El uso de esta herramienta les permite a los cultivadores, especialmente a los medianos y pequeños, quienes no poseen una infraestructura tecnológica robusta, lograr sus metas productivas y ampliar las áreas de cultivo para alcanzar un mayor nivel de rentabilidad y bienestar.
De esta manera explica Carlos Humberto Atehortúa Millán, candidato a magíster en Administración de Empresas en la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Palmira, las bondades de la aplicación que diseñó en su tesis, dirigida y asesorada por la profesora Margot Cajigas Romero.
El diseño de esta herramienta tecnológica facilitaría la administración de labores del campo y les permitiría a los agricultores alcanzar mayores niveles de productividad en sus cultivos.
La App se apoya en el uso de dispositivos móviles, en bases de datos establecidas en la nube y en la vinculación con sistemas de información geográfica.
La investigación del futuro magíster adquiere más relevancia si se tiene en cuenta que, según la Unidad de Planificación Rural Agropecuaria (UPRA), se calcula que Colombia tiene 40 millones de hectáreas para la producción de alimentos, aunque solo 7,6 millones están cultivadas, lo que equivale a cerca del 20 % la frontera agrícola nacional.
En ese orden de ideas, el investigador identificó como problemática la falta de herramientas para recopilar y administrar los datos de las labores agrícolas, pues no permite evaluar adecuadamente el uso de los recursos –personal, maquinaria, implementos, equipos de riego, entre otros– para ejecutar tareas de campo. “Al final el agricultor no sabe a ciencia cierta si está recibiendo ganancias significativas en la gestión de sus cultivos”, advierte.
“Diseñar una aplicación que permita aumentar la productividad agrícola influye directamente en el crecimiento económico y, al mismo tiempo, reflejaría una más alta competitividad y un mayor bienestar del cultivador y su entorno”, apuntó el investigador Atehortúa.
La App se desarrolló con base en un análisis de los indicadores de eficiencia de las labores agrícolas, los cuales permiten identificar desviaciones en el rendimiento de las actividades, además de contrastar los datos con la información de otros agricultores.
Después se establecieron las variables recomendadas al momento de computarizar los indicadores de cada agricultor: número de horas por persona dedicadas a una labor agrícola específica, número de horas trabajadas por hectárea de cultivo, horas de funcionamiento de maquinaria, volumen de agua aplicado, cantidad de insumo utilizado (semillas, abonos, fertilizantes) y toneladas cosechadas por hectárea, entre otros indicadores.
Así mismo se pueden evaluar factores adicionales que se deben tener en cuenta para el cálculo de los indicadores, como el tipo de suelo, la inclinación o pendiente del terrero, la maquinaria necesaria para el cultivo, y la disponibilidad tanto de mano de obra como hídrica.
Cómo funciona la App
El proyecto está enmarcado en la zona gráfica del sur del Valle del Cauca, específicamente en espacios cercanos al municipio de Palmira. Inicialmente estará delimitado a los cultivos de caña de azúcar y piña, por su alta representatividad en la región.
Sin embargo se espera que la aplicación pueda evolucionar constantemente para beneficiar diferentes tipos de cultivos y zonas geográficas del país.
Por medio de un dispositivo móvil se descarga la App –solo para el sistema operativo de Android– y se ingresan los datos básicos de cada unidad de cultivo (indicadores de eficiencia semilla). El objetivo es alimentar una base de datos global a la que tendrán acceso todos los agricultores que utilicen la aplicación y permitirá comparar la información recolectada.
La plataforma digital solicitaría una aprobación para compartir los datos con los demás cultivadores que utilicen la aplicación y que permitiría comparar la eficiencia de las labores entre cada uno de los agricultores o, en su defecto, con la meta establecida por el mismo cultivador.
Además la aplicación implementa sistemas de información geográfica que permiten vincular datos espaciales –como planos o mapas– a la base de datos previamente desarrollada. La combinación brinda un análisis más riguroso de los datos de cada cultivo y facilita tomar decisiones más acertadas hacia los objetivos propuestos.
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