John Deere, el gigante de la maquinaria y equipos, tiene 58.000 funcionarios repartidos en los distintos continentes, 11.000 de los cuales trabajan en América Latina. Para dar una idea de la importancia que la empresa asigna a la innovación, se puede mencionar que, a nivel mundial, invierte 4 millones de dólares diarios en investigación y tecnología. Cuenta con grupos de ingeniería en México, Argentina y Brasil. En este último país se encuentra la sede del Latin America Technology Innovation Centre, donde más de 100 personas trabajan integrando sistemas para la agricultura de precisión. Redagrícola estuvo allí, en el distrito industrial de Campinas, estado de Sao Paulo, conversando con el chileno Alex Foessel, quien al momento de la entrevista ocupaba el puesto de director del Centro, y el argentino Santiago Larroux, a cargo de marketing de agricultura de precisión para América Latina y director de operaciones de la filial Auteq Telemática.

–¿Cuáles serán las grandes innovaciones en maquinaria agrícola de los próximos años?

–Decir que mañana vamos a tirar al operador es ser ambicioso de más –responde Santiago Larroux–. Todavía hay muchísimas oportunidades de optimizar una máquina como unidad de trabajo separada: saber cuántas fueron sus horas de motor, cuánto tiempo su piloto automático estuvo ligado o desligado, cuánto fue su consumo medio. Con ese tipo de cosas se puede ganar eficiencia, productividad y reducción de costos en la operación de un cliente. Otro aspecto pasa por optimizar la logística de trabajo. Cuando se hacen estudios en Brasil con la mejor cosechadora de soya de John Deere (JD) en el mercado, cuesta creer que solo consigue trabajar 4 horas al día sobre las 24 que podría estar operando. Y es por una realidad de ineficiencias: hay que regular la máquina, es la hora de almuerzo, se necesita mantenimiento… En caña de azúcar el gran problema corresponde a la cosechadora esperando al tractor que trae el vagón para seguir descargando la caña, casi tres horas perdidas al día. Me imagino que en la fruta debe ser común ver los carros llenos y que no esté automáticamente el backup para seguir la operación. Entonces, además de optimizar la máquina, se puede incorporar un montón de herramientas para optimizar el trabajo. Y, tercero, tomar datos para saber lo que está ocurriendo. Lo que no se mide no se controla; usar esa información ayuda a tomar decisiones para que el mejoramiento no sea a punta de golpes.

SE VA A PODER GERENCIAR LA OPERACIÓN DESDE CUALQUIER PARTE

La idea es “pasar de la información a la inteligencia”, apunta Alex Foessel, y agrega otro aspecto clave en la experiencia del cliente: con un tablet o un celular “realmente va a poder gerenciar su operación desde cualquier parte, en vez de tener que estar en la máquina o cerca de la máquina”.

Los entrevistados concuerdan en que los próximos avances mayoritariamente corresponderán a dotar a los equipos de capacidades de accionar, lo que llaman “automatización”, antes de sacar a la persona de la cabina, lo que denominan “autonomía”.

–Por ejemplo –plantea Larroux–, quiero que la cosechadora, que avanza a determinada velocidad, me dé una calidad de trilla con una pérdida de 2%. Ella analizará cuánto grano entra, y regulará sus RPM para lograr lo programado. Eso las máquinas grandes ya lo están haciendo y estamos pasando la tecnología a unidades más pequeñas.

“ESTO ES DINERO EN EL BOLSILLO DEL AGRICULTOR”

–Suena a algo que se puede utilizar para controlar la velocidad del tractor en las aplicaciones de fitosanitarios para frutales…

–Si miras cuántas veces un producto es pasado con condiciones de humedad erradas, con velocidad de viento inadecuada, con condiciones de delta T… En fin, una mala aplicación por condiciones climáticas equivocadas. ¡Sabiendo el peso que tienen los agroquímicos en la ecuación de costos! Hoy tenemos estaciones meteorológicas móviles encima de la máquina. Si le indicas la velocidad máxima del viento, te va a dar una alerta para parar cuando sea necesario. Eso es dinero en el bolsillo del agricultor.

–No hay que quemar etapas ni contagiarse con la idea del mercado automovilístico –interviene Alex Foessel–, donde el objetivo es transportar pasajeros o carga desde A hasta B. La calidad de su tarea es la velocidad, la seguridad, el ahorro de combustible, todo eso. En las labores agrícolas el objetivo principal no es desplazarse de aquí hasta allá, sino preparar el terreno o sembrar en la forma agronómicamente adecuada, o aplicar el producto distribuido proporcionalmente a todas las hojas. Antes de quitar al chofer, como resulta fácil pensarlo al hablar de desplazamiento, primero tenemos que resolver todas las otras cosas que hacen que la tarea sea ejecutada con calidad. El operador todavía tiene que vigilar el buen funcionamiento.

SL –Aplicar la cantidad cierta, en el lugar cierto y en el momento cierto. Esa es la clave.

