Con un tamaño de mercado estimado en más de 57.140 millones de dólares para 2030, las soluciones de analítica para el Big Data en la educación son un mercado gigantesco. ¿Pero cuáles son sus beneficios y casos de uso?

Hablar del sector educativo es hablar de Big Data. Para la muestra, solo en 2022 en Colombia, el sector oficial registró más de 8.101.292 matriculados, mientras que las instituciones privadas contabilizaron 1.696.385.

De estas cifras se desprenden decenas de variables: nombres, edades, género, costos de matrículas y pensiones, materias cursadas, notas, padres, posibles dolencias, etc. En ese sentido, el Big Data no es un lujo, es una necesidad para administrar un mar de datos con eficiencia.

El Big Data afecta los dos ejes principales del segmento educativo, por un lado, la parte administrativa y docente, optimizando procesos y balanceando los recursos existentes de una institución. Y, por otra parte, ayudando a optimizar el proceso educativo de los estudiantes.

Incluso, más allá de la estadística, el Big Data permite hacer una educación más atenta al individuo, generando alertas sobre el rendimiento de los alumnos y ofreciendo programas académicos a medida que los ayuden en su proceso de aprendizaje. Hablamos de programas construidos con base en Inteligencia Artificial y Big Data, una de las tendencias de nuestros días.

Tendencias actuales y futuro

Es imposible no hablar de ChatGPT en la educación, una herramienta de IA más conocida por usarse para realizar tareas escolares, pero su potencial va mucho más allá de eso y apenas se está integrando por parte de los profesores.

Un ejemplo menos conocido es expuesto por la Universidad de Stanford, quien relaciona la IA, en unión con el Big Data, para simular el comportamiento de los estudiantes en un aula y con ella ayudar en el entrenamiento de los profesores recién egresados.

Otra tendencia que involucrará el uso masivo de datos será la instauración de técnicas de Gamificación en el aula, como una forma de hacer las clases más divertidas y cercanas para los alumnos. Esta metodología requiere de una planificación y un seguimiento constante que solo lo logrará con una vigilancia constante de los datos.

La ciberseguridad ha sido un tema de moda en estos días por el aumento de ataques en distintas verticales de mercado, que van desde la industria privada hasta el gobierno. El segmento educativo no está exento de esta tendencia. En concreto, el principal mal que afecta a este nicho es el ransomware, el secuestro de los datos.

Pero esto es apenas una breve muestra de las tendencias, porque el Big Data, al igual que todas las tecnologías informáticas, no existen en el vacío y en su lugar se mezclan y potencian con otras iniciativas como la realidad aumentada, que permitirá ofrecer nuevas experiencias educativas; el blockchain, que mejorará la seguridad; y la analítica, permitiendo detectar patrones y anomalías en los procesos educativos.

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La noticia tecnológica de los últimos días es una red social, pero no una cualquiera, sino una que refleja la rivalidad entre dos magnates de la tecnología: Elon Musk y Mark Zuckerberg. Esta rivalidad se cristalizó en Threads, una red social derivada de Instagram. ¿Pero qué tiene de especial?

Para comenzar, su facilidad de uso. Si un usuario ya tiene una cuenta en Instagram, la migración a Threads es muy fácil. Solo basta con instalar la nueva aplicación y en el proceso se traerán todos los contactos de Instagram. Esto explica por qué la nueva red social consiguió 100 millones de usuarios en solo cinco días.

Como dato curioso, la India encabeza la transición hacia Threads, seguida de Brasil, Estados Unidos, México y Japón. Por cierto, Threads no ha estado disponible en Europa mientras se resuelven algunas inquietudes regulatorias en el viejo continente.

Con todos estos logros y retos, Threads se ha convertido en la red de moda, impulsada por los medios de comunicación. Sin embargo, eso no garantiza su futuro. Recordemos que el cementerio de redes sociales fallidas incluye nombres tan prestigiosos como MySpace, Google Plus y Vine, por mencionar solo tres casos.

¿Perder una oportunidad?

Pero a pesar de las redes fallidas, una pregunta que las empresas deben hacerse es si pueden correr el riesgo de no estar presentes en la red social del momento. Después de todo, Threads será una opción más en el famoso Social Media Marketing (SMM) o e-marketing.

Recordemos que el SMM se define como el uso de las redes sociales para construir la marca de una empresa, aumentar las ventas y atraer tráfico a su sitio web. Se trata de un mercado que moverá globalmente más de 231.100 millones de dólares en 2023, una cifra que aumenta cada año.

