En la actualidad, la agricultura enfrenta diversos desafíos que van desde los cambios climáticos hasta la creciente demanda de alimentos. Para hacer frente a estos desafíos, los agricultores necesitan mejorar la eficiencia y la rentabilidad de sus cultivos. HEMAV genera un ROI de 3:1 Esto es posible gracias a la digitalización y la implementación de herramientas de inteligencia artificial (IA) y machine learning en la agricultura.
HEMAV, una empresa líder en tecnología aplicada a la agricultura, ha desarrollado una serie de soluciones que utilizan tecnología avanzada como la teledetección, el análisis predictivo y el uso imágenes obtenidas mediante drones para proporcionar información valiosa sobre los cultivos y el terreno. Estas herramientas ayudan a los agricultores a tomar decisiones más informadas y precisas, mejorando la eficiencia de los cultivos y generando un retorno de inversión (ROI) significativo.
A continuación, se presentan cuatro maneras en que las herramientas de IA y machine learning pueden ayudar a los agricultores a alcanzar un ROI superior a 1,5:1.
- Monitoreo y análisis de cultivos
La teledetección es una técnica que utiliza sensores remotos para recopilar información sobre los cultivos y el terreno. HEMAV ha desarrollado su herramienta Sat-Tech para ayudar a los agricultores a monitorear y analizar sus cultivos a través de imágenes satelitales de alta resolución. Los agricultores pueden evaluar la salud de los cultivos, detectar problemas en las plantas y estimar el rendimiento de los cultivos antes de la cosecha. Esto les permite tomar medidas preventivas y correctivas para mejorar el rendimiento de los cultivos y reducir las pérdidas y generar un ROI de 1,5:1 hasta en algunos casos 10:1.
Además, la herramienta Pred-Tech utiliza análisis predictivo para predecir el rendimiento de los cultivos en función de variables como el clima, la temperatura y la humedad además del momento optimo de cosecha. Los agricultores pueden utilizar esta información para optimizar la siembra, la fertilización y el riego, lo que puede mejorar significativamente el rendimiento de los cultivos y reducir los costos. Para daros un ejemplo un cliente obtuvo un ROI superior al 100:1, un caso que genero la creación de estudios y publicaciones académicas, esto a través de modificar la fecha de cosecha.
- Uso eficiente de los datos
El uso de drones en la agricultura es cada vez más común. HEMAV ha desarrollado su herramienta Drone-Tech para ayudar a los agricultores a monitorear y analizar el terreno de sus cultivos. Los drones pueden proporcionar información detallada sobre la topografía, la composición del suelo y la humedad del suelo. Esta información es valiosa para los agricultores, ya que les permite tomar decisiones informadas sobre la siembra, el riego y la aplicación de fertilizantes.
La herramienta Soil-Tech también utiliza análisis para predecir la calidad del suelo y la cantidad de nutrientes necesarios para el cultivo. Los agricultores pueden utilizar esta información para optimizar la fertilización y mejorar la calidad del suelo, lo que puede aumentar ROI.
- Mejora de la eficiencia y la rentabilidad
La implementación de herramientas de IA y machine learning en la agricultura puede mejorar significativamente la eficiencia y la rentabilidad de los cultivos. Los agricultores pueden optimizar la siembra, el riego, la fertilización y la cosecha en función de la información proporcionada por estas herramientas. Esto puede reducir los costos y aumentar el rendimiento de los cultivos, generando un ROI significativo.
Un estudio realizado por la Universidad de Nebraska demostró que el uso de herramientas de inteligencia artificial y machine learning en la agricultura puede generar un ROI de 3:1 [1]. En este estudio, los agricultores utilizaron una herramienta de machine learning para analizar los datos de sus cultivos y tomar decisiones informadas sobre la cantidad de agua y nutrientes necesarios para cada cultivo. El resultado fue una mayor eficiencia en la producción y un aumento en los rendimientos de los cultivos.
HEMAV ha demostrado que sus herramientas pueden generar un ROI de 3:1 y superior para los agricultores que las utilizan. Esto significa que por cada euro invertido en estas herramientas, los agricultores pueden obtener un retorno de inversión de tres euros.
4. Construya su modelo de ROI con anticipación.
Utilice cifras estimadas para asegurarse de realizar un seguimiento de todas las métricas pertinentes. No quiere llegar al final del proyecto solo para darse cuenta de que debería haber estado reuniendo cifras que no estaba reuniendo porque entonces es demasiado tarde para calcular el ROI.
En conclusión
Las herramientas de IA y machine learning son una excelente opción para los agricultores que buscan mejorar la eficiencia y la rentabilidad de sus cultivos que se reflejen en su ROI. Las herramientas de HEMAV, como Sat-Tech, Pred-Tech, Drone-Tech y Soil-Tech, pueden proporcionar información valiosa sobre los cultivos y el terreno, lo que ayuda a los agricultores a tomar decisiones informadas y precisas. La implementación de estas herramientas puede generar un ROI significativo y mejorar la sostenibilidad de los cultivos.
References: [1] Cómo medir y mejorar el ROI de la transformación digital
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