Agricultura digital y biodiversidad: el dato que no estamos mirando

En los últimos años, la agricultura avanzó de manera significativa en la incorporación de tecnología. La digitalización permitió mejorar la precisión, optimizar el uso de insumos y tomar decisiones con mayor respaldo de información. Sin embargo, este proceso abrió una pregunta que empieza a tomar cada vez más relevancia: ¿qué estamos midiendo realmente cuando medimos el campo?

El foco estuvo puesto, principalmente, en variables productivas. Rendimiento, humedad, nutrientes, sanidad del cultivo. Pero dentro de ese mismo sistema, existe otra dimensión que hasta ahora quedó en segundo plano: la biodiversidad.

Lejos de ser un concepto ajeno a la producción, la biodiversidad forma parte del funcionamiento del sistema agrícola. Y lo más relevante es que, sin proponérselo, la agricultura digital ya está generando información que permite observarla y entenderla. 

El campo como sistema vivo

Durante mucho tiempo, el campo fue analizado como una superficie productiva. Un espacio sobre el cual se aplican decisiones para obtener un resultado. Ese enfoque permitió grandes avances, pero simplificó una realidad más compleja.

Los sistemas agrícolas ocupan cerca de la mitad de la superficie habitable del planeta, lo que los convierte en uno de los entornos más influyentes sobre la biodiversidad global. 

En cada lote conviven microorganismos, insectos, malezas, fauna y cultivos que interactúan de manera constante. Estas interacciones influyen directamente en procesos como la fertilidad del suelo, el control de plagas y la estabilidad del sistema.

La biodiversidad no es externa a la producción. Es parte del sistema que la sostiene.

La tecnología que ya está midiendo más de lo que creemos

El desarrollo de la agricultura digital incorporó herramientas que permiten registrar información en tiempo real y a gran escala. Sensores, drones, cámaras, imágenes satelitales y sistemas de análisis generan datos de manera continua.

Estas tecnologías fueron diseñadas para optimizar la producción, pero en la práctica capturan mucho más.

El monitoreo de cultivos, por ejemplo, permite detectar estrés o enfermedades, pero también registra la presencia y comportamiento de especies. Las cámaras instaladas en campo pueden identificar insectos, aves o mamíferos. Los sensores acústicos permiten registrar actividad biológica a partir de sonidos. Incluso los análisis de suelo, a través de técnicas como el ADN ambiental, pueden identificar comunidades microbianas completas. 

Esto plantea un punto central:

la infraestructura para monitorear biodiversidad ya está instalada en el campo.

De la recolección de datos a la integración

Uno de los principales aportes del enfoque planteado en el paper es que el problema no es la falta de información, sino la falta de integración.

Hoy los datos se generan con objetivos específicos, muchas veces aislados entre sí. Información sobre rendimiento, sanidad, clima o suelo se analiza por separado, sin integrarse en una visión completa del sistema.

En paralelo, los estudios de biodiversidad suelen ser puntuales, con baja frecuencia y limitada escala.

La oportunidad está en conectar estos dos mundos. Utilizar los datos productivos para generar también conocimiento ecológico, y viceversa.

Esto implica pasar de una lógica fragmentada a una lógica sistémica.

El monitoreo de la biodiversidad ( a ) se apoya en varias tecnologías, incluyendo drones ( b ), cámaras trampa ( c ), ADN ambiental obtenido de muestras genéticas ( d ) y monitoreo acústico pasivo ( e ). Estas tecnologías registran la presencia de especies y parcialmente su abundancia, lo que permite evaluaciones posteriores de la distribución de especies y la composición de comunidades (en azul; f ). La agricultura digital ( g ) utiliza las mismas tecnologías en la gestión rutinaria de campos y fincas (mostrada en rojo). Los drones y las cámaras trampa ( h ), a veces combinados con el monitoreo acústico pasivo ( i ), monitorean la presencia de plagas y los daños. Simultáneamente, los robots de deshierbe facilitan la detección y eliminación de malezas ( j ) que compiten con los cultivos por espacio y nutrientes. El muestreo de suelo ( k ), a menudo utilizado para controlar la disponibilidad de nutrientes, también puede apoyar la extracción de ADN ambiental para controlar patógenos dañinos ( l ). Dado que el monitoreo de la biodiversidad ( a ) comparte requisitos tecnológicos con la agricultura digital ( g ), los datos de esta última, si se ponen a disposición de los expertos en monitoreo de la biodiversidad, podrían mejorar las evaluaciones de las poblaciones de especies y la composición de comunidades (en azul; f ).

El rol de la inteligencia artificial y el análisis de datos

El volumen de información generado por la agricultura digital supera ampliamente la capacidad de análisis tradicional. En este contexto, la inteligencia artificial aparece como una herramienta clave.

El uso de algoritmos permite detectar patrones en grandes volúmenes de datos, identificar relaciones entre variables, anticipar comportamientos del sistema e integrar información de distintas fuentes.

Esto habilita un cambio importante: pasar de decisiones basadas en observación puntual a decisiones basadas en modelos.

La biodiversidad puede incorporarse a estos modelos como una variable más, con impacto directo en la producción.

El campo como plataforma de monitoreo continuo

A diferencia de los estudios tradicionales, que se realizan en momentos específicos, la agricultura digital permite un monitoreo constante.

Esto genera una ventaja clave: la posibilidad de trabajar con dinámicas en el tiempo.

Se pueden observar cambios en poblaciones, respuestas a manejos, efectos del clima y evolución del sistema a lo largo de campañas.

El campo deja de ser un lugar donde se mide ocasionalmente, y pasa a ser una plataforma de observación permanente.

Limitaciones y desafíos

A pesar del potencial, la integración entre agricultura digital y biodiversidad enfrenta desafíos concretos.

Uno de los principales es la gestión de datos. La información no siempre es accesible, está fragmentada o pertenece a distintos actores con intereses diferentes.

También existen diferencias en el acceso a la tecnología. No todos los sistemas productivos tienen la misma capacidad de adopción, lo que genera desigualdades en la generación y uso de datos.

Otro punto relevante es la falta de estándares comunes que permitan integrar información de distintas fuentes.

Por último, cualquier avance debe considerar la realidad del productor. La incorporación de nuevas herramientas solo es viable si aporta valor concreto y no incrementa la complejidad operativa.

Una oportunidad para rediseñar el sistema productivo

Más allá de las limitaciones, el potencial de integración es claro.

La posibilidad de combinar información productiva y ecológica permite avanzar hacia sistemas más eficientes, resilientes y sostenibles.

Esto no implica reemplazar prácticas actuales, sino complementarlas. Incorporar nuevas variables, mejorar la calidad de la información y ampliar la capacidad de análisis.

La biodiversidad deja de ser un concepto teórico y pasa a ser una variable gestionable.

En AJU este proceso no es teórico. Ya está en marcha.

Cada muestreo de suelo, cada análisis, cada recorrido de campo y cada dato que se registra forma parte de un sistema más amplio. Un sistema donde la producción, la información y el cuidado del suelo empiezan a integrarse.

Lo que empieza a tomar forma es una forma distinta de trabajar:

no mirar variables aisladas, sino entender el sistema completo.

El desafío no es incorporar más tecnología.

Es usar mejor la que ya está.

Porque acompañar en el cambio también implica esto:

ayudar a leer el campo con una mirada más amplia, más integrada y más preparada para lo que viene.

Fuente: Nature.com