La llegada de Instagram Threads supone una nueva oportunidad, un nuevo reto para las empresas que quieran posicionarse en un espacio de las redes donde todavía no hay líderes definidos. Sin embargo, esto es una espada de dos filos. Porque llegar sin una estrategia clara a una red social puede ser más peligroso que no estar en ella.

Competidores y redes para todos

¿Pero qué es Threads en sí? Todavía es muy pronto para decirlo y sin duda evolucionará a partir de las sugerencias de los usuarios. Pero lo que se puede decir es que por ahora parece una copia de Twitter, es decir, una aplicación de microblogging con publicaciones de 500 palabras que pueden incluir fotos y videos.

Una muestra de su evolución es que los hashtags todavía no están bien implementados, al igual que los trending topics. Pero esto es normal, cada red social tiene sus particularidades y fortalezas. Además, no todas las redes sociales son las más adecuadas para todas las empresas.

Por último, también es cierto que existen otras redes sociales como Bluesky o Mastodon que quieren capitalizar la pérdida de usuarios que ha tenido Twitter desde la desafortunada llegada de Elon Musk y sus impopulares medidas. Sin embargo, esta red aún no está muerta y quién sabe, tal vez reviva con fuerza.

¿Pero Threads será el futuro?, hasta el momento las cosas pintan bien para Meta, la empresa detrás de esta propuesta.

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Aunque la Inteligencia Artificial se ha venido utilizando desde hace años en las grandes empresas, la IA generativa es un nuevo factor en los entornos laborales. ¿Qué significa esto para las futuras generaciones?

Antes de empezar, es importante destacar que las generaciones más afectadas por los avances de la Inteligencia Artificial Generativa son aquellas que están empezando su era laboral, es decir, la generación Z (nacidos entre 1995 y 2000).

Las razones de este cambio son varias. Para empezar, ellos no han tenido tiempo para aprender sobre la Inteligencia Artificial Generativa, ya que están realizando esa transición en la etapa más crítica de sus carreras: el comienzo de su vida profesional.

Precisamente, en esa fase se les asignan a los profesionales roles más repetitivos y monótonos para que aprendan los detalles de cada industria. Por ejemplo, en el periodismo se trata de hacer notas muy breves, muchas de las cuales ni siquiera se publican; en derecho, se estudian documentos y se extrae información, etc.

Y son precisamente en estos usos donde las nuevas tecnologías de Inteligencia Artificial, como ChatGPT y Google Bard, brillan por su capacidad y eficiencia, ya que pueden generar textos y resúmenes de información de forma casi instantánea, entre otras habilidades.

Otros impactos y generaciones

El problema esencial para la generación Z es el tiempo, ya que los millennials (1981-1993) y la generación X (1965-1981) ya han pasado los filtros de los primeros trabajos y se encuentran en otro momento de su vida profesional, generalmente en roles más senior.

Por su parte, la generación Alfa (2010 en adelante) es muy joven, lo que les permitirá incorporar esta nueva tecnología en su estilo de vida y aprovecharla. Así como la generación Z fue nativa digital, la generación Alfa son nativos de la IA generativa.

Pero si algo ha demostrado la generación Z es su capacidad de adaptación, como lo puso de relieve la pandemia, un fenómeno que abrió las puertas al trabajo remoto, los nómadas digitales y el trabajo híbrido.

Y así como la IA generativa puede ser la que más afecte el comienzo profesional de la generación Z, también ese colectivo puede ser el primero que desarrollé los emprendimientos más exitosos de la IA al conocer los límites y posibilidades de esta tecnología.

Nuevas carreras y posibilidades

Nadie discute que el resurgimiento de la Inteligencia Artificial destruirá empleos. Para ser exactos, se estima que 18% de la fuerza laboral global puede ser automatizada, especialmente en países como Japón y Estados Unidos. Pero al mismo tiempo, generará nuevos tipos de empleos.

Uno de los primeros ejemplos de nuevos empleos es la ya bautizada «ingeniería de prompts«, una carrera dedicada a formar profesionales capaces de dar mejores instrucciones (prompts) a los sistemas de Inteligencia Artificial.

Otro caso son los expertos en ética de Inteligencia Artificial, un campo relativamente nuevo que se encarga de garantizar el equilibrio de la información sin sesgos en sus algoritmos. Esto sin contar con los ya populares científicos de datos y muchas otras profesiones que apenas están naciendo.

