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Cartama, el método al servicio de la calidad | Camilo Gómez, David Álvarez, Susan Saavedra y Ricado Uribe
Universidad de los Andes, Bogotá D.C., Colombia.
de plagas, siembra, poda, recolección, logística, y para
eventuales productos de valor agregado (Pham &
Stack 2018).
Un ejemplo de desafío en el sector puede verse en el
problema de planeación colectiva de la producción para
un conjunto de unidades productivas, bajo incertidumbre,
respecto a rendimientos, demanda, y precios futuros,
dependientes de factores complejos. Sería deseable
lograr una planeación que balancee la rentabilidad
y el riesgo, lo cual implica desarrollar modelos que:
primero, representen adecuadamente las dinámicas de
los cultivos; segundo, caractericen la incertidumbre de
variables futuras y permitan pronósticos razonables;
y tercero, permitan encontrar las mejores alternativas
de decisión. Esta articulación de modelos descriptivos,
predictivos y prescriptivos es la base de la inteligencia
analítica (soft) que permite sacar provecho de los
dispositivos como sensores y actuadores (hard) en
el contexto de agricultura de precisión. Al respecto
tienen cabida las técnicas tradicionales de probabilidad,
estadística y optimización, así como técnicas más
novedosas y disruptivas relacionadas con diferentes
paradigmas de aprendizaje computacional (Murase,
2000; Liakos et al., 2018; Kamilaris & Prenafeta-Boldú,
2018; Zhu et al. 2018).
c. Ingeniería en la era de la información y las
comunicaciones
La competitividad de las empresas agroindustriales del
país depende en gran medida del diseño y operación de
esquemas logísticos eficientes, soportados en sistemas
adecuados de infraestructura física. No obstante,
mientras Colombia debe hacer sacrificios para perseguir
una red vial digna del siglo veinte, los países desarrollados
se adentran en las posibilidades del siglo veintiuno.
Grandes compañías, como Amazon o AliExpress,
explotan el uso de vehículos eléctricos y autónomos en
su operación, y no solo en materia de pequeños “drones”
sino de automóviles y vehículos de carga, como el camión
eléctrico de Tesla. Estos desarrollos, sin embargo,
no son la única forma de incorporar tecnología en las
operaciones logísticas. Conceptos como el de “Internet
Físico” (Yao, 2017; Serpanos, 2018) buscan emular la
dinámica ágil de las redes de telecomunicaciones en
sistemas de distribución de bienes físicos. Su objetivo es