En las secciones anteriores de este capítulo se presentaron las tendencias y los factores de la mecanización agrícola motorizada, y se analizó el papel de las tecnologías digitales en la transformación de la agricultura en cuanto a su potencial para mejorar la agricultura de precisión y ampliar el acceso inclusivo a maquinaria agrícola. En esta sección se examinan con más detalle el estado actual de las tecnologías de automatización digital de la agricultura y los principales factores para su adopción, sobre la base de los datos disponibles.
El uso continuo de una tecnología es el mejor indicador de que ha sido beneficiosa al menos para algunos productores y empresas agrícolas48. La bibliografía sobre la evolución de la automatización digital de la agricultura permite conocer sus beneficios, dificultades y tendencias de adopción. En resumen, la adopción de la tecnología de automatización digital de la agricultura se ha visto impulsada por dos motores principales: el aumento de la demanda de alimentos ante la disminución de los recursos naturales y la evolución de otros sectores de la economía, que impulsan la innovación en el sector agrícola48.
Para comprender las tendencias de las tecnologías de automatización digital de la agricultura, es necesario cotejar información de diversas fuentes, ya que los datos son escasos (especialmente en los países de ingresos bajos y medianos) y, además, ningún país u organización recopila sistemáticamente datos sobre su uso. Un análisis individual tiene un valor limitado debido a la especificidad de la tecnología y del país en cuestión. Solo cuando la información se considera en su conjunto pueden observarse patrones. El Cuadro 2 presenta una selección de hitos de la automatización digital de la agricultura, con una lista de los primeros motores de cada tecnología. No resulta simple citar una fecha de introducción de cada tecnología en el nivel de los productores, por lo que las fechas, países y tecnologías citados en el cuadro son solo indicativas de los patrones generales en cuanto a la adopción; de hecho, ninguna tecnología sale del laboratorio o del estudio de diseño completamente desarrollada antes de pasar a la explotación. Por el contrario, la adopción de tecnología es un proceso iterativo; comienza con la investigación básica para mostrar una posible aplicación y luego convierte las ideas científicas en productos comerciales utilizables. Sobre la base de la Figura 2 de este informe, la Figura 5 presenta otros ejemplos de las tecnologías tratadas en este capítulo, organizadas por sistema de producción agrícola. Estas no reflejan, sino que complementan, las tecnologías citadas en el Cuadro 2.
FIGURA 5 SELECCIÓN DE TECNOLOGÍAS DIGITALES Y ROBÓTICA CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL POR SISTEMA DE PRODUCCIÓN AGRÍCOLA
CUADRO 2SELECCIÓN DE HITOS EN LA AUTOMATIZACIÓN DIGITAL DE LA AGRICULTURA
FUENTE: Lowenberg-DeBoer, 202248.
Avances en la automatización de la producción ganadera
Como se ilustra en el Cuadro 2, algunas de las primeras tecnologías de automatización digital surgieron en el sector ganadero. La ganadería de precisión es posible gracias a la colocación de sensores en los animales o en el equipo de los establos para controlar el clima y monitorear la situación sanitaria, los movimientos y las necesidades de los animales, como en relación con la cría67. Se han desarrollado varias tecnologías de ganadería de precisión que facilitan el manejo de los animales individuales basándose en el marcado electrónico; la más difundida entre estas son los robots de ordeño, que permiten ordeñar las vacas sin intervención humana directa. La ordeñadora convencional utiliza una tecnología de vacío, pero necesita de un operador humano para colocarla y retirarla del animal. Por otro lado, el marcado electrónico automatiza el proceso, dado que permite que un robot de ordeño acceda a una base de datos con las coordenadas de las ubres de determinadas vacas68. Este sistema totalmente automatizado y adaptado a la producción animal tiene grandes perspectivas en cuanto a ahorro de costos y aumento de la productividad69. Sin embargo, los datos sobre los beneficios monetarios de los robots de ordeño muestran resultados variados: algunos estudios indicaron un efecto positivo70, 71, 72, mientras que otros no encontraron ganancias financieras en comparación con los sistemas de ordeñadoras convencionales71. Por lo tanto, su introducción parecería estar impulsada no solo por consideraciones monetarias, sino también sociales, como una mayor flexibilidad de los horarios de trabajo y una mejor calidad de vida, factores especialmente importantes en las granjas pequeñas y medianas. Sin embargo, más recientemente, las granjas lecheras más grandes (con más de 1 000 vacas) se han unido a las granjas medianas y han adoptado sistemas de ordeño robotizado debido a la escasez de mano de obra. Por lo tanto, la decisión de utilizar el ordeño robotizado puede basarse en consideraciones muy diferentes en las granjas lecheras más grandes48. En el Recuadro 5 se presentan ejemplos de automatización digital de la producción ganadera en África, Europa y América Latina y el Caribe.
