En los últimos meses, la agricultura ha estado bajo escrutinio debido a la persistente sequía que afecta el calendario de cosechas. La tecnología continúa avanzando para apoyar a los agricultores en la optimización de sus rendimientos, y Rawdata, una empresa dedicada a dotar de inteligencia artificial a los campos de cultivo, se destaca como uno de los nuevos avances digitales. Albert Duaigües, Revolucionario, CEO y cofundador de RawData, presenta esta innovación en una entrevista con La Ventana.
La tecnología de inteligencia empresarial, conocida como business intelligence, permite transformar la intuición y experiencia en certeza mediante el uso de bases de datos previas y el conocimiento de expertos del campo. Según la descripción en su página web, Rawdata «mide los kilogramos recogidos y las tareas realizadas por cada cuadrilla y trabajador en tiempo real, analizando la información en BI». Esta idea surge de un proyecto de fin de máster en big data, donde desarrollaron algoritmos de predicción de cosechas y maduración. Ante la creciente demanda, optaron por crear una herramienta más completa.
La empresa ha logrado una inversión de casi 2 millones de euros, provenientes de financiamiento público y privado. Este capital se destina a la gestión de las bases de datos, y RawData destaca la diferencia de su enfoque, centrándose en el software en lugar de los dispositivos. Su plataforma 360 resuelve diversos desafíos, a diferencia de otras tecnologías agrícolas que se dirigen a un único objetivo. Además, niegan la necesidad de instalar equipos de control adicionales, enfatizando su intención de proporcionar al técnico las herramientas ya existentes.
Esta inteligencia artificial proporciona información crucial al agricultor sobre cuándo y cómo realizar la recolección, así como la madurez de los frutos. Este tipo de tecnología se vuelve especialmente vital en cultivos como las viñas, que sufren daños significativos debido a la sequía. Albert Duaigües asegura que no debería preocupar a los conservadores, ya que se trata de «aplicar una técnica moderna a un conocimiento arraigado en el campo». Su enfoque busca simplemente actualizar y complementar el conocimiento tradicional con los modelos de precisión actuales y la inteligencia artificial.
