Bloomberg Línea — Mientras se anticipa una sequía que amenaza al Corredor Seco centroamericano, la región está en una carrera contrarreloj que ya no es solo climática, sino algorítmica.
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La antigua máxima de que “la agricultura es una apuesta contra la naturaleza” está siendo desafiada por una nueva generación de herramientas que buscan transformar la incertidumbre del clima en una variable de gestión empresarial calculable.
En respuesta a los pronósticos, el Programa Mundial de Alimentos (WFP) ha activado acciones anticipadas por valor de US$3,8 millones para proteger a 75.000 personas en Honduras, Guatemala y El Salvador. Cada dólar invertido en anticipación ahorra hasta siete en respuesta a emergencias, haciendo la ayuda más eficiente.
El siguiente paso en esta cadena de valor humanitaria y productiva es la precisión, es decir, saber dónde y cuánto lloverá, o fallará la lluvia, para optimizar recursos escasos.
Aquí es donde entra la revolución de los datos, expuesta recientemente por expertos de la Escuela Agrícola Panamericana, Zamorano, con sede en Honduras.
En un seminario web sobre predicciones agrícolas con inteligencia artificial, Luis Huezo, especialista en modelación predictiva, análisis de datos y sostenibilidad aplicada al agro, argumentó que el verdadero valor de la IA no reside en el algoritmo complejo, sino en su capacidad para mejorar la toma de decisiones operativas.
“La IA no va a eliminar la incertidumbre de la agricultura, pero nos da herramientas para incorporarla y así nosotros mejorar en nuestras decisiones”, según el experto.
La afirmación cobra urgencia ante un escenario donde la falta de precipitaciones en mayo, el periodo crítico de siembra de maíz, frijol y arroz, podría disparar los precios de los alimentos y cientos de miles de productores perderían su sustento.
Del “Random Forest” al campo
Uno de los modelos de predicción mediante aprendizaje automático (machine learning) es el “Random Forest” (bosque aleatorio), que en el agro funciona para procesar datos históricos, desde precipitación y radiación solar hasta pH del suelo y dosis de fertilizantes, para predecir rendimientos con alta precisión.
En la práctica, esto significa que un ingeniero puede introducir datos de lotes y ciclos de cosecha, y obtener un pronóstico de rendimiento que permite presupuestar la logística de cosecha con un margen de error mínimo.
No obstante, “un modelo puede ser estadísticamente preciso, pero operacionalmente inútil si no mejora ninguna decisión”, advirtió Hueso.
La lección para los mercados de commodities y los organismos cooperantes es que la recogida de datos debe tener un objetivo operacional.
Por ejemplo, si el modelo predice una caída del 20% en el rendimiento de caña de azúcar debido a la evapotranspiración excesiva, el gestor puede anticipar la necesidad de riego o ajustar la compra de insumos antes de que la sequía golpee.
El costo de no predecir
En Centroamérica, donde ya más de nueve millones de personas que ya enfrentan inseguridad alimentaria, cada vez hay más indicios de la posible aparición y mayor intensidad de El Niño, que amenaza con profundizar las condiciones de sequía.
La experiencia de los episodios de 2015-2016 y 2023, que devastaron los medios de vida de los agricultores, reafirma que el costo de los desastre es exponencial.
Esta necesidad está reconfigurando la cadena de valor agrícola. Empresas de maquinaria pesada ahora compiten por el control de la información.
Fabricantes como Deere & Co (DE) y CNH Industrial han integrado sensores en sus equipos, convirtiendo a los tractores en centros de recolección de datos en tiempo real.
Al mismo tiempo, la infraestructura de Amazon Web Services (AMZN) y Microsoft Azure (MSFT), sumada al poder de cómputo de Nvidia Corp (NVDA) y Google AI (GOOGL), ha allanado el camino para que el análisis predictivo sea accesible.
Sin embargo, la tecnología no sustituye el criterio agronómico. El experto dijo que no existe una variable que sea la más importante por sí sola. En algunas regiones domina la lluvia, en otras la radiación solar o la temperatura.
“La oportunidad aquí está en aprender a colectar datos, aprender a utilizar los datos que ya están disponibles y establecer colaboraciones públicas, privadas y con industrias para tener datos y alimentar modelos que al final nos sirven a todos”, refirió Huezo.