Recuadro 5Automatización digital de la producción ganadera: ejemplos de América Latina, África y Europa
La empresa Cattler se originó en la Argentina en 2019, pero desde entonces ha ampliado sus negocios a otros países, como el Paraguay y el Uruguay y, más recientemente, al Brasil y los Estados Unidos de América. Ofrece un sistema automatizado de gestión de explotaciones de ganado vacuno basado en información satelital y proporciona información y conocimientos para mejorar la gestión. La empresa se dirige a las explotaciones medianas más que a las explotaciones grandes. Según la empresa, uno de los principales motores de la adopción ha sido la necesidad de simplificar las actividades y lograr un rendimiento de la inversión.
En Burkina Faso y Malí, y pronto en el Níger, con el apoyo del Servicio Holandés de Cooperación al Desarrollo, GARBAL proporciona información de asesoramiento muy contextualizada sobre la producción ganadera y agrícola, así como sobre los mercados de forraje, leche y cereales. Las soluciones digitales ofrecidas, centradas específicamente en las mujeres y los jóvenes, ayudan a los pequeños productores y a los pastores afectados por el cambio climático en el Sahel a tomar decisiones relativas a las tierras de pastoreo, la migración de los rebaños, el tiempo y diversas prácticas agrícolas. Las soluciones se basan en imágenes de satélite, SMS de teléfonos móviles, el servicio suplementario de datos no estructurados (USSD) y un centro de llamadas con operadores locales que hablan los idiomas locales. El uso de teléfonos móviles logra que la solución sea muy accesible. Se impulsó, entre otras cosas, mediante asociaciones entre los sectores público y privado, subvenciones, colaboración con organizaciones locales de agricultores y pastores, y la unión de los conocimientos tradicionales y científicos. Las principales dificultades han sido la necesidad de soluciones muy específicas para cada contexto, las condiciones de seguridad en algunos países, los importantes requisitos de creación de capacidad, los problemas de conectividad y recepción de la red y los problemas de calidad de los datos.
Lely, una empresa familiar de los Países Bajos, ofrece soluciones de robótica y de software de gestión para granjas lecheras dirigidas a los productores de tamaño mediano y grande con más de 100 vacas, aunque no las ofrece hasta la fecha a las granjas más grandes. Las principales tecnologías adoptadas son robots de ordeño estacionarios, seguidos de robots de estiércol y robots de alimentación. Los robots segadores de hierba optimizan la producción de hierba, mientras que los próximos productos se centran en la reducción de las emisiones. Esto se complementa con un software de gestión para todas las actividades de la granja, que incluye información sobre el estado del bienestar de los animales. La tecnología propuesta puede resolver los problemas relacionados con la disponibilidad de mano de obra limitada, los reglamentos sobre emisiones y el bienestar de los animales. Los principales factores para la adopción son la eficiencia energética, la reducción del uso de productos químicos y la escasez de mano de obra.
FUENTE: Ceccarelli et al., 20222.
El valor de las ventas mundiales de sistemas de ordeño automático ha aumentado de 1 200 millones de USD en 2016 a 1 600 millones de USD en 2019, lo que apunta a una demanda creciente, aunque está concentrada en los países de ingresos altos, con países como Alemania, los Países Bajos y el Reino Unido entre los primeros que los han adoptado73, 74. De hecho, aunque no se dispone de estadísticas sobre la introducción en las distintas regiones y países, los datos indican que su adopción se limita a los países de ingresos altos, principalmente en Europa septentrional75. La demanda está impulsada por la falta de mano de obra rural, junto con un cambio generacional. El Cuadro 2 muestra que el primer sistema de ordeño automático disponible en el mercado se utilizó en los Países Bajos en 1992; desde entonces, se ha extendido a otros países69. La falta de datos sobre los países de ingresos bajos y medianos sugiere que la tecnología está casi ausente en esos países48, 76.
