De cada euro que cuesta producir un kilo de plátano, unos treinta céntimos son agua. Lo dice Daniel Godoy, presidente de la Cooperativa Llanos de Sardina, siendo este dato importantísimo en unas islas donde el agua se fabrica, se desala, se bombea, se paga. Ese treinta por ciento no es solo un detalle contable, es la diferencia entre que una finca dé para vivir o deje de hacerlo. Ahí es exactamente donde acaba de aterrizar la Inteligencia Artificial en Canarias con nombre propio: AGALDAT, un proyecto que ha conseguido 3,2 millones de euros de fondos europeos para que las plataneras de Gáldar aprendan a regarse en base a datos y no con intuición. Este nuevo caso de uso que planteo hoy, me toca doblemente, como consultora y como canaria.
Qué es AGALDAT y quién está detrás
AGALDAT, Transformación Digital Sostenible del Sector Agrícola Platanero en Gáldar, es una iniciativa liderada por el Ayuntamiento de Gáldar que ha obtenido la subvención dentro del programa RedCyTI (Smart Economy) de Red.es, cofinanciado por fondos FEDER, según recogen