Desde hace seis años, Hispatec está usando la IA para ofrecer datos muy útiles, por ejemplo, de “cuánto tienes que regar, posibles enfermedades y el pronóstico de producción”
Juanita Herrera
J avier Gutierréz sabía que le interesaba la agricultura desde joven, así que decidió estudiar Ingeniería Agrónoma. Hoy se explaya explicando las oportunidades que encierra la Inteligencia Artificial (IA) para el sector mientras camina por Pozuelo de Alarcón (Madrid), donde ha residido toda su vida. Aún le encanta recorrer el parque cercano a la estación de tren, igual que cuando era pequeño.
Tras estudiar en Madrid y trabajar unos años en una startup, pasó a ser director de Analítica y la plataforma Margaret en Hispatec, empresa especializada en Big Data y analítica avanzada para la agricultura. Un trabajo que combina con su faceta de profesor colaborador en la Escuela Universitaria de Ingeniería Agrícola (INEA), en la Escuela de Organización Industrial (EOI) y en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y de Montes (ETSIAM) de la Universidad de Córdoba.
Después de apurar un par de sorbos al café, saca su ordenador, abre una presentación y empieza con su disertación sobre la agricultura inteligente basada en datos, la principal especialidad de Hispatec.
La compañía surgió en Almería como una firma de software para un sector que, por aquel entonces, estaba experimentando una radical transformación al empezar a implementar los cultivos en invernaderos.
La empresa ha pasado de facturar 10,1 millones en 2022 a 12,5 el año pasado
En 2018 se empezó a implementar la IA en la empresa con el fin de desarrollar proyectos de análisis de datos. Las necesidades de los clientes habían cambiado. Entre otras cosas, querían aplicaciones que les permitieran gestionar diversas áreas del sector agro, tanto las centradas en la cosecha como en el procesamiento de los alimentos.
“Desde entonces hasta hoy hemos ido evolucionando porque las técnicas de IA, machine learning, etcétera, han variado mucho”, detalla Gutierréz. Así, su firma recoge los datos y utiliza la IA para visualizarlos y convertirlos en información clara, que permita obtener “indicadores valiosos”. Por ejemplo, datos del clima durante largos periodos de tiempo, la humedad, la radiación solar, etc.
PENSANDO A LARGO PLAZO
Hispatec, cuyo aterrizaje en esta tecnología fue a través de la identificación facial de los trabajadores, utiliza actualmente la plataforma de IA Margaret, que cuenta con su propia base de datos. En concreto, visualiza la información personalizada de cada cliente para que este pueda emplearla después en sus procesos productivos. En este sentido, emplea algoritmos que ofrecen predicciones muy útiles, por ejemplo, de “cuánto tienes que regar, el control de fertilización, posibles enfermedades, predicciones de riesgos y la evolución de los cultivos, el pronóstico de producción y previsiones comerciales”.
“Los productores necesitan saber cuántos tomates se van a vender aproximadamente en un año porque tienen que planificar cuántos sembrar”
Entre otras cosas, es capaz de guardar los datos climáticos durante largos periodos de tiempo para poder ofrecer al productor un análisis de cómo éstos afectarán su cultivo. Incluso ofrece predicciones sobre la cantidad de alimento en fresco que se cosechará.
Para entender su sistema de forma más clara, Gutiérrez desgrana cómo uno de los proyectos más representativos de la empresa es un mapa con predicciones de enfermedades fúngicas en los viñedos. Para esa labor, la compañía utilizó un tractor con cámara y GPS. Así, el vehículo realizaba imágenes al pasar por cada cepa y las enviaba a un sistema de IA, entrenado con machine learning para diferenciar una planta sana de una enferma. Como el sistema tiene un margen de error, se aplica el machine learning supervisado o, lo que es lo mismo, “un entrenamiento controlado que no le deja el 100 % de la responsabilidad a la máquina”. De esta forma, “una parte de la imágenes son revisadas por un técnico, que determina la precisión del modelo”. Ese es el camino “para que el sistema aprenda y mejore”, desglosa.
IMPACTO ECONÓMICO DE MARGARET
El lanzamiento de Margaret en octubre de 2021 potenció, además, el crecimiento de la compañía. “En 2022 crecimos un 5 % respecto a 2021 y, en 2023, lo hicimos casi un 24%”. De esta forma, la facturación de la empresa pasó de 10,1 millones de euros en 2022 a 12,5 millones el año pasado.
Hoy, Hispatec cuenta con 195 trabajadores y más de 500 clientes como Florette, Fresón de Palos, Citri&co y Moyca. Además, exporta a treinta países como Colombia, México, Perú, España, Chile, Portugal, Brasil o Costa Rica, entre otros.
“Los productores necesitan saber cuántos tomates se van a vender aproximadamente en un año porque tienen que planificar cuántos sembrar”, resalta Gutierréz. Y, precisamente, ese tipo de información se puede obtener con las predicciones de la IA. “Actualmente, la temperatura y el clima están afectando mucho (a las cosechas). El cambio climático varía mucho ese tipo de datos”, apostilla el representante de Hispatec.
A esta preocupante realidad se suman otros problemas que afronta el sector agrícola: “Somos más habitantes, pero cada vez hay menos superficie útil, menos agua y menos suelo para la agricultura. Además, se pueden utilizar menos productos fitosanitarios por la visión crítica del consumidor, que busca alimentos ecológicos. Así que toca producir más con menos. ¿Cómo se consigue esto? Pues con este tipo de sistemas inteligentes”. En esa misma línea, Gutierrez augura que algunas tendencias emergentes como la robótica también tendrán un rol protagonista en el futuro de la agricultura.