Además de las máquinas de ordeño, también existen tecnologías para la alimentación automatizada de las vacas con distintas cantidades de concentrados en función de su producción de leche77. Lo mismo ocurre con las aves de corral, en cuyo caso los sistemas de alimentación se basan en el peso de las aves y el recuento de huevos, y el control informatizado de la ventilación se basa en la temperatura y la humedad78. Sin embargo, los datos y las pruebas sobre sus tendencias de introducción y sus factores son aún más escasos.
Avances en la automatización de la producción de cultivos
La automatización de la producción de cultivos implica el uso de muchas tecnologías de agricultura de precisión, tales como TDV, GNSS, robots, drones e IA. Estas pueden hacer precisa la recopilación de datos espaciales, basados en un sistema de información geográfica (SIG), utilizando información de modelos de simulación de cultivos para determinar la cantidad de insumos necesarios para maximizar el rendimiento y las ganancias67. Los sensores, entre los que se encuentran los sensores de proximidad (por ejemplo, para la medición del nitrógeno en el suelo) y los sensores de teledetección (por ejemplo, las imágenes por satélite), constituyen la base de estas aplicaciones. En función de la conectividad, los operadores pueden compartir estos datos con las partes interesadas a través de teléfonos inteligentes y aplicaciones de fácil utilización que presentan los datos de forma sencilla35.
La adopción varía según el producto agrícola, el costo del capital, la escala de sueldos y otros factores económicos. En todo caso, la adopción por parte de los pequeños productores agrícolas es insignificante; esto se debe a que casi no hay investigaciones sobre su adaptación a la agricultura en pequeña escala y a que no es fácil transferir la tecnología de las actividades mecanizadas a aquellas no mecanizadas.
Las tecnologías basadas en el GNSS y la TDV, combinadas con maquinaria motorizada, son las más utilizadas en la producción de cultivos para permitir el guiado automático y la aplicación de insumos sobre la marcha. Uno de los principales factores de la adopción de las tecnologías basadas en el GNSS es la capacidad que ofrecen durante la aplicación de insumos (por ejemplo, de fertilizante) para eliminar tanto los saltos accidentales como el solapamiento de plantas, lo que se traduce en un ahorro de insumos. Otros factores son la reducción de la fatiga del operador, la posibilidad de que los miembros de la familia trabajen más horas, la flexibilidad en la contratación de conductores (ya que no es necesario que estén altamente cualificados o que tengan experiencia) y los beneficios ambientales (dado que hay menos aplicaciones que se solapan), además de otras ventajas difíciles de cuantificar y más parecidas a los efectos secundarios de la adopción. El hecho de que los beneficios del guiado por el GNSS se aprecien rápidamente (por ejemplo, el ahorro de insumos por la reducción del solapamiento es casi inmediato) y sean visibles tanto para el agricultor como para sus vecinos (por ejemplo, las franjas de maleza debido a saltos de herbicida están mal vistas en la comunidad agrícola) también contribuyó a la adopción48.
Las TDV reducen la aplicación de insumos y optimizan el rendimiento de los cultivos, lo que también aporta beneficios ambientales, especialmente si reducen la aplicación excesiva. Los datos sobre el aumento de la rentabilidad de los fertilizantes aplicados con TDV son muy variados79, 80, lo que explica la modesta difusión en todo el mundo de los fertilizantes de TDV basados en mapas, y sobre todo cuando la rentabilidad es uniforme (por ejemplo, la aplicación de nitrógeno a la remolacha azucarera).