Como siempre en tecnología vivimos en una etapa de transición, pero en el caso de la IA la generación Z será la abanderada de ese cambio. ¿Cómo lo aprovechará? Solo el tiempo lo dirá.

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A veces, la alta gerencia puede estar en una torre de marfil, concentrada en planes a largo plazo, lo que hace que sea fácil desconectarse de algo tan obvio como la opinión de los consumidores en las redes sociales. Para resolver esto, llegó el análisis de emociones.

También llamada «minería de opiniones», el Social Media Sentiment Analysis, o análisis de sentimientos, es el proceso de recopilar y analizar información sobre cómo habla la gente de una marca en las redes sociales.

O dicho de otra forma, se trata del proceso de obtener información sobre la percepción de la marca en medio de Internet y las redes. Más estrictamente, se considera una parte del social media y del «social media analytics», un nicho valorado en casi 9.000 millones de dólares en 2022 y que llegará a los 46.460 millones en 2030.

Esta cifra cobra sentido cuando se entienden las tecnologías que hacen posible este tipo de análisis, que van desde modelos de procesamiento natural del lenguaje (NPL) hasta Machine Learning, Big Data y sofisticados modelos analíticos.

Beneficios de esta tecnología

Si se tuviera que resumir los beneficios del análisis de sentimientos en una sola frase, sería: «Porque nos permite conocer a nuestro cliente». Y aunque suene a cliché, es cierto. ¿O si no, cómo saber si un producto cumple las expectativas?

Con esta información, es posible tomar medidas correctivas si la percepción es negativa o incrementar la rentabilidad si es positiva, por solo ilustrar un par de ejemplos.

El análisis de sentimientos permite, además, capturar datos reales sobre lo que está pasando con la marca y cómo las tendencias actuales de las redes sociales la están impactando. Esta información es vital para cosas como, por ejemplo, lanzar nuevos productos y escoger embajadores de marca.

Otro de sus mayores beneficios es su capacidad para captar información que aumente la lealtad a la marca. Recordemos la famosa frase que dice que es de “6 a 7 veces más caro conseguir un nuevo cliente que mantener uno viejo”.

Retos y tendencias a futuro

Pero, a pesar de las sofisticadas tecnologías que respaldan el análisis de sentimientos, los seres humanos somos criaturas complejas que muchas veces no expresamos exactamente cómo nos sentimos y, en su lugar, usamos expresiones ambiguas. Este es uno de los múltiples retos del análisis de sentimientos en redes sociales. Y no es el único desafío.

Otros problemas se relacionan con figuras de lenguaje poco claras, como el sarcasmo o la ironía. También con el surgimiento de nuevas expresiones. El lenguaje es un ser vivo que cambia en el tiempo y se desarrolla de forma particular en algunas regiones o grupos, generando nuevos modismos.

También está el hacktivismo y el sabotaje de algunos grupos de opinión que deciden ocasionalmente saturar de forma negativa o positiva una campaña.

Por fortuna, estos análisis están siendo empoderados por los nuevos avances en la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, que están aprendiendo poco a poco a conocernos mejor, pero es una labor en la que aún nos falta.

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La Inteligencia Artificial Generativa es un éxito, es famosa y no se irá, pero más allá de hacer tareas escolares e ilustraciones para concursos, ¿qué impacto puede tener en el mundo de los negocios? Aquí hay algunas palabras al respecto.

Las plataformas de texto a imagen, como Dall-E 2, y los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT, han sorprendido al mundo. Tanto es así que el segundo se convirtió en la plataforma de mayor crecimiento en la historia, alcanzando los 100 millones de usuarios en dos meses.

Esta popularización creó un círculo virtuoso entre la plataforma y la prensa, que la hizo crecer diariamente y puso un término en boca de todos: la Inteligencia Artificial Generativa (IAG).

Es decir, desde mediados del siglo XX hemos hablado de Inteligencia Artificial e incluso de neuronas artificiales (perceptrón), desde 1957, de máquinas capaces de automatizar procesos y detectar patrones de comportamiento, e incluso de ayudar a fabricar medicamentos, pero todo esto pareció ser opacado por las IAG.

Usos potenciales

Pero la Inteligencia Artificial Generativa no es enemiga de las otras tendencias de la IA, es un complemento y su potencial para los negocios apenas comienza a vislumbrarse, empezando por un campo tan sencillo como la atención al cliente.

Para ser más específicos, la firma analista BCG clasifica en tres grandes categorías a la IAG en campos como: generación de contenidos e ideas; mejoras en eficiencia y personalización de experiencias.