MUÉSTRAME, ACONSÉJAME, HAZLO POR MÍ

Hay una secuencia de palabras que Foessel y Larroux emplean para referirse a las capacidades de la maquinas automatizadas:

AF –Primero está el show me, muéstrame; en el fondo, captura de las informaciones de campo para dar cuenta al productor o al gerente de la hacienda ‘esto es lo que está ocurriendo’ y facilitar su gestión. Otra opción es assist me, aconséjame, donde la tecnología analítica va a generar una recomendación, por ejemplo, ‘bajar la velocidad para un mejor resultado’, o ‘este trabajador en particular necesita tomar entrenamiento porque el desempeño es pobre’, o ‘aumente el número de camiones para no retrasar el flujo de la cosecha’. Por último, más adelante, va a estar el do it for me, hazlo por mí, cuando la regulación de la máquina e incluso el control se realiza en forma completamente automática.

Si bien JD es una compañía que lleva 180 años mejorando las máquinas, lo que le ha permitido ocupar una posición de liderazgo, en adelante, cree Santiago Larroux, habrá un giro en este enfoque:

–El valor no va a estar tanto en la máquina y sí en las herramientas que hacen a la máquina más simple, más inteligente, más dinámica. Por eso la agricultura de precisión es una prioridad absoluta para nosotros, y es por eso que somos una empresa que tiene un desarrollo completamente propio en esta área, no lo hemos tercerizado. No tenemos duda de que esa es la parte del negocio de mayor valor en el futuro.

OPERATION CENTER: QUE LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN NO SE QUEDE EN UN MAPA DE COLORES

El concepto de un tractor e implemento integrados, capaces de generar y enviar información sobre la tarea en desarrollo, requiere un sistema que permita utilizar los datos. En Chile, el representante de John Deere está implementando un “Operation Center”, capaz de documentar lo realizado y entregárselo al productor: la velocidad de trabajo, la cantidad aplicada, etc., pudiendo verificar si la operación fue bien realizada. Se trata de que la agricultura de precisión no se quede en un mapa de colores, remarca Foessel, sino que esos mapas puedan llevarse a prescripciones, por ejemplo, para la aplicación correcta de agroquímicos. “Eso la vamos a estar haciendo en 3 a 5 años”, pronostica.

SL –Ayudamos a tener el dato de la funcionalidad de la máquina, y lo subimos a una plataforma digital que jamás nadie va a hackear. El dato es del cliente, él va a decidir con quién compartirlo y con quién no. Nosotros nunca vamos a usar ese dato como nuestro.

En ese contexto, también el rol de la cadena comercial tendría que experimentar una evolución:

AF –Nosotros esperamos que cada vez más nuestros concesionarios y distribuidores no sean solamente quien te va a vender la máquina y los repuestos y te la va a arreglar. Ellos se van a volver consultores agronómicos, sea con personas internas o con alianzas con otras firmas, para dar al productor asesoría y permitirle navegar un poco en las complejidades de la tecnología.

 

EL OPERADOR DE UNA MÁQUINA NO VOLVERÁ A SER LO MISMO

Entre los aspectos que América Latina todavía tiene que superar para sacar todo el provecho que debería de la agricultura de precisión, destacan dos. Uno, el mejoramiento en la conectividad digital en todos los espacios rurales, para el manejo de los datos on line. El otro, la calificación de la mano de obra para entender y manejar toda esa tecnología. En este sentido la capacitación se considera fundamental, y JD cuenta con un centro de entrenamiento en sus dependencias de Campinas.

Los cambios en la tecnología probablemente cambien la imagen que tenemos del trabajador rural.

SL –Hoy puedes ver un operador sentado súper confortable, con una ergonomía en la cabina fantástica. Incluso su función es básicamente controlar: llega al final de una cabecera, el implemento se levanta solo, el tractor maniobra por sí mismo para volver a empezar y clavar el arado en la tierra… Es una agricultura totalmente diferente a lo de hace 20 años.

INVERSIONES EN FILIALES PARA INCORPORAR MACHINE LEARNING Y MÁS

–Sin embargo, en fruticultura no se ve un avance acelerado para la mecanización de cosecha de frutas delicadas.

AF –Podemos mencionar la compra de la start-up Blue River, por 350 millones de dólares, en EE.UU., que ha integrado tecnologías modernas de machine learning, y justamente en el caso de la primera aplicación de ellos se procesan imágenes visuales de cámara para la aplicación de un agroquímico selectivamente a las malezas. Se podría expandir y extrapolar la inteligencia artificial para aprender a reconocer en imágenes cuál fruta llegó al punto de cosecha y cuál no, o a la selección de frutas. Nosotros no tenemos cosechadoras de frutales, pero no está lejos la posibilidad de trabajar y licenciar este tipo de tecnología con otros. Otro ejemplo fue la adquisición de Auteq.

SL –Auteq partió con dos compañeros de la Universidad de Sao Paulo que comenzaron a trabajar en la telemetría del sistema de transporte en ómnibus en esa ciudad. Y vieron una oportunidad grande en agricultura en el monitoreo de la flota del sector caña de azúcar. En el 2009 JD compró el 50% de Auteq y en 2014 el 100%. Actualmente monitorean alrededor de 15.000 máquinas.