En la categoría de automatización más avanzada, los robots de cultivo autónomos comenzaron a utilizarse en el mercado muy recientemente. Se utilizan sobre todo en países de ingresos altos (por ejemplo, Francia) para el deshierbe de hortalizas orgánicas y remolacha azucarera81. Hands Free Hectare —un proyecto establecido en el Reino Unido en 2016 con la finalidad de desarrollar y mostrar la automatización agrícola— fue la primera demostración pública de máquinas de cultivo autónomas que participan en la producción y la cosecha de un cultivo comercial64. Desde entonces, los fabricantes han anunciado máquinas autónomas (véase el Cuadro 2), y más de 40 empresas emergentes las están desarrollando actualmente. Los robots de cultivo autónomos se asocian con el ahorro de mano de obra, la mejora de la sincronización de las actividades, la aplicación más precisa de los insumos y la reducción de la compactación del suelo, especialmente con los robots de enjambre, más pequeños. En un análisis de 18 casos se descubrió que los robots de cultivo autónomos utilizados para la cosecha, la siembra y el deshierbe eran económicamente viables en determinadas circunstancias82.
En algunos países, las máquinas de cultivo autónomas requieren la supervisión humana en el lugar en todo momento, en cuyo caso puede ser más conveniente para el agricultor usar equipo convencional83. En un estudio, se concluyó que la supervisión a distancia (por ejemplo, desde la oficina de la explotación agrícola) es óptima solo si el funcionamiento autónomo no presenta problemas84. Se hizo hincapié en la necesidad de una mayor capacidad de IA a fin de que la máquina autónoma pueda resolver más problemas sin intervención humana. Del mismo modo, las restricciones de velocidad para las máquinas de cultivo autónomas, como aquellas que se aplican en los Estados Unidos de América, pueden hacer que no sean rentables85.
Existen propuestas para desarrollar pequeñas máquinas de cultivo autónomas de bajo costo para las explotaciones agrícolas de pequeña y mediana escala como parte de la solución a la falta de mano de obra agrícola en los países de ingresos bajos y medianos, con posibles beneficios especialmente para los jóvenes rurales86, 87, 88, 89. Lamentablemente, no existen análisis de viabilidad para los países de ingresos bajos y medianos. Sin embargo, la bibliografía disponible indica que la introducción de robots autónomos en estos países ofrece los siguientes posibles beneficios: i) reducción de la necesidad de mano de obra humana cuando esta es escasa; ii) reducción de los costos y de las economías de escala, lo que garantiza la accesibilidad de las tecnologías para las explotaciones más pequeñas que utilizan mecanización convencional, y iii) capacidad para utilizar las tecnologías en campos de forma irregular de manera rentable, evitando la remodelación de los territorios rurales en grandes campos rectangulares (en los que la mecanización tradicional es más eficaz), un proceso que perturba a las comunidades.
Se utilizan drones para recopilar información y automatizar la aplicación de insumos, de forma similar a la TDV basada en mapas. Sin embargo, su uso suele estar sujeto a estrictos reglamentos debido a la preocupación por la aplicación excesiva de insumos, el flujo de plaguicidas y los peligros relacionados con la aviación90, 91. Por ejemplo, en el Reino Unido, se autoriza la aplicación de herbicidas con drones solo en lugares inaccesibles en condiciones limitadas. Suiza, por el contrario, permite una aplicación de fertilizantes con drones más flexible, lo que puede alentar a otros países europeos a seguir su ejemplo83, 92. Alrededor del 14 % de los proveedores agrícolas minoristas de los Estados Unidos proporcionaron servicios de aplicación de insumos con drones en 2021, y se prevé que ese porcentaje aumente al 29 % para 202492. La aplicación de insumos con drones también es bastante común en algunos países de ingresos medianos, como el Brasil y China93.
Algunos avances menos conocidos en materia de automatización: acuicultura, actividad forestal y producción de cultivos en un ambiente controlado
La automatización digital está en auge en el sector de la acuicultura como respuesta a la escasez de mano de obra y a los elevados sueldos. Se han adoptado ampliamente innovaciones que automatizan la alimentación y el seguimiento, a pesar de sus elevados costos de inversión, ya que reducen al mínimo la mano de obra y otros costos de producción variables y reducen las necesidades de mano de obra a unos pocos operadores altamente cualificados94. En el Recuadro 6 se muestran innovaciones acuícolas recientes en la India y México.