Tomando como ejemplo a ChatGPT, estas IAG permiten generar ideas nuevas sobre cualquier texto o una campaña, con solo dar algunas instrucciones (prompts). Además, estas ideas pueden generarse en cuestión de minutos, redactando textos casi al instante para cartas, newsletters, avisos publicitarios, etc. multiplicando la productividad.

Otro beneficio es su capacidad para crear respuestas acordes a la interacción de cada usuario y conversar con lenguaje natural, mejorando la experiencia de uso del cliente y su conexión con la marca.

Algunos usos concretos

Pero la IAG no solo sirve para generar textos e imágenes, incluso puede tener un impacto mayor en una de las disciplinas informáticas más importantes de nuestro tiempo: la programación.

Emad Mostaque, CEO de Stability.AI, llegó a decir que en cinco años «no habrá necesidad de programadores humanos«. Una frase que ya ha despertado polémica entre detractores y fanáticos de la IA.

Pero lo que poca gente duda es que plataformas como ChatGPT serán los motores que empoderarán la siguiente generación de chatbots en el mercado. Otros usos que parecen inminentes son el resumen de textos corporativos y la lectura de emociones e ideas en las redes sociales. Pero eso es apenas el comienzo, porque cada día surgen nuevas API e ideas para convertir las IAG en un nuevo modelo de negocio.

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Con 35 millones de nómadas digitales en el planeta para 2022, esta tendencia de teletrabajo ha ganado el corazón de cada vez más personas. ¿Pero es una buena opción para las empresas y qué ventajas y desventajas ofrece?

Los nómadas digitales están de moda. Para la muestra, apenas había 10.9 millones en 2020, una cifra que se ha triplicado en la actualidad como consecuencia de la pandemia y de la mejora en la calidad de vida de los empleados.

Pero, ¿qué es un nómada digital? Con este término suele referirse a las personas que trabajan de forma remota, a tiempo completo o parcial, mientras viajan a nuevos lugares. Algunos trabajan para varias empresas como freelancers, mientras que otros tienen un contrato de exclusividad con una organización.

Para los empleados, este modelo ofrece varios beneficios, que comienzan con el dinero. Los nómadas digitales pueden vivir en regiones apartadas donde los costos de vida son mucho menores que en las grandes ciudades. Además, suelen tener horarios flexibles y conocer nuevas personas y culturas con frecuencia.

No es para todos

Sin embargo, no todo lo que brilla es oro. Ser nómada digital también tiene retos que van desde trámites administrativos y regulatorios en cada país de residencia, hasta la incapacidad de ahorrar debido a los constantes viajes. Además, requiere de concentración y disciplina que no todos están dispuestos a asumir.

Al mismo tiempo, existe otro debate: ¿qué tan productivos son realmente los nómadas digitales? Para algunas tareas, incluso pueden ser más productivos que los trabajadores regulares, pero también es cierto que no todos los trabajos son ideales para hacerse de forma remota.

Los trabajos ideales para los nómadas suelen ser labores flexibles como escritores, diseñadores, tutores, asesores de contacto con clientes, programadores, desarrolladores web, entre otros puestos de trabajo. En resumen, personas que no tengan que estar disponibles todo el tiempo.

Desafíos de este modelo para las empresas

A algunas empresas no les gusta el trabajo remoto, así de sencillo, como lo demuestran las declaraciones de Elon Musk, quien lo considera «moralmente incorrecto«. Y es que ni siquiera las grandes tecnológicas parecen ser tan partidarias, con notables excepciones.

Porque el trabajo remoto y, específicamente, los nómadas digitales conllevan algunos retos para las empresas. Estos retos comienzan por la ciberseguridad. Aunque nadie está exento de sufrir un ciberataque o una filtración, pero también es cierto que las grandes empresas tienen infraestructuras de seguridad más robustas en sus sedes.

Otro reto es la comunicación. Muchas veces es más fácil coordinar un equipo cuando todos están bajo el mismo techo y no se depende de la conexión a Internet de un empleado remoto. Además, la cercanía ayuda a conocer mejor a cada integrante del equipo y aprovechar al máximo sus habilidades.

Los pagos también pueden ser un problema. Aunque existen plataformas globales, no todas las empresas las utilizan o trabajan con ellas, y la logística de los pagos y otros beneficios laborales puede ser complicada debido a la distancia.

