De todas las tecnologías que han revolucionado la industria agrícola, pocas han llegado a los productores más pobres, aunque hay quien no tira la toalla para conectarlos con la telefonía móvil, internet y la inteligencia de datos.
Ante la brecha digital abierta entre los países más y menos desarrollados, algunos emprendedores están intentando conectar lugares tan lejanos entre sí como las zonas rurales de Kenia con Estados Unidos.
Un contenedor equipado con todo lo necesario para realizar una agricultura “de precisión” es lo que ofrece Brandi DeCarli, socia fundadora de la empresa social “Farm From a Box” (granja en una caja).
Cada recipiente, que cuesta 40,000 dólares, contiene placas solares, almacenamiento en frío, sistemas de riego y sensores, junto a otras herramientas básicas para cultivar 0.8 hectáreas, que han permitido reducir hasta en un 80% las pérdidas posteriores a la cosecha.
“Podemos apoyar los cultivos virtualmente en cualquier lugar del mundo”, dijo la empresaria en una conferencia en Roma sobre cómo redirigir la tecnología hacia un desarrollo inclusivo.
Desde la ciudad de San Francisco (EE.UU.) supervisan por internet que la tecnología funcione y responden consultas, como la que recibieron de una remota área de Tanzania por un problema con la bomba de agua.
“Simplemente hubo que arreglar el filtro del agua”, aseguró DeCarli, después de que los técnicos comprobaran en un panel la información sobre el “estado de salud de la granja”, que muestra la energía utilizada, la temperatura o las posibles filtraciones.
Cada vez existen más aplicaciones móviles para que los campesinos pobres introduzcan datos con sus móviles en plataformas con las que medir la efectividad de determinados proyectos de desarrollo.
“Los pequeños productores pueden potencialmente mejorar sus ingresos y su modo de hacer agricultura, pero cada vez que adoptan una nueva tecnología, necesitan convencerse, acostumbrarse, entrenarse y empezar a aprender haciendo”, puntualiza el economista Carlo Bravi, de la Organización de la ONU para la Alimentación y la Agricultura (FAO).
Entre los más pobres, las dificultades se acumulan: asumen muchos riesgos, carecen de medios e infraestructuras, sufren la presión del cambio climático y son reacios a modificar sus costumbres.
Bravi compara los mil euros anuales que ellos deberían invertir con el esfuerzo que haría una persona de ingresos altos comprándose un apartamento de medio millón de euros cada año.
“Quizás te lo piensas tres veces antes de hacerlo”, añade, por lo que llama a “acompañar con dinero público” a estos agricultores en el nuevo entorno digital.
Un estudio publicado en 2016 en la revista Science reveló que en 2011 se destinaron a la agricultura 59.300 millones de dólares (51,000 millones de euros) en investigación y desarrollo, el 5% del total.
El 55% de esos fondos públicos y privados procedían de países ricos (frente al 69% en 1980), mientras que países de ingresos medios como China, Brasil o la India fueron responsables del 45% (frente al 29%).
La brecha del gasto público en investigación y desarrollo agrícolas se ha ensanchado entre los países ricos, que en 2011 destinaban 18 dólares per cápita, y los pobres, que apenas invirtieron 1.5, a pesar de que allí se concentran las mayores tasas de crecimiento demográfico.
Además del traspaso de tecnología a los productores pobres, la inteligencia de datos puede facilitar el acceso al crédito, prediciendo los rendimientos agrícolas y reduciendo los riesgos de los bancos que prestan dinero.
En la India, unos 50 millones de personas tienen asegurados sus cultivos bajo un modelo subsidiado, si bien un 60 % de los agricultores todavía no están cubiertos y un 20% había abandonado el programa en 2016.
“Los productores sufren cada vez más estrés, no confían en las instituciones y no saben de seguros”, explica Pramod Aggarwal, experto del Grupo Consultivo para la Investigación Agrícola Internacional (CGIAR).
Aggarwal trabaja en el análisis de datos de hogares, aplicaciones móviles, imágenes satelitales y finanzas para ayudar a los agricultores a estimar la cantidad de dinero que deberían pagar de prima y la compensación que recibirían.
Busca así un algoritmo que haga más fácil la vida de estas personas y les ofrezca más seguridad ante los rigores del campo.