Recuadro 6Nuevas tecnologías de acuicultura: ejemplos de la India y México
La acuicultura ya ha demostrado su papel fundamental en la seguridad alimentaria y la nutrición mundial, dado que constituye una de las mayores fuentes de proteína animal del mundo, con un crecimiento de la producción del 7,5 % anual desde 197095. Dada la capacidad de la acuicultura para seguir creciendo, pero también la enormidad de los retos ambientales que enfrenta el sector a medida que intensifica la producción, se requieren nuevas estrategias para el desarrollo sostenible de la acuicultura. Estas estrategias deben aprovechar los avances técnicos, por ejemplo, en materia de alimentación, selección genética, bioseguridad y control de enfermedades e innovación digital. Esto puede, a su vez, aumentar la precisión, mejorar la toma de decisiones, facilitar el seguimiento autónomo y continuo de los peces y reducir la dependencia de la mano de obra, mejorando así la seguridad del personal y la sanidad y el bienestar de los peces, al tiempo que aumenta la productividad, el rendimiento y la sostenibilidad ambiental96.
Aquaconnect, de la India, es un ejemplo de ello. Aunque la India es uno de los mayores productores acuícolas del mundo, ya que recolectó 7 millones de toneladas en 201895, la industria se caracteriza por una falta de transparencia y cadenas de valor ineficientes. Aquaconnect utiliza tecnologías de inteligencia artificial (IA) y teleobservación desde satélites para hacer un seguimiento del rendimiento de las explotaciones acuícolas y ofrecer a los camaroneros y acuicultores (en su mayoría, de pequeña y mediana escala) asesoramiento para aumentar la productividad. Esta solución se combina con una plataforma de múltiples canales que vende insumos agrícolas a precios asequibles. También sirve de puente entre los agricultores y las instituciones financieras y mejora los vínculos con el mercado. Estas soluciones están ayudando actualmente a más de 60 000 piscicultores y camaroneros de toda la India a aumentar la productividad, mejorar los vínculos con el mercado y el acceso al crédito formal y a los seguros1. Paralelamente, el Gobierno de la India ha destinado unos 3 000 millones de USD a la modernización de la agricultura, incluidas las cadenas de valor de la acuicultura y la pesca, y ha expresado su interés en apoyar iniciativas (por ejemplo, empresas emergentes) que apliquen tecnologías y promuevan la innovación.
Otro ambicioso proyecto que promete transformar la industria acuícola es Shrimpbox, la primera granja de camarones robotizada del mundo, desarrollada en Oaxaca (México) (véase el estudio de casos de Atarraya en el Anexo 1). La tecnología proporciona sistemas automatizados que pueden ser vigilados a distancia con un software con capacidad para aprender y tomar decisiones. Los sistemas se integran con el control biológico basado en métodos microbianos para reducir la acumulación de nitratos, prevenir enfermedades y ahorrar agua en la producción de camarones, lo que permite reducir considerablemente el consumo de agua, las necesidades de mano de obra, el riesgo de enfermedades y las pérdidas2. Según los creadores de esta tecnología, una piscifactoría robotizada puede producir en 0,5 ha tanto como una piscifactoría tradicional de 100 ha, utilizando solo el 5 % del agua y sin antibióticos97. Shrimpbox puede criar camarones en climas más fríos y sin acceso al mar. A su vez, esto significa que se pueden suministrar camarones frescos de alta calidad a regiones que hoy dependen de la importación de productos congelados.
Aquaconnect y Shrimpbox son solo dos ejemplos de nuevas tecnologías destinadas a hacer de la acuicultura un proceso más sostenible, inclusivo y eficiente. Sin embargo, la prioridad debería ser desarrollar más la acuicultura en África y en otras regiones donde el desarrollo tecnológico está rezagado y la inseguridad alimentaria y la malnutrición son más graves95.
