La adopción de tecnologías de agricultura de precisión en la Argentina: una aproximación a partir de las prácticas de los grupos CREA

Por Jeremías Lachman[1], Sebastián Gómez-Roca[2] y Andrés López[3]

Agradecimientos: Esta nota resume los resultados de una investigación que se realizó de forma articulada con el Ing. Agr. Gabriel Tinghitella, el Ing. Agr. Nicolás Ciancio y el Dr. en Ciencias Agropecuarias Víctor Giménez, profesionales en Agronomía del Área de Innovación en la unidad de I+D de CREA, quienes, además de gestionar el aporte de la base de datos empleada en el estudio, también contribuyeron en aspectos fundamentales de la investigación, en particular en la construcción y definición de las variables, en el análisis de los resultados alcanzados y en la misma elaboración del documento de trabajo sobre la cual se basa esta nota.

El incremento en la producción de alimentos es importante para cumplir varios de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) acordados para 2030 en el marco de las Naciones Unidas y el Acuerdo de París sobre el Cambio Climático. Estos objetivos sugieren que los aumentos actuales y futuros de los rendimientos agrícolas deben basarse en el uso eficiente de los recursos naturales. La denominada agricultura de precisión (AP) es un conjunto de métodos, procesos y tecnologías que facilitan el abordaje de estos desafíos, dado que permiten incrementar la productividad -es decir, la cantidad de producto obtenido por cada unidad de superficie cultivada – optimizando el uso de insumos. Esta combinación permite, entonces, incrementar la producción reduciendo la presión que la actividad ejerce sobre el ambiente (Satorre y Bert, 2014; Scaramuzza et al., 2016).

La AP es definida por la International Society of Precision Agriculture como una estrategia de gestión que recopila, procesa y analiza datos temporales, espaciales e individuales y los combina con otra información para respaldar las decisiones de gestión de acuerdo con la variabilidad estimada para mejorar la eficiencia en el uso de recursos, la productividad, la calidad, la rentabilidad y la sostenibilidad de la producción agrícola. https://www.ispag.org/. Este nuevo paradigma incluye una amplia variedad de nuevas herramientas, la mayoría de ellas relacionadas con las tecnologías de la información y basadas en sistemas de posicionamiento global (GPS por sus siglas en inglés) que permiten la georreferenciación de los datos. Como herramientas emblemáticas se destacan los dispositivos para el relevamiento de diversas características edafológicas (asociadas a la composición y naturaleza de los suelos), los mapas de rendimientos, los sistemas de guiado para la maquinaria agrícola y los dispositivos para la aplicación variable de insumos, entre otros. Crecientemente, los datos generados a partir de estos dispositivos electrónicos son procesados a partir de diversos softwares y algoritmos que emplean herramientas de inteligencia artificial y big data para tales propósitos (Lachman et al., 2022).

En términos generales, este conjunto de nuevas herramientas habilita a los productores a implementar estrategias productivas flexibles (Finger et al., 2019). El uso de estas tecnologías dentro de los lotes[4] de producción permite relevar la heterogeneidad paisajística y de recursos (e.g.: materia orgánica, macronutrientes, etc.) para definir, delimitar y segregar ambientes e implementar estrategias de producción diferenciadas que se adecúen a las particularidades de cada uno de esos ambientes (e.g., con respecto a requerimientos hídricos, de nutrientes, de aplicación de insumos para la protección de cultivos, etc.). De esta forma, la AP permite a los agricultores disponer de información “sitio específica” para poder entregar la dotación óptima de insumos (e.g., agua, herbicidas, semillas, fertilizantes, etc.) según los requerimientos de cada ambiente (Bongiovanni y Lowenber-Deboer, 2004). Así, se logra mejorar la eficiencia y la sustentabilidad de los sistemas de producción. Estas tecnologías también facilitan a sus usuarios adaptar sus procesos productivos en función de las condiciones climáticas, mejorando sus estrategias productivas (i.e., riego, fertilización, aplicación de herbicidas, etc.). 

Recientemente publicamos un trabajo centrado en la experiencia de los productores de CREA (cuyas características se presentan más adelante) con el propósito de aportar a la discusión sobre cuáles son los factores que afectan los niveles de adopción de las tecnologías de AP en los sistemas de producción de cultivos anuales (e.g. soja, maíz, trigo, etc.). Esta contribución es relevante porque, tal como señalan Lowenberg-DeBoer y Erickson (2019), el estudio de los factores que afectan la difusión de estas tecnologías en economías en desarrollo no ha todavía sido suficientemente explorado, mientras que identificar cuáles son esos factores puede ser de interés para la toma de decisiones en materia de política pública, habida cuenta de los potenciales beneficios que pueden derivarse de la adopción de las herramientas de AP.

Para alcanzar el objetivo mencionado realizamos diversos ejercicios econométricos con el propósito de identificar el impacto de diversas variables explicativas y controles que son típicamente considerados en la literatura que estudia la difusión de tecnologías de AP en países avanzados (e.g., características de las empresas, capital humano[5], edad[6], regiones geográficas, acceso a información externa a la firma[7]). Este trabajo, además de representar el primer estudio en su tipo para el caso argentino[8], también incorpora otras variables de interés (es decir, con potencial de impacto sobre los niveles de adopción de AP) que raramente han sido analizadas en la literatura previa sobre el tema. En particular, nuestro trabajo considera la posible existencia de “efectos de red” –i.e., cómo impacta sobre las decisiones de incorporación de tecnologías de AP el nivel de adopción en productores vinculados-, y las vinculaciones entre la difusión de las tecnologías de AP y las prácticas de cuidado del ambiente que llevan a cabo los productores agrícolas.

