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

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    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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La economía del sharing y el mercado de trabajo

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La mayoría de nuestros padres y abuelos trabajaron toda la vida en la misma empresa en la que empezaron su carrera profesional, una perspectiva impensable para los jóvenes de hoy en día que se incorporan al mercado laboral. En la actualidad, las relaciones laborales no estándares1 son cada vez más comunes y, en parte, se encuentran detrás de la elevada tasa de empleados a tiempo parcial, con un contrato temporal o como autónomos (del 19,4%, 12,2% y 13,7%, respectivamente, en 2017). Además, el auge de la economía colaborativa ha llevado consigo la creación de otro nuevo tipo de empleo no estándar, el «empleo bajo demanda» (on-demand employment). Las plataformas digitales favorecen este tipo de empleo al reducir los costes de transacción y permitir un matching de oferta y demanda de empleo a tiempo real. Si hiciéramos un símil con las relaciones humanas, el trabajo estándar sería más como un matrimonio, un proyecto familiar a largo plazo, y el trabajo en la economía del sharing, una serie de citas a través de una aplicación para ligar.

Concretamente, el llamado empleo bajo demanda se puede agrupar en dos grandes categorías: el empleo gig y el empleo en la nube. El empleo gig se caracteriza porque los individuos utilizan plataformas digitales para buscar clientes a los que ofrecen servicios, algunos más intensivos en trabajo (como el servicio de entrega a domicilio) y otros más intensivos en capital (como puede ser el alquiler de una vivienda). En cambio, en el empleo en la nube (cloud work) son las empresas las que demandan vía web las tareas o servicios que necesitan que se lleven a cabo. En los mercados de empleo en la nube, como Amazon Mechanical Turk, Freelancer o Upwork, se demandan servicios muy diversos, de programación informática, diseño, traducción, tareas administrativas o de contabilidad, etc., muchos de los cuales hasta ahora no era tan fáciles de externalizar. A menudo, estos servicios consisten en microtareas simples que pueden llevarse a cabo en un periodo corto de tiempo, como completar una encuesta, y otras veces son trabajos más complejos, como el diseño completo de una web.

A pesar de la visibilidad de algunos empleos que se han generado a través de la sharing economy (piense solamente en las bicicletas de reparto de comida a domicilio que han aparecido en la mayoría de ciudades), es difícil estimar con precisión cuánta gente trabaja en el sector. De momento, las estadísticas oficiales, como la encuesta de población activa (EPA), no incluyen detalles sobre estos empleos,2 ni las plataformas digitales proporcionan datos detallados sobre cuántos trabajadores los usan. No obstante, hay estudios que tratan de contabilizarlo a través de un algoritmo de big data. Harris y Krueger (2015) estimaron que alrededor del 0,5% de la fuerza laboral estadounidense estaba empleada en la economía colaborativa. Según De Groen y Maselli (2016), el equivalente europeo se situaría alrededor del 0,05% (alrededor de 100.000 trabajadores activos). Otras estimaciones a través de encuestas, datos de impuestos o movimientos bancarios apuntan a porcentajes mayores, aunque con medidas no directamente comparables. Así, alrededor del 22% de la población en EE. UU. ha ofrecido servicios en algún momento a través de aplicaciones online3 y, en la UE, entre el 1 y el 5%.4 El empleo en la economía del sharing representa pues un pequeño porcentaje de la fuerza laboral, pero está creciendo a gran velocidad.5

El empleo en la economía colaborativa ofrece claras ventajas en términos de flexibilidad. Los individuos deciden cuándo y dónde trabajan, lo que permite trabajar incluso a personas que de otro modo no lo habrían hecho por problemas de movilidad u otras restricciones. Además, el bajo coste de entrada facilita el acceso al mercado de trabajo a individuos que antes estarían fácilmente excluidos de él. Por ejemplo, según Uber, un 25% de sus conductores en París estaban desempleados antes de empezar a trabajar, y muchos residían en banlieues desfavorecidas con un alto nivel de desempleo. Así, utilizando aplicaciones de la sharing economy, obtuvieron empleo e ingresos en momentos de necesidad.

Sin embargo, no todo son ventajas: las condiciones laborales de los trabajos bajo demanda suelen ser peores que en otros tipos de empleo. En particular, el salario mediano de dichos trabajos es muy inferior al salario mínimo y el número de horas semanales trabajadas es la mitad que la del resto de trabajadores (véase el segundo gráfico). De hecho, para muchos de ellos es una forma tan complementaria e intermitente de empleo que, a menudo, ni consideran que estén trabajando. Por lo que respecta al pluriempleo, el hecho de realizar una multitud de tareas en trabajos distintos dificulta la especialización y el desarrollo de la carrera profesional. Asimismo, la mayor inseguridad laboral puede tener costes de salud en términos de ansiedad, estrés, etc.