En la actividad forestal, muchas actividades de recolección de madera están ya muy automatizadas, y se utiliza maquinaria motorizada que se va actualizando con instrumentos digitales. Más recientemente, las tecnologías móviles, combinadas con la realidad virtual y técnicas de teledetección, están allanando el camino para el uso de máquinas automáticas avanzadas en los bosques. Las cosechadoras de madera y los autocargadores —máquinas avanzadas que se utilizan para el corte y el transporte de troncos— son actualmente uno de los principales objetivos de las iniciativas de automatización98. Las nuevas tecnologías digitales están cada vez más difundidas. En un análisis reciente se determinó que se estaba prestando gran atención a las innovaciones basadas en la teledetección para el seguimiento, la planificación y el manejo de los bosques, donde las técnicas de aprendizaje automático también desempeñan un papel importante en la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos. Es probable que la introducción continua de instrumentos digitales plantee nuevas preguntas sobre los ecosistemas forestales como territorios dinámicos, sociales, ecológicos y tecnológicos. La investigación futura debería examinar más detenidamente la manera en que los investigadores, los administradores y las partes interesadas del sector forestal pueden anticiparse y adaptarse a la incertidumbre tanto ambiental como tecnológica en el ecosistema forestal99. En el Recuadro 7 se presenta un resumen de la evolución del sector forestal en relación con la mecanización y el potencial de automatización digital.
Recuadro 7Evolución del sector forestal: mecanización y automatización digital
Históricamente, el trabajo en el sector forestal era un trabajo físico pesado y potencialmente peligroso, en especial en la fase de recolección de la madera. Los sistemas en los que se usaba poca tecnología requerían un equipo especial de tala formado por un leñador y un leñador de apoyo, con un grupo adicional de trabajadores para recortar las ramas. Luego, otro equipo especializado, integrado por un marcador, un trozador y dos o tres arrastradores, cortaba los árboles en troncos100. Debido a los exigentes requisitos de mano de obra y al peligro para los trabajadores, estos métodos de tala manual son mucho menos comunes en la actualidad.
En la década de 1950 se inició un proceso de modernización del sector maderero, que pasó de depender principalmente de la mano de obra a la mecanización y la automatización parcial. El aprovechamiento forestal puede dividirse en cuatro fases distintas: la tala de los árboles, la extracción del bosque, la clasificación y la carga en un depósito y el transporte al mercado. Las máquinas recolectoras actuales tienen capacidad para realizar múltiples actividades (tala, extracción, trozado y clasificación). Esta maquinaria ha permitido aumentar considerablemente la eficacia y mejorar las condiciones de trabajo. Las ventajas de la mecanización y la automatización digital incluyen la seguridad y la comodidad del operador de la máquina recolectora. En el proceso, la productividad de la mano de obra ha experimentado un aumento sustancial. En Suecia, la productividad por trabajador se multiplicó por seis entre 1960 y 2010 (véase la figura).
FIGURA MATERIAL DEJADO EN PIE POR DÍA DE TRABAJO EN LA INDUSTRIA FORESTAL SUECA, PROMEDIO TRIENAL MÓVIL
Incluso en estos sistemas de tala más mecanizados, la mano de obra suele representar entre el 30 % y el 40 % de los costos de explotación en los países europeos102. El entorno de trabajo ocasiona mucho estrés, ya que los operadores tienen que tomar muchas decisiones a un ritmo rápido, maniobrar maquinaria compleja e identificar diferencias en la calidad de los troncos, lo que limita el número de horas que pueden trabajar. Por lo tanto, una forma de aumentar la productividad es elevar el nivel de automatización. La introducción de equipo autónomo es incentivada por la productividad y los gastos de explotación. Aunque una máquina autónoma suele ser más lenta que un equipo manejado por un operador, puede resultar más rentable; las máquinas semiautónomas pueden permitir que un operador maneje varias máquinas al mismo tiempo.
La mayoría de las máquinas forestales modernas pueden convertirse fácilmente para su control a distancia a un costo relativamente bajo, y ya ofrecen muchas opciones de trabajo. Como se ha señalado, el funcionamiento de las máquinas suele ser más lento, y mucho más si la tarea es compleja, por lo que estas no se introducirán en las actividades forestales basándose únicamente en la mejora de la productividad. Sin embargo, podrían considerarse por otros motivos; por ejemplo, para salvaguardar la seguridad de los operadores, o si un operador a tiempo completo en el sitio está subempleado.