En conclusión, y como todo en la vida, los nómadas digitales son una respuesta a los tiempos modernos y no son la panacea para todas las labores, sin embargo, para algunas pueden ser la mejor opción para todos: empleados y empresas.

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Cuando usted recibe un correo electrónico con información no relevante es fácil llamarlo spam. Cuando este email responde a sus necesidades es mercadeo, y del bueno. La diferencia radica en la personalización, pero, aunque suene fácil decirlo, su implementación es otra cosa.

La personalización no es algo nuevo. En 2018, estudios de mercadeo encontraron que el 80% de los consumidores son más propensos a comprar una marca que ofrece experiencias personalizadas. O, aún más dramático, el 63% de los compradores afirma que dejará de adquirir marcas que no la usen.

Aunque la filosofía de los servicios personalizados se viene practicando de forma informal desde hace siglos, su introducción oficial al mundo del mercadeo viene desde los ochenta gracias al concepto de Marketing relacional de servicios propuesto por el profesor Leonard Berry.

Para algunos, la personalización deriva de otra práctica conocida: la segmentación, y es que ambos buscan incrementar las ventas mientras reducen los costos del mercadeo. Pero la diferencia radica en las escalas. La segmentación usa estadísticas demográficas, geográficas y de grandes grupos de consumo, mientras que la personalización busca al individuo.

Datos, divino tesoro

Resumiendo, podemos decir que la personalización es el conjunto de estrategias que nos permiten ofrecer un portafolio de productos y servicios diferenciados para cada persona, y esto repercute directamente en su cercanía y fidelidad con las marcas.

Y hablamos de beneficios inmensos. Según McKinsey, la personalización puede generar globalmente un valor estimado entre 1.7 y 3 billones de dólares, pero para alcanzarla es necesario no solo tener buenas herramientas tecnológicas, sino también una buena estrategia que se base en las 4D, que son: Data, Decisioning, Design y Distribution.

Con Data nos referimos a la creación de una plataforma que gestione, agrupe y unifique los datos de los clientes de forma clara y sencilla. Con Decisioning, se trata de implementar soluciones de analítica e Inteligencia Artificial que detecten los patrones y preferencias de consumo de los usuarios.

La parte que corresponde a Design hace referencia a la forma en que se exponen y dividen la inmensa cantidad de datos en segmentos más pequeños y flexibles. Y, por último, Distribution es crear una estrategia omnicanal para comunicarse con los clientes y reaccionar a sus demandas.

Inteligencia Artificial y personalización

Aunque los grandes modelos del lenguaje (LLM), como ChatGPT, se están robando el show mediático en este momento, la Inteligencia Artificial viene siendo usada desde hace años como una herramienta de mercadeo para personalizar experiencias de compra.

Tome por ejemplo Amazon o Netflix, dos gigantes famosos por sus sistemas de recomendaciones de productos basados en Inteligencia Artificial. O los sistemas de Chatbots usados por los grandes bancos que ofrecen información y productos personalizados.

Porque la personalización ya no es el futuro, es el presente, demandada por nuevas generaciones de nativos digitales que consumen productos como un servicio, a su medida y en el momento en que prefieran. En otras palabras, trate a los clientes como usted espera ser atendido, como un individuo.

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Hace unos años, toda la infraestructura tecnológica de una empresa se construía alrededor de los servidores, pero una nueva tendencia pretende transformar la forma cómo administramos la infraestructura y cómo implementamos aplicaciones en ella. Conozca la propuesta del serverless computing.

Comencemos por lo primero, por su nombre. El serverless computing es un modelo de desarrollo, nativo en la nube, que permite a los desarrolladores crear y ejecutar aplicaciones sin tener que gestionar servidores. Por cierto, no es que este sistema elimine los servidores, pero estos son abstraídos del desarrollo de los programas.

O dicho de una forma más sencilla, se deja esos menesteres, de gestión, al proveedor de la nube para que ejecute y administre -de forma dinámica-, los servidores asignándole recursos. Así se pasa de un modelo con un empleado in-house especializado a una gestión automatizada en la nube.

¿Y cuáles son las ventajas de este modelo?… varias, empezando por la reducción en la complejidad, haciendo que la implementación del software sea mucho más sencilla. También es más escalable y, al igual que cualquier servicio de la nube, crece a medida que se necesite y solo se paga por lo que se usa.

Algunos casos e historia

La idea del serverless computing no es nueva. Desde 2009 se empezó a vislumbrar esta tendencia con el Google App Engine.