En el trabajo empleamos una base de datos única, proveniente de un censo nacional realizado a integrantes de una asociación de productores agropecuarios llamada Asociación Argentina de Consorcios Regionales de Experimentación Agrícola (AACREA o CREA). Este censo se realizó entre el 15 de agosto y 15 de noviembre de 2019 y cubrió a 1.356 de sus miembros asociados. El censo incluyó el relevamiento de 892 parámetros, abarcando diversos temas, entre ellos, el nivel de uso de tecnologías de AP.

CREA es una asociación civil sin fines de lucro que nuclea a empresarios agropecuarios. En la actualidad está conformada por 2.087 empresas. Estas empresas se distribuyen en 232 grupos, denominados “grupos CREA”. A su vez, los grupos CREA se ubican en 19 regiones, desde el Noroeste Argentino hasta la Patagonia y desde los valles cordilleranos hasta la región mesopotámica, incluyendo las áreas centrales de producción agrícola de la pampa húmeda. Todos los meses, los productores CREA, en el seno de sus grupos y acompañados por un asesor[9], se reúnen para trabajar distintos tipos de temas relacionados con las actividades y las necesidades de sus empresas (i.e., temas técnicos, comerciales, financieros, empresariales, etc.). El objetivo último de los grupos es compartir ideas, experiencias, conocimientos, datos e información para mejorar los resultados de sus empresas.

A modo de resumen, todas las variables que fueron consideradas en este trabajo para explicar los niveles de adopción de tecnologías de AP son presentadas esquemáticamente en la Tabla 1.

Los resultados obtenidos demuestran que los niveles de adopción de las tecnologías de AP están afectados por una serie de factores estructurales asociados con la empresa de producción agrícola (e.g., su extensión, si produce en campo propio o alquilado), el capital humano (especialmente el nivel de formación de quien toma las decisiones productivas), así como también los “efectos de red” y las “prácticas de cuidado ambiental”. El impacto de estos dos últimos factores sobre los niveles de adopción de las tecnologías de AP, como se mencionó previamente, constituye un hallazgo novedoso de este estudio.

Un aumento de un 1% en la proporción de adoptantes en el grupo de productores más cercano al empresario CREA -lo que en este estudio llamamos “efectos de red”-, se asocia con aumentos de entre un 3% y un 5% en la probabilidad de adopción de tecnologías de AP, según la especificación del modelo. En simultaneo, encontramos evidencia que sugiere que la contratación de asesores externos a la empresa para resolver dificultades técnicas implica un aumento en la probabilidad de adopción de casi el 10%, mientras que los productores que buscan asesoramiento para lograr mejoras en sus prácticas ambientales presentan en promedio una probabilidad de adopción entre un 8% y un 12% mayor, según la especificación del modelo.

Nuestro estudio también muestra que un aumento de un 1% en la superficie cultivada se asocia, en promedio, con un aumento en la probabilidad estimada de adopción de tecnologías de un 9%. Asimismo, alquilar superficie para cultivar determina una probabilidad estimada de adopción de tecnologías de AP un 7% menor. Por otra parte, un año adicional de educación del empresario CREA se vincula con un aumento en la probabilidad de adopción de un 2%.

Finalmente, los resultados alcanzados en el trabajo también sugieren que la tenencia de maquinaria agrícola propia y la conectividad en áreas rurales no fueron variables relevantes a la hora de explicar la adopción de tecnologías de AP. De igual modo, la edad de quien dirige la empresa tampoco parece ser un factor determinante a la hora de explicar el proceso de adopción de estas tecnologías, resultado que difiere con la intuición de que son los más jóvenes quienes más tienden a adoptar estas herramientas.

A modo de conclusión, podemos resaltar que, independientemente de las políticas públicas o iniciativas público-privadas que se desplieguen para ampliar la difusión de este tipo de herramientas, existen factores estructurales propios de las empresas y del nivel de capital humano del dueño, que se asocian positivamente con los niveles de adopción de tecnologías para la AP. Adicionalmente se detectó que los niveles de adopción de tecnologías de AP podrían aumentar a partir de instrumentos que incrementen las interacciones y potencien los flujos de intercambios de información y conocimiento entre productores, así como también por otros que introduzcan incentivos a la implementación de prácticas de cuidado ambiental.

[1] Instituto Interdisciplinario de Economía Política, UBA-CONICET, Buenos Aires, Argentina. Correo: jeremiaslachman@gmail.com

[2] Instituto Interdisciplinario de Economía Política, UBA-CONICET, Buenos Aires, Argentina. Correo: sj.gomezroca@gmail.com

[3] Instituto Interdisciplinario de Economía Política, UBA-CONICET, Buenos Aires, Argentina. Correo: anlopez1962@gmail.com

[4] Entendemos el concepto de “lote” como una unidad productiva agrícola dentro de un campo. Un campo puede contener uno o más lotes de producción.

[5] Ya sea del dueño de la empresa o de sus colaboradores.

[6] También aquí considerando tanto al dueño de la empresa como a sus colaboradores.

[7] Por ejemplo, a partir de la contratación de asesores especializados orientados a apoyar desafíos técnicos.

[8] Si bien existen trabajos que relevaron niveles de adopción de AP y los asociaron a características estructurales de los productores, hasta el momento no se había realizado un estudio que analice de forma conjunta el efecto de diversos factores sobre la probabilidad de incorporación de estas herramientas.

[9] Los asesores de los grupos CREA son típicamente ingenieros agrónomos que brindan apoyo técnico especializado a los miembros del grupo. A su vez, los asesores CREA cuentan con instancias de intercambio de conocimientos y experiencias entre ellos, así como también con la sede central de CREA, en donde se reciben consultas específicas sobre las cuales pueden intervenir especialistas en temas particulares (e.g., especialistas en tratamiento de malezas resistentes, especialistas en suelos, etc.).

Referencias