En la actualidad, no existen sistemas totalmente autónomos en la explotación de la madera. Sin embargo, se ha señalado que la extracción y el posterior transporte de tallos y troncos con sistemas guiados por GPS pueden ser las primeras actividades robóticas, y pronto se podrían llevar a cabo con una modesta inversión en investigación y desarrollo (I+D). La tala de plantaciones también puede llegar a ser económicamente viable a largo plazo, pero requerirá una importante inversión en I+D103. Por último, el transporte por carretera de los troncos recolectados es un aspecto de las actividades forestales en el que es necesario mejorar la productividad en la cadena de suministro de la madera. La tecnología de los camiones sin conductor evoluciona rápidamente, con la ventaja de que el transporte autónomo reduce las necesidades de mano de obra y, por lo tanto, los costos. En lo que respecta al movimiento de camiones fuera de las carreteras públicas, ya se utilizan vehículos autónomos en las actividades mineras, por lo que su expansión a la actividad forestal es una posibilidad real.
También se están desarrollando nuevos sistemas de recolección más favorables al medio ambiente. Una máquina recolectora de empuje puede ahora recolectar madera en terrenos forestales escarpados, sensibles o irregulares. Uno de los objetivos es limitar el impacto negativo en los suelos forestales mediante el contacto puntual con el suelo, sin dejar la huella continua que ocasionan las recolectoras de ruedas u orugas103. Aunque este tipo de sistemas aún está lejos de llegar al mercado, en Nueva Zelandia se utiliza una cosechadora forestal oscilante que no hace contacto con los suelos forestales. Funciona independientemente de las condiciones del terreno (inclinación, rugosidad, etc.) y se mantiene por encima del suelo y se desplaza de árbol en árbol utilizando los propios árboles como soporte, reduciendo así la alteración del suelo104.
Estos avances favorables al medio ambiente pueden ser valiosos en los bosques donde el uso de la mecanización motorizada en la recolección puede causar compactación y erosión del suelo, así como pérdida de biodiversidad. Por último, si se tiene en cuenta que los beneficios que proporcionan los bosques van mucho más allá de la producción de madera —ya que incluyen captación de carbono, productos forestales no madereros, prevención de la erosión, purificación del agua y recreación— es importante evaluar de qué manera, mediante el uso de sensores, la automatización digital puede aumentar también el valor de estos beneficios. Un ejemplo importante es el seguimiento de la deforestación, concretamente de las actividades ilegales, mediante datos satelitales. La capacidad de seguimiento de la deforestación ha aumentado enormemente en cuanto a la granularidad de los datos, que ahora están disponibles a nivel mundial con una resolución de 5 m y con periodicidad mensual. Un ejemplo concreto en la cuenca del Amazonas fue la detección de la pérdida de bosques por la expansión de las plantaciones de palmas aceiteras hacia territorios indígenas en el Ecuador105. La disponibilidad de estos datos de forma gratuita y con cobertura mundial es un excelente ejemplo de la manera en que las soluciones digitales pueden utilizarse para diagnosticar problemas.
Otro ámbito en el que la automatización digital ofrece posibilidades es la agricultura de ambiente controlado, que incluye la agricultura en invernaderos y la agricultura vertical. Los invernaderos son la forma más común de agricultura de ambiente controlado. Por su propia índole, pueden estar sujetos a vigilancia, control y optimización ambientales. Las innovaciones en materia de sensores e instrumentos de bajo costo y bajo consumo, dispositivos de comunicación, procesamiento de datos y aplicaciones móviles, junto con los avances tecnológicos en materia de diseño, modelos de simulación e ingeniería hortícola, han fomentado el paso de los invernaderos convencionales a ambientes controlados inteligentes106. Las empresas emergentes especializadas en agricultura de ambiente controlado, como Food Autonomy en Hungría, ioCrops en la República de Corea y UrbanaGrow en Chile, apuntan a un verdadero potencial en este ámbito2.
Antes de emprender un desarrollo comercial a gran escala, es necesario realizar un análisis económico preciso, considerando los elevados gastos de puesta en marcha que conllevan la automatización de los invernaderos y la agricultura vertical106. Al igual que con todas las tecnologías que se presentan en este capítulo, el costo de una mayor automatización en relación con el aumento de la rentabilidad es clave y debería considerarse en futuros estudios para justificar niveles de automatización más elevados.