Se trataba de una plataforma, siempre disponible, que prometía a los desarrolladores crear apps sin tener que preocuparse por tareas como la configuración de servidores, bases de datos, parches de seguridad, balanceo de cargas, etc. El desarrollador solo tenía que escribir el código y ¡listo!

Esta simplicidad fue tan bien recibida que el mercado global de ofertas serverless empezó a crecer, y para 2020 se hablaba de un nicho de 7.600 millones de dólares que se proyecta superará los 21.100 millones para 2026.

Algunos de los jugadores más importantes en este segmento incluyen nombres como AWS Lambda, Microsoft Azure Functions, Google Cloud Functions, Cloudflare Workers, Netlify Functions, Firebase y Vercel Functions, por solo mencionar algunos de ellos.

Desventajas y otros usos

Hablando de proveedores estos nos llevan a considerar una de las desventajas del modelo serverless y es el famoso lock-in. Es decir, una vez se trabaja con una plataforma, escribiendo el código y aplicaciones para ella, es complicado y engorroso salir.

Además, al no tener un control completo sobre el ecosistema digital algunos procesos como el debugging o depuración de las aplicaciones se hacen más complejos al no tener una visibilidad completa de lo que pasa tras bambalinas.

Por cierto, este concepto de serverless no solo se aplica a servidores, también a servicios específicos como almacenamiento y bases de datos. Además, se compara mucho con otros modelos de desarrollo como es el de contenedores y las máquinas virtuales, pero eso será el tema de otro texto.

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Nos acercamos a Agroexpo, la feria agropecuaria más importante de Colombia, y esto nos recuerda que, aunque la tecnología muchas veces se relaciona con las grandes metrópolis, puede ser más útil en otros escenarios, como en el campo. Conozca cómo la agrotech puede salvar al mundo.

Para 2030, la Organización de Naciones Unidas estima que la población global llegará a superar los 8.500 millones de personas impulsada sobre todo por los países emergentes. Hablamos de un crecimiento de 500 millones de personas en solo siete años que impondrá nuevas demandas de servicios básicos y alimentos.

Y a diferencia de la población, la cantidad de tierra cultivable del planeta es apenas del 38% o  aproximadamente 5.000 mega hectáreas (Mha). En otras palabras, tenemos un recurso limitado que debemos aprovechar al máximo. Por fortuna, tenemos la tecnología y es aquí cuando hablamos de agrotech.

El término nace de la fusión de las palabras agricultura y tecnología y se refiere precisamente al uso de la tecnología para mejorar el rendimiento de la agricultura, la horticultura, la acuicultura y la cría de animales. El objetivo de la agrotecnología es aumentar la producción de alimentos y facilitar la agricultura a los trabajadores del campo.

Tecnologías y otras tendencias

Por cierto, agrotech no es el único término en este nicho agricultura / tecnología y  también se habla de Agricultura 4.0 y del Smart Farming como conceptos centrados en dotar al sector agrícola de la infraestructura necesaria para aprovechar la tecnología avanzada -incluidos el big data, la nube y el Internet de las cosas (IoT)-, entre otras herramientas.

Y no es solo eso. Fuera de aumentar la producción de los cultivos, el Agrotech ayuda a los campesinos a tener un uso más eficiente de recursos como agua, fertilizantes y pesticidas. No solo es cultivar más, es hacerlo de una forma más sostenible y eficiente.

El Agrotech también busca mejorar la vida del campesinado. Un ejemplo actual de esta tendencia ocurre en Colombia con programas piloto impulsados por Movistar Empresas como Smart Agro en Ventaquemada (Boyacá), donde fue posible reducir los costos de producción de papa hasta en 50%.

Las nuevas fincas inteligentes creadas por esta tecnología disponen de un conjunto de herramientas como sensores IoT que miden la calidad del suelo, los nutrientes y la humedad, entre otras variables, y llevan esos datos a la nube donde esta información es procesada y entregada a los campesinos en sus dispositivos personales.

Pero esto es solo una muestra, el agrotech mezcla también herramientas tecnológicas como drones donde son usados para fines que van desde la dispersión de pesticidas, hasta recoger información del campo, sus fuentes de agua, localización del ganado, seguridad de las fincas, etc.

Cabe destacar que, como toda plataforma tecnológica, la agrotech se basa en una herramienta fundamental y es una conectividad robusta que permite articular todos los equipos (drones, cámaras y sensores) con plataformas analíticas que entregan los datos donde se necesitan.

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