• La digitalización del sector agroalimentario: ¿qué nos dice Twitter?

    cataláninglés

    La tecnología avanza a un ritmo frenético y ofrece a la cadena agroalimentaria numerosas oportunidades para que su producción sea más eficiente y sostenible. Además, la irrupción de la COVID-19 ha puesto de manifiesto que las empresas más digitalizadas pudieron continuar con sus actividades con más facilidad que el resto. En este artículo examinamos el grado de popularidad de las distintas tecnologías digitales que se utilizan en el sector primario y en la industria agroalimentaria a partir del análisis de texto de más de 2 millones de mensajes en la red social Twitter. Todas ellas son imprescindibles para crear un ecosistema conectado que formará la cadena alimentaria 4.0 del futuro.

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    La llegada inesperada de la pandemia ha puesto de manifiesto que las empresas más digitalizadas estaban más preparadas para adaptarse a la nueva situación y pudieron continuar con sus actividades de forma mucho más fluida que el resto. No cabe duda de que, en el nuevo entorno, la transformación digital de las empresas se presenta como un aspecto ineludible para fortalecer la competitividad empresarial. 

    El big data, la robótica, el internet de las cosas y el blockchain son algunos ejemplos de las nuevas tecnologías digitales que gradualmente están adoptando las empresas, en particular en el sector agroalimentario. La tecnología avanza a un ritmo frenético y está ofreciendo a la cadena agroalimentaria numerosas oportunidades para producir de una manera más eficiente y sostenible. Sin embargo, la información estadística sobre el grado de adopción de dichas tecnologías es limitada, y la fuente estadística oficial más completa1 no proporciona información sobre el sector primario. A continuación, presentamos un novedoso análisis sobre la «popularidad» de las nuevas tecnologías digitales en el sector agroalimentario a partir de la información de Twitter.

    • 1. Encuesta sobre el uso de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) y el comercio electrónico en las empresas, elaborada por el INE.
    Twitter como una fuente de información para detectar tendencias de futuro

    La información de Twitter puede ser muy valiosa para detectar nuevas tendencias de futuro, pues permite analizar la popularidad de determinados términos, según la frecuencia con la que aparecen en los tuits. Es cierto que no es lo mismo «hablar de ello» que haber implementado con éxito las distintas tecnologías digitales en el funcionamiento recurrente de la empresa. Por este motivo, los resultados que presentamos a continuación deben interpretarse sencillamente como indicativos de nuevas tendencias que pueden estar arraigándose en las empresas del sector agroalimentario. 

    La información de Twitter permite analizar el grado de «popularidad»

    de las distintas tecnologías digitales en el sector agroalimentario según la frecuencia en la que aparecen mencionadas en los tuits.

    Para este estudio, se procesó información de más de 24 millones de tuits emitidos por usuarios individuales y medios digitales durante el periodo 2017-2019. Entre ellos, 2 millones correspondían al sector agroalimentario. Usando técnicas de procesamiento de lenguaje natural, se categorizaron los tuits según las menciones de distintas tecnologías digitales y según el sector de actividad.2 La clave para obtener información relevante de las redes sociales pasa por definir previamente palabras «semilla» que permitan identificar los documentos correspondientes a cada uno de los sectores de actividad, y palabras «semilla» relacionadas con las distintas tecnologías digitales de interés.3 Mediante un algoritmo de machine learning se identificaron adicionalmente otras palabras relacionadas con el concepto en cuestión y que no fueron incluidas inicialmente, de modo que se amplió el espectro de documentos analizados. En este estadio, es importante hacer un cuidadoso cribado de palabras polisémicas (es decir, las que tienen más de un significado, como, por ejemplo, la palabra «reserva», que tanto puede referirse a la habitación de un hotel como a un vino).

    • 2. Este análisis fue realizado en colaboración con Citibeats, empresa especialista en el procesamiento de lenguaje natural no estructurado.
    • 3. Por ejemplo, las palabras «semilla» usadas para identificar el big data fueron: analytics, arquitectura de sistemas, data mining, database, inteligencia empresarial, Python y SQL, entre otras (además de big data propiamente).
    ¿Cuál es el grado de digitalización del sector agroalimentario según Twitter?

    Para valorar el grado de digitalización del sector agroalimentario según los datos de Twitter, necesitamos primero poner en perspectiva cuán habituales son los tuits sobre digitalización en otros sectores de actividad. El sector más digitalizado según nuestro análisis es el de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC): un 3,2% de los tuits del sector contienen términos relacionados con la digitalización, un resultado que no sorprende, dada la propia naturaleza del sector. A continuación, encontramos el sector de las finanzas y los seguros, con un 2,7% de los tuits. 

