸n ha permitido importantes ganancias en t茅rminos de eficiencia de la producci贸n, mejoras de calidad y sostenibilidad. Uno de los desaf铆os de la agricultura inteligente est谩 en la interoperabilidad entre todos los sistemas y de las distintas iniciativas digitales, para facilitar el acceso a los datos generados.
A medida que crece la complejidad de la agricultura, tambi茅n lo hace el n煤mero de partes involucradas y la complejidad de los flujos de informaci贸n. Los sistemas de producci贸n modernos utilizan maquinarias y softwares de m煤ltiples fabricantes. Como resultado, los productores deben lidiar con una multitud de formatos de datos patentados, listas de c贸digos, etc. mutuamente incompatibles. Por ende, se requieren interfaces y formatos de datos estandarizados para alcanzar la interoperabilidad. Esta interconexi贸n implica intercambios de informaci贸n entre los fabricantes de insumos para la producci贸n, los distribuidores, los productores, los proveedores de servicios, la industria de alimentos. Se suman incluso los consumidores, quienes cada vez m谩s toman decisiones de compra en funci贸n de la disponibilidad de dicha informaci贸n.
En definitiva, e independientemente de c贸mo se denomine, el objetivo del uso de la tecnolog铆a de la informaci贸n y la comunicaci贸n, la cual se basa en la obtenci贸n datos, su an谩lisis y su utilizaci贸n para optimizar los procesos y la toma de decisiones, es mejorar los resultados econ贸micos para el productor, reducir de los riesgos de una actividad puntual, y promover sistemas cada vez m谩s sustentables. Incorporemos tecnolog铆a en nuestros campos porque los beneficios econ贸micos, ambientales y de salud de estas iniciativas, son evidentes.


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