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Empresas

El agro debe saltar de la ‘precisión’ a la ‘decisión’

Empresa española desarrolló modelo que permite a los productores contar con unas herramientas para elegir qué hacer con sus cultivos.

Ricardo Arjona, CEO de ec2ce

Ricardo Arjona, CEO de ec2ce

Archivo particular.

POR:
Portafolio
marzo 12 de 2018 - 10:12 p.m.
2018-03-12

Esta semana ‘aterrizó’ en Colombia la empresa española ec2ce (easytosee), dedicada a los sistemas de inteligencia artificial para la producción y comercio de especies agrícolas.

La empresa, que ya trabaja en países como Argentina y Perú, posee una plataforma de más de cien aplicaciones matemáticas y estadísticas basadas en inteligencia artificial y ‘machine learning’, para soportar todas las fases del proceso de producción: desde la preparación del suelo, selección de insumos, control de plagas y procesos logísticos, hasta la previsión de oferta y demanda en los mercados de interés.

(Lea: Sector agropecuario en 2017 y previsiones 2018)

“El éxito de la ‘Agricultura de Decisión’, como se le llama a este método, es contar con información histórica del cultivo, como las variedades, los tipos de suelo, la disponibilidad de agua, tipos y frecuencia del riego, productividad, datos meteorológicos, incluso la presencia de plagas, enfermedades y malezas”, señaló André Marques, representante de ec2ce para Colombia y el Perú.

(Lea: Baja participación del sector agrícola en la economía colombiana

“Tenemos sistemas que optimizan los planes de fertirrigación para optimizar la productividad agraria. Hay sectores en Colombia, como las flores, la palma, caña azucarera y las frutas, donde tenemos mucho que aportar, pues estos son sectores tecnificados; nos hemos reunido con varios de estos productores”, dijo Ricardo Arjona, presidente de esta compañía.

Otra de las áreas de interés es la predicción de plagas, labor que consiste en dar las recomendaciones necesarias para que los cultivadores hagan las aplicaciones de plaguicidas aconsejadas, con el fin de contener la llegada de una plaga a su cultivo; a su vez, optimiza el uso de insumos agrícolas. El cultivo del algodón, por ejemplo, ha sido uno de sus ‘fuertes’.

Ahora, los resultados de la puesta en marcha de estos sistemas de inteligencia artificial radican en la disponibilidad de información que tenga el agricultor acerca de sus proyectos, dijeron los especialistas de esta empresa española. “Si la gente tiene amplia y detallada información, sus resultados serán los mejores y viceversa”, concluyeron.

La compañía también se enfocará en el negocio de los seguros agrarios, por lo que buscará sus herramientas de inteligencia artificial para mejorar la precisión de los pronósticos de producción y productividad agrícola, asuntos que tienen en cuenta las compañías aseguradoras y del reaseguro.

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