    En el sector primario, este porcentaje es claramente inferior, del 0,6%, pero similar al 0,7% de las actividades profesionales, científicas y técnicas. En el caso de la industria agroalimentaria, el porcentaje de tuits sobre digitalización es solamente del 0,3%, muy próximo al sector de las manufacturas básicas (que aglutina la industria textil, la madera, el papel y las artes gráficas) y que presenta el porcentaje más bajo entre los sectores analizados, del 0,2%.

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    ¿Qué tecnologías digitales son más populares en el sector agroalimentario según Twitter?

    La riqueza de información obtenida de Twitter permite detectar las herramientas digitales más populares en cada sector de actividad según la frecuencia con la que se mencionan en los tuits analizados. Según nuestro análisis, una gran parte de los tuits del sector primario sobre digitalización suele incluir temas de big data (un 45% del total de tuits sobre digitalización). Un claro ejemplo de la aplicación de big data en el sector se encuentra en las denominadas técnicas de «agricultura de precisión», que requieren del análisis de grandes cantidades de información con el fin de optimizar la toma de decisiones para aumentar la producción y, a su vez, garantizar la sostenibilidad. Estas técnicas se usan, por ejemplo, para calcular las necesidades de riego de los cultivos teniendo en cuenta las condiciones climáticas (la radiación solar, el viento, la temperatura y la humedad relativa) y las características de los cultivos (especie, estado de desarrollo, densidad de plantación, etc.). Para realizar este cálculo, se necesitan datos meteorológicos actualizados en tiempo real, una elevada capacidad de computación y una gran velocidad de transmisión de la información para que el sistema de riego automático se ajuste debidamente. Esta tecnología ayuda a hacer más eficiente el uso del agua, un aspecto muy relevante en áreas de clima mediterráneo, altamente vulnerables al cambio climático y donde el agua es un factor limitante. 

    El «big data», el internet de las cosas y la robótica son las tecnologías más populares

    en el sector primario, y son indispensables para avanzar en la aplicación de técnicas de agricultura de precisión y la automatización inteligente del campo.

    Otras tecnologías populares en el sector primario son el internet de las cosas (16% de los tuits) y la robótica, incluyendo los drones (10% de los tuits). Las nuevas tecnologías digitales prometen ser una revolución en el ámbito de la agricultura y la ganadería en pleno siglo XXI, tal y como la clásica mecanización del campo lo fue en el siglo XX. Así, la maquinaria agrícola 4.0 (aquella más cercana a los robots de las películas de ciencia ficción que al tractor que estamos acostumbrados a ver en todas las explotaciones del país) permite aumentar la productividad a la vez que mejora las condiciones de trabajo en el campo. Esta tendencia hacia una mayor automatización de las tareas agrícolas se ha visto reforzada a raíz de la pandemia de coronavirus, pues la dificultad para contratar trabajadores de temporada debido a las restricciones a la movilidad internacional ha provocado un aumento del interés en la robótica y la automatización agrícola. En efecto, las empresas que fabrican robots para la agricultura han detectado un fuerte aumento de pedidos, por ejemplo, de robots que recogen fresas a la vez que eliminan el moho con una luz ultravioleta.4

    El uso de los drones merece una mención especial, pues ha experimentado un crecimiento exponencial en los últimos años y sus aplicaciones son cada vez más amplias: desde la detección temprana de plagas mediante la inspección aérea de grandes áreas de cultivo, hasta la localización de jabalíes mediante cámaras térmicas para impedir el contagio de peste porcina africana a los cerdos de granja.5

    • 4. Véase Financial Times Agritech «Farm robots given Covid-19 boost», 30 de agosto de 2020.
    • 5. Véase http://www.catedragrobank.udl.cat/es/actualidad/drones-contra-jabalies

    Popularidad de las distintas tecnologías digitales en el sector agroalimentario

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    El blockchain es la tecnología que más destaca en la industria agroalimentaria (30% del total de tuits sobre digitalización del sector). No podría ser de otra manera, pues tiene múltiples aplicaciones para la industria de la alimentación y las bebidas. Gracias a una cadena de registros inalterables y confiables, el blockchain permite ofrecer una trazabilidad completa de los productos en todos los eslabones de la cadena alimentaria. Así, el simple escaneo de un código QR proporciona acceso a toda la información referente a la procedencia, el método de producción, los tratamientos veterinarios recibidos, los ingredientes empleados, etc. Muchas empresas agroalimentarias ya están experimentando en la actualidad con el blockchain, puesto que ofrece claros beneficios en términos de la transparencia sobre el origen, la calidad del producto y la seguridad alimentaria, aspectos cada vez más valorados por los consumidores. La tecnología blockchain se está empleando también para limitar el desperdicio alimentario, otro reto ineludible del sector.