Una cuestión que genera controversia es el estatus laboral de los individuos que realizan empleo bajo demanda. En la actualidad, el trabajo de la sharing economy está legalmente considerado como el de un autónomo, puesto que tiene muchos elementos característicos del mismo. El individuo escoge cuándo trabaja y cuántas horas lo hace, provee los medios para realizar el servicio, como un vehículo de su propiedad, y cobra solo por cada servicio realizado. Sin embargo, algunos elementos de su trabajo son más propios de un empleado, en particular en lo referente a la fijación de precios y condiciones de servicio, a menudo decidido por las aplicaciones. Asimismo, estas empresas utilizan la reputación online mediante ratings y diseñan algoritmos que afectan a la probabilidad de que un individuo ofrezca un servicio, pudiendo llegar hasta a excluirlo de la plataforma. Cuando así lo hacen, las plataformas están ejerciendo mecanismos de control sobre los prestadores de servicios más propios de empleados, que están obligados a seguirlos para prestar el servicio.

Por lo que respecta a derechos laborales, los trabajadores de la sharing economy no acostumbran a tener el derecho a la negociación colectiva, el derecho de asociación para negociar con las plataformas las condiciones de prestación de servicio ni están cubiertos por otros derechos fundamentales de los trabajadores como la no discriminación. Asimismo, la idiosincrasia del trabajo realizado, con multitud de servicios, de clientes, etc., limita la cobertura social y la acumulación de derechos de estos trabajadores.

Todas estas cuestiones han llevado a un debate sobre si es necesario un estatuto específico para estos trabajadores. Varios proponentes como Harris y Krueger6 han abogado por un estatus de «empleado autónomo» que incluiría derechos como la sindicación, pero no otros como el salario mínimo o el seguro de desempleo. De hecho, algunas plataformas empiezan a ofrecer un seguro de accidente laboral a sus «trabajadores» o el derecho de asociación. Algunos países, sin embargo, disponen ya de relaciones laborales para «autónomos dependientes», una nueva figura creada antes de la llegada de la economía del sharing, pero que podría encajar con ella.7

Si bien el debate continúa abierto, y seguramente dependerá de cada sector y plataforma concreta, es importante señalar que muchas características del trabajo en la sharing economy son similares a otros empleos no estándares y pueden considerarse conjuntamente.8 Por ejemplo, la dificultad de acumular derechos a prestaciones sociales en los empleos no estándares ha hecho ganar apoyos a la propuesta de ligar derechos a los individuos en lugar de a los puestos de trabajo.9 Con ello, los derechos podrían acumularse y trasladarse de un trabajo al otro, con lo que estos no se perderían, a la vez que se facilitaría la flexibilidad del mercado de trabajo. En definitiva, la necesidad de adaptar la protección social no se limita solo al empleo en la economía colaborativa, sino a todos los empleos «no estándares» que cada vez son más corrientes en las economías del siglo XXI, en los que la globalización y los cambios tecnológicos están cambiando la manera de producir... y de trabajar.

Josep Mestres Domènech

CaixaBank Research

1. Según la Organización Internacional del Trabajo, se consideran trabajo no estándar las siguientes categorías: el trabajo a tiempo parcial, con contrato temporal y como autónomo.

2. Por el momento, Canadá es el único país que incluyó en la EPA preguntas sobre la economía colaborativa y obtuvo que alrededor del 0,5% de la fuerza laboral en 2016 trabajaba en ella (Statcan, 2017).

3. Véase Burson-Marsteller, Aspen Institute y TIME (2015), «The collaborative economy survey».

4. Parlamento Europeo (2017), «The Social Protection of Workers in the Platform Economy».

5. Véase Farrell y Creig (2016), «The Online Platform Economy: What is the growth trajectory?», JP Morgan Chase Insights.

6. Véase Harris, D. y Krueger , A. B. (2015), «A Proposal for Modernizing Labor Laws for the Twenty-First-Century Work: The «Independent Worker»», The Hamilton Project, DP 2015-10.

7. En España, el trabajador autónomo económicamente dependiente (TRADE) es aquel que factura más del 75% de sus ventas a un solo cliente.

8. Véase De Estefano, V. (2016), «The rise of the «just-in-time workforce»: On-demand work, crowdwork and labour protection in the «gig-economy»», ILO.

9. OCDE (2018), «Opportunities for All: OECD Framework for Policy Action on Inclusive Growth».

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