La disponibilidad y la calidad de dicha información de riesgos agrícolas son altamente importantes para los agricultores y el posible impacto de información puede resultar muy costosa, lo que resulta en decisiones erróneas y pérdidas de ingresos por parte del agricultor. Los sistemas de información que no tienen fuentes confiables y/o tienen malos protocolos de procesamiento de datos, producen resultados en los cuales no se puede confiar. En otras palabras, “basura que entra, basura que sale”. La información es una parte integral de la gestión de riesgos agropecuarios, no solamente en el corto plazo para cubrirse contra eventos adversos, sino también en el mediano y largo plazo para adaptarse al cambio climático y poder adoptar prácticas resilientes. Los programas de gestión de riesgos agropecuarios y de agricultura climáticamente inteligente (Climate Smart Agriculture en inglés) no tendrán mucho impacto a no ser que los agricultores puedan tener acceso a información confiable para la implementación de los cambios necesarios en el campo.
Invertir en sistemas de información de riesgos agropecuarios es una forma costo-efectiva de asegurarse que los agricultores – y otros actores de la cadena agroalimentaria – tomen las decisiones correctas. Pero en una gran parte de los países, los sistemas de información de riesgos agropecuarios evidencian una gran falta de capacidad y escasez de financiamiento. Por ejemplo, México, un país con un sector agropecuario importante, no tiene información de precios del mercado local de productos agrícolas como el maíz, y es por esto que un nuevo proyecto financiado por el Banco Mundial tiene como objetivo ayudar a resolver este problema. Pero México no es el único. Argentina acaba de resolver este problema, también con apoyo del Banco Mundial, con la creación de un Sistema de Información de Precios de Mercado para los 7 granos básicos.
En las áreas rurales del Noreste Brasileñro, el pronóstico del tiempo es casi tan malo como lanzar una moneda al aire a ver si cae cara o cruz. La mayoría no son acertados. Pero el problema en este caso no es la fuente de información, sino cómo ésta es transmitida. FUNCEME, institución que recoge y procesa la información agroclimática para el Noreste Brasileño con modelos sofisticados, tiene un grado de acierto en sus pronósticos de más del 70%, pero no es responsable de la diseminación de la información al público de forma directa, entonces los que comunican la información (televisión, radio, etc.), pueden interpretar los resultados de estos modelos de forma incorrecta. En este caso, otro proyecto financiado por el Banco Mundial está buscando cambiar esta situación, mejorando el mecanismo de entrega de dicha información directamente a los agricultores a través de teléfonos celulares.
La buena noticia es que los gobiernos están reconociendo la importancia de la información de riesgos agropecuarios, no solamente como un servicio público, sino también como un buen agronegocio, el cual necesita de fuentes de producción que cuenten con la mejor información posible para evitar interrupciones en la oferta de alimentos. El sector privado también está viendo oportunidades en información agropecuaria. Existen una serie de startups como Agrinsurance, las cuales ofrecen sistemas de información y trabajan con empresas de seguro. También, el Banco Mundial y otras instituciones han estado desarrollando evaluaciones y estrategias de gestión de riesgos agropecuarios para países y cadenas agropecuarias a nivel global. Los resultados muestran claramente la necesidad de fortalecer los sistemas de información, pero ¿cuál es la mejor forma de hacerlo?
Hay varios modelos. Uno es construirlo internamente: el sector público recoge, limpia, disemina y hasta produce aplicaciones y canales de comunicación para que los agricultores puedan acceder a la información. Embrapa, en Brasil, es un ejemplo de dicho modelo, al desarrollar plataformas como CONPREES, con apoyo del Banco Mundial, para predecir con mayor precisión si un determinado cultivo en una cierta municipalidad está en riesgo de registrar pérdidas agroclimáticas en la siguiente temporada de cosecha.
Un segundo modelo es recoger información, limpiarla y ponerla a disposición, sin procesar, del sector privado para el desarrollo de herramientas analíticas para que sean ofrecidas a agricultores y otros actores. En Estados Unidos, la Oficina Nacional de Administración Oceánica y Atmosférica (NOAA) utiliza este procedimiento con datos de sensores remotos recogidos diariamente.
Finalmente, existe un modelo de “integración”, donde el gobierno integra los sistemas de información que se encuentran en las diferentes instituciones públicas y privadas, consolidándolos y presentándolos al público de forma coherente. Esto es algo que la Argentina está haciendo a través de asociaciones público-privadas (APPs) entre el gobierno e instituciones privadas que poseen sus propios sistemas de información agroclimática y de precios, integrándolas al sistema público para aumentar la densidad y las series históricas disponibles a los agricultores.
Algunos países pueden tener una mezcla de dichos modelos y estrategias, pero es importante resaltar que el sector privado está cada vez más involucrado en el negocio de información de riesgos agropecuarios. Este rol del sector privado no puede ser ignorado por los gobiernos, y debería aprovecharse más. Pero para evitar la “basura que sale” de los servicios de información de riesgos agropecuarios, es importante que las instituciones públicas aseguren que lo que entra a estos sistemas es “de oro” y que la diseminación a los agricultores es realizada de forma adecuada. A continuación, proponemos una estructura de los componentes que necesitan existir en un servicio de información agrícola en cualquier país para asegurar que la información es de buena calidad. Mientras tanto, la próxima vez que escuchen un pronóstico del tiempo, sepan que, para algunos, es un tema importante. Los agricultores – y nuestro sistema de agroalimentos – dependen de esto.
| Integración | Asegurar que las redes existentes dentro de un país estén integradas, independientemente de que se encuentren alojadas en diferentes instituciones. Esto puede requerir de acuerdos institucionales, APPs, y otros instrumentos para garantizar el cumplimiento de los protocolos y la uniformidad en la recolección y procesamiento de los datos. |
| Integriad | ¿Una vez que se recoge la información, se puede manipular? |
| Completitud | Garantizar que los datos históricos y espaciales estén completos. Si existen agujeros, establecer protocolos para completar los datos con metodologías reconocidas por la industria y validada por expertos. |
| Acceso | Los usuarios deberían tener acceso a datos actuales e históricos y poder reutilizarlos en cualquier formato para llevar a cabo análisis y servicios de información. Esto puede requerir crear una plataforma para poder vincularse con herramientas online de otras instituciones y del sector privado. |
| Modulación | Poder agregar módulos o secciones al sistema a medida que surjan nuevas variables y/o información de interés. |
| Puntualidad | La información debe estar disponible en un tiempo relativamente rápido para que pueda tener mayor valor para servicios como pronósticos del tiempo, seguros climáticos, etc. |
| Auditable | El sistema de información necesita ser fácilmente rastreable hasta su fuente, con protocolos claros implementados. |
Únase a la conversación