    El «blockchain» permite la autenticación digital

    de los productos alimentarios y permite su trazabilidad en todos los eslabones de la cadena alimentaria.

    En relación con otros sectores, ¿en qué herramientas destaca el sector agroalimentario?

    Hay algunas tecnologías digitales que son poco populares en todos los sectores de actividad, quizá porque tienen un rango de aplicación más limitado o específico. Es decir, tecnologías que, a pesar de tener un bajo porcentaje de tuits en términos absolutos según nuestro análisis, pueden tener una popularidad relativamente alta para un sector en comparación con el resto de los sectores. 

    Para detectar estos casos, calculamos una nueva métrica, el índice de concentración, que tiene en cuenta la popularidad relativa de las tecnologías en un sector respecto al resto de los sectores.6 Con esta metodología, obtenemos que el sector primario sigue destacando en big data. En concreto, el sector primario concentra un 9,2% del total de tuits sobre big data emitidos por todos los sectores, un porcentaje muy superior al 3,1% que representan los tuits del sector primario sobre el total de tuits analizados (véase en la siguiente tabla que el índice de concentración es igual a 3 en este caso). También observamos que el sector destaca en el internet de las cosas, como ya habíamos comentado, pero descubrimos que la nanotecnología también es una tecnología popular en el sector primario en términos relativos. Es decir, a pesar de que solo un 3,8% de los tuits del sector primario tratan temas de nanotecnología, este porcentaje es elevado en comparación con el 1,7% que representan los tuits de nanotecnología sobre el total (es una tecnología poco popular en general en todos los sectores, pero en el sector primario es algo más popular que en otros). Este dato no sorprende, puesto que la ingeniería genética es uno de los campos en los que más ha avanzado la tecnología para incrementar la productividad de los cultivos. Por ejemplo, al optimizar el rendimiento de las cepas es posible desarrollar plantas mucho más resistentes a las condiciones climáticas extremas o a las plagas.

    • 6. El índice de concentración se calcula como la ratio entre (1) el porcentaje de tuits de una tecnología y sector respecto al total de tuits de esta tecnología, y (2) el porcentaje de tuits de un sector respecto el total de tuits de todos los sectores. Valores superiores a 1 indican que la tecnología es relativamente más popular en ese sector.

    Índice de la concentración de tuits de cada tecnología respecto a los otros sectores

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    Finalmente, la realidad virtual y aumentada también es una tecnología relativamente popular en la industria agroalimentaria. En concreto, la industria agroalimentaria concentra un 6,2% del total de tuits sobre realidad virtual y aumentada emitidos por todos los sectores, un porcentaje que más que duplica el 2,5% que representan los tuits del sector primario sobre el total de los analizados (el índice de concentración es igual a 2,5 en este caso). Esta tecnología usa entornos virtuales (realidad virtual) o incorpora elementos virtuales a la realidad (realidad aumentada) que aportan conocimiento e información de utilidad para la optimización de los procesos. En un principio puede sorprender que esta tecnología sea relativamente popular en la industria agroalimentaria, pero sus usos se van extendiendo a medida que la industria va implantando las tecnologías digitales en sus procesos de producción, en la denominada industria 4.0. Un ejemplo concreto del uso de esta tecnología es el de la reparación de averías. Cuando se produce una avería, el operario utiliza gafas de realidad aumentada para, a través de ellas, seguir los pasos detallados en los manuales de instrucciones virtuales que se le proyectan sobre la lente para ayudarle a resolver la incidencia. Las gafas reconocen las diferentes partes de la máquina y le indican visualmente al operario dónde debe actuar para solucionar el problema.

    Los ejemplos para la aplicación de las nuevas tecnologías digitales en el sector agroalimentario son numerosos. Nos encontramos ante una revolución que está llamada a transformar los distintos eslabones de la cadena alimentaria: desde la explotación de datos y el uso de drones para lograr cosechas más eficientes, hasta el empleo de la tecnología blockchain para mejorar la trazabilidad de los productos finales que llegan a nuestros hogares. En definitiva, el futuro nos traerá la cadena alimentaria 4.0, un ecosistema totalmente conectado del campo a la mesa.

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Relevancia, tendencias y diferencias de las tecnologías del futuro

En este artículo, medimos el grado de penetración de las nuevas tecnologías en la economía española para intentar determinar hasta qué punto capaces de impulsar el crecimiento en el futuro.

