La palabra tecnología tiene mucho que ver con la agroalimentación, empezando por su origen ya que el creador de la misma fue un ingeniero agrónomo del siglo XVII llamado Johann Beckmann que la utilizó para definir la denominada "Ciencia de los Oficios".
Obviamente, el concepto inicial ha ido evolucionando y se ha ido amplificando (el lenguaje es algo vivo), lo que ha permitido establecer y fijar un término, tecnologías de la información, que se aproxima en mayor grado a toda la revolución que estamos viviendo en torno a la digitalización o transformación digital (ERP, IoT, CRM junto a otras siglas y anglicismo) y sin duda a su actual concepto estrella como es la Inteligencia Artificial (IA).
La agroalimentación no ha permanecido ajena a la irrupción de estas herramientas, sí porque eso son "herramientas", que han entrado de forma directa en el núcleo de gestión y decisión de todo nuestro ecosistema alimentario (en sus diferentes eslabones de la cadena de valor) sin casi mediar palabra como elefante en cacharrería.
El resultado de este acceso, en muchos casos poco planificado, programado o estructurado, ha sido la generación de gran cantidad obstáculos y frenos en sus procesos de implantación. Las expectativas de que su uso iba a generar cambios positivos o facilitar el trabajo, se han tornado en una caída en picado de lo esperado junto con una oposición a ultranza de las personas integrantes de las organizaciones.
El sector agroalimentario presenta las características ideales para ser foco y diana de la implantación profesional y objetiva del uso recurrente de las herramientas tecnológicas que gestionen datos. Somos capaces de generar una cantidad ingente de información, variables de distintas magnitudes, parámetros, límites, resultados (ej. temperatura, tiempo, concentración, pedidos, cantidades, formulaciones, rutas, procesos, almacenaje, riego, fertilización…) cuyo tratamiento hará aminorar los riesgos (ej. Seguridad alimentaria, cubrir necesidades de los clientes, reducir el desperdicio, eficiencia productiva y energética…), planificar, programar, hacer previsiones, seguimiento y otras actividades dentro de la gestión.
La afectación, y también la necesidad, se ajusta igual en todos los subsectores componentes de la agroalimentación y es preciso mencionar que los problemas se suceden casi por igual. A ello no ayuda la presión legislativa que ha intentado acelerar la digitalización. Tenemos múltiples ejemplos que así lo atestiguan como es el caso de la nueva gestión y auditoría del cuaderno de campo o todo lo que significa la implantación de la Ley de la cadena alimentaria, junto a la proliferación de certificaciones de producto o proceso, la trazabilidad, la sostenibilidad, las exigencias del consumidor etc.
Todo ello genera y generará más datos, más controles, más auditorías, más registros y por tanto más fiscalización que deberá gestionarse mediante la implantación de sistemas adecuados que faciliten la acción a todos los agentes intervinientes.
Y por arte de birlibirloque, cuando nos hallamos inmersos en todo este proceso de digestión y asimilación aparece la estrella invitada, la piedra filosofal que todo lo va a solucionar la IA – Inteligencia Artificial. En medio de toda una vorágine de democratización del término como un factótum salvador, o a lo mejor no tan salvador.
Somos una sociedad lamentablemente demasiado pendular, el término medio nos es complejo de centrar o ubicar y con la IA está pasando algo similar. Existen razones de peso para que esta nueva herramienta triunfe y realmente sea útil, si bien ubicada en la posición adecuada y correspondiente.
Mediante su utilización somos capaces de generar escenarios determinados por distintos niveles de influencia o modificación de variables, en un tiempo ínfimo. Tengo datos acumulados (histórico) sé también las variables que me influyen y en qué grado, y puedo determinar los teóricos resultados en cada escenario que plantee. Esta filosofía es fundamental en las condiciones actuales (cambio climático, eficiencia en procesos y recursos, aseguramiento de las operaciones, robustez en la ejecución…)
Partamos de un ejemplo, debo planificar la producción de un producto alimentario con una limitación clara de fecha de caducidad corta para cubrir las potenciales demandas de mi cartera de clientes. Mediante el sistema definido podría generar las diferentes hipótesis junto a las ventajas e inconvenientes de cada uno (evaluación operativa y económica) para poder tomar la decisión que mejor considere.
Y ahí está la cuestión, la persona, el ser humano es el que toma la decisión y asume el riesgo implícito que conlleva la misma (económico, operativo, de servicio, satisfacción al cliente...). Es casi un debate ético, un algoritmo no puede decidir. Ayuda, pero ahí está el ser humano.
Con este sistema consigo reducir la incertidumbre y acercarme al óptimo (o estar cercano a él sabiendo en cuanta diferencia puedo incurrir previamente), en definitiva, el ser humano asume un rol de evaluador - decisor y no de operador. Así de da la necesaria fiabilidad al sistema y la conformidad del mismo (actuamos como certificadores compatibilizando nuestro trabajo con el del autómata).
Ahora bien, este marco teórico no es nada sencillo de implantar ni desarrollar pues en si no estamos hablando de procesos técnicos sino de transformación y cambio. Por tanto, ponderemos menos la parte digital y generemos realmente un modelo nuevo de gestión transformando nuestras formas de trabajar, de interactuar y de ofrecer resultados.
Es por ello que, de forma totalmente justificada, es el CEO de la empresa el que debe asumir el liderazgo cuando implantamos estas herramientas y en particular sistemas IA. Con un equipo multidisciplinar y transversal donde se conjuguen las habilidades técnicas con las habilidades interpersonales (soft skills). El talento con el expertise del dominio que conjuga experiencia específica en agroalimentación con dominio de las herramientas digitales bajo el paraguas del líder que gestiona las personas y la generación del nuevo modelo de gestión compatible.
Junto a ello se hace más necesario tener una visión integral e integrada de la cadena de valor agroalimentaria, que se traduce en compartir información y sistemas de forma que exista una transparencia de la misma entre los diferentes elementos del complejo ecosistema agroalimentario que interaccionan con un objetivo común (ej. Reducir el desperdicio, elaborar productos más saludables, reducir los aditivos o limitar el uso de plástico…)
La sensibilidad y concienciación en el sector existe, no tan solo a nivel de información o conocimiento pues sus implicaciones son importantes. Es necesario empezar a generar en nuestro sistema los foros, debates e intercambio de experiencias alrededor de la Inteligencia Artificial, en este sentido tenemos el ejemplo del Smart Agrifood IA a finales de junio (Córdoba) donde se podrán poner sobre la mesa interesantes implicaciones y factores alrededor de la IA y su implementación.
La complejidad de nuestra cadena agroalimentaria se traduce en una clara oportunidad para generar, implantar y desarrollar proyectos donde la IA sea la "actriz de reparto (no la protagonista)" pero debemos tener presente que justamente por esa citada complejidad será necesaria la aplicación de más recursos, esfuerzo y visión más a largo que en otros sectores.