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Las palabras «Oye, Siri», «Hola, Cortana» o «Alexa, búscame... » son cada vez más habituales en nuestro día a día. A nivel empresarial, el análisis y la explotación del big data a través de la inteligencia artificial (IA) ya es ampliamente utilizado para adaptar mejor los productos a los gustos y necesidades de los clientes. También en el campo médico se está viendo que es muy útil y es que, según la prestigiosa revista médica The Lancet Digital Health, la IA es tan efectiva como los médicos en el diagnóstico de enfermedades por imagen.

Pero, ¿hasta qué punto las nuevas tecnologías serán capaces de impulsar el crecimiento futuro de la economía española?1 Para responder a esta pregunta, primero es necesario medir el grado de penetración de estas tecnologías en nuestra economía y caracterizar su tendencia. Este es precisamente el foco de este segundo artículo del Dossier.

Esta medición y caracterización de las nuevas tecnologías, no obstante, no es una tarea sencilla. La IA (uno de los pilares de la tecnología del futuro) es un fenómeno relativamente nuevo, por lo que no existen datos que la cuantifiquen en términos económicos (más allá de la evidencia anecdótica). En este sentido, aproximaremos el uso de las tecnologías del futuro con distintas categorías de capital que abarcan un abanico de tecnologías más amplio que la IA, pero que son indispensables para el desarrollo de esta. Veámoslo a continuación.

 
  • 1. Véase el artículo «El papel de las nuevas tecnologías en la productividad española» de este mismo Dossier para el análisis de los efectos de las nuevas tecnologías sobre la productividad española.
De la anécdota a la cuantificación económica

Para aproximar el grado de penetración de las nuevas tecnologías en la economía española hemos usado la base de datos EU KLEMS, que contiene series de datos de stock de capital desagregados por distintos tipos de capital, algunos de los cuales están directa o indirectamente relacionados con la tecnología de la IA. Este nivel de desagregación, además, está disponible para varios países avanzados, y también por distintos sectores en el caso particular de España, lo cual nos permitirá, además de caracterizar la tendencia española, compararla con lo que ocurre en otros países de referencia.

Concretamente, de entre las distintas dimensiones en las que EU KLEMS desagrega el stock de capital, usamos cuatro de ellas para aproximar el stock de nuevas tecnologías:

  1. software y bases de datos, que constituyen la esencia de las nuevas tecnologías,
  2. investigación y desarrollo, donde se perfeccionan y se inventan estas tecnologías,
  3. ordenadores, y
  4. equipos de telecomunicaciones, piezas de capital esenciales para que los anteriores tipos de capital puedan funcionar.

Finalmente, tras combinar estos cuatro tipos de capital, construimos la ratio con respecto al total de horas trabajadas (en el total de cada país o sector). Ello nos ofrece una medida sencilla de la relevancia económica del capital en nuevas tecnologías: los euros invertidos en stock de capital en nuevas tecnologías por hora trabajada.2 Y nos permite compararlo con otro tipo de stock de capital más clásico como, por ejemplo, los equipos de transporte u otro tipo de maquinaria.

 
  • 2. Se trata de euros constantes a 2010.
Tendencias y heterogeneidad entre países

Como muestra el primer gráfico, las diferencias entre países no son baladíes, aunque en los últimos años todos los países han visto aumentar la relevancia de las nuevas tecnologías en su actividad económica.

Entrando en algo de detalle, observamos cómo EE. UU. se sitúa a la cabeza de las nuevas tecnologías entre el grupo de países avanzados analizados. Un hecho que, por otro lado, no debería sorprendernos, puesto que IBM y Microsoft, ambas empresas estadounidenses, se erigen como las principales responsables de patentes en IA a nivel mundial.3 Francia y Alemania se sitúan en un nivel intermedio de stock de nuevas tecnologías, mientras que España, junto al Reino Unido, están en niveles más bajos.

La similitud del stock de capital en nuevas tecnologías por hora trabajada en Francia y Alemania es sorprendente. El liderazgo industrial de Alemania no parece que se esté traduciendo en una fuerte inversión en nuevas tecnologías. Sin embargo, cabe remarcar que es el tercer país en número de robots por cada 10.000 trabajadores, solo por detrás de Corea y Singapur y empatada con Japón,4 y muchos de estos robots todavía se clasifican como «otra clase de maquinaria», un cajón de sastre en el que es difícil distinguir su desarrollo tecnológico. De hecho, en este tipo de maquinaria, Alemania se sitúa por encima de Francia, e incluso de EE. UU.5 No obstante, el capital que definimos como no relacionado con las nuevas tecnologías, y en el que Alemania destaca, tiene una relevancia económica (es decir, stock por hora trabajada) superior a la del capital en nuevas tecnologías (unas tres veces mayor en el caso de las manufacturas y más de cinco veces superior en el total de las actividades económicas), aunque su crecimiento ha sido prácticamente nulo en las últimas décadas.

Por otro lado, el caso de España también merece cierta atención. Nuestro país, a diferencia del Reino Unido, e incluso de Alemania y Francia, destaca por las elevadas tasas de crecimiento en nuevas tecnologías. En este sentido, la economía española podría llegar a situarse al mismo nivel que Alemania o Francia en nuevas tecnologías en unos 10 años si se mantiene la tendencia de las últimas dos décadas.

La convergencia con EE. UU., por otro lado, es algo que de momento parece muy lejano para los países europeos. La economía estadounidense se sitúa muy por encima en stock de capital en nuevas tecnologías por hora trabajada y, además, presenta un ritmo de crecimiento muy superior al que se observa en la mayoría de países europeos.

Si utilizamos otras medidas indirectas de la importancia de la IA en cada país, como los registros de patentes, Alemania es el primer país europeo que aparece en el ranking por países, ocupando la quinta posición a nivel mundial, pero con un nivel muy inferior a los dos primeros, China y EE. UU., e incluso al tercer y cuarto país, Japón y Corea del Sur (véase el segundo gráfico).6

  • 3. Tras IBM y Microsoft se encuentran numerosas empresas de Japón y Corea del Sur. Véase WIPO (2019). «Technology Trends 2019: Artificial Intelligence».
  • 4. Datos según la International Federation of Robotics.
  • 5. egún datos de EU KLEMS.
  • 6. Miramos el registro de primera patente por país, puesto que tras el primer registro se puede registrar en otras jurisdicciones por protección legal. Véase WIPO (2019). «Technology Trends 2019: Artificial Intelligence».
Heterogeneidad sectorial: el caso de España

La cuantificación de la relevancia económica de las nuevas tecnologías también nos permite analizar las diferencias y semejanzas entre sectores de actividad para el caso español.7 En concreto, una rápida mirada al tercer gráfico nos muestra que existen dos tipos diferentes de sectores: industrias y servicios con un nivel elevado de stock de nuevas tecnologías e industrias y servicios con un nivel medio-bajo.8

De hecho, aquellos sectores con un nivel elevado de stock de capital en nuevas tecnologías coinciden con los sectores que según Eurostat son industrias high tech y servicios intensivos en conocimiento. La clasificación de Eurostat se basa en tres enfoques: el gasto en I&D (que también forma parte de nuestra medida de capital en nuevas tecnologías), el contenido tecnológico de los bienes y servicios que producen, y el número de patentes high tech que registran. Así, el uso de nuevas tecnologías como factor productivo está asociado a la producción de bienes y servicios con un mayor contenido tecnológico.

Además de las diferencias que observamos en el nivel de stock de capital en nuevas tecnologías según el sector, también es remarcable el hecho de que no exista convergencia entre los dos tipos de sectores (high tech y low tech). En este punto, no obstante, es necesario ser cautos, puesto que podría ser que los avances de las nuevas tecnologías den un giro en el futuro hacia sectores que en la actualidad no hacen un uso intensivo de ellas y que diera lugar a un proceso de convergencia.

En definitiva, el papel de las nuevas tecnologías en las economías es cada vez más importante. Aun así, no en todos los países ni en todos los sectores tienen la misma relevancia ni están avanzando con el mismo dinamismo. Esta disparidad puede influir tanto en las tasas de crecimiento económico futuro como en el grado de inclusión de este crecimiento. Para entender mejor el impacto económico en el caso de la economía española, invitamos al lector a seguir leyendo el tercer artículo de este Dossier donde desgranamos una de las vías más relevantes de impacto económico (el efecto productividad) y planteamos distintos escenarios a futuro para nuestra economía.

  • 7. El análisis se realiza con un desglose de 31 sectores de actividad que comprenden la industria y los servicios. No se consideran ni el sector agrícola ni el minero en el desglose industrial y de servicios. En el análisis por países sí se consideran ambos sectores en el agregado total de la economía.
  • 8. A modo de ejemplo, entre el grupo de sectores industriales low tech hay sectores como el textil o el de la construcción, mientras que entre los high tech hay sectores como el de productos químicos y farmacéuticos o el de equipamiento óptico. En cambio, por el lado de servicios, entre los low tech se incluye el de la educación, mientras que el high tech incluye el sector de información y comunicaciones y el de actividades financieras y de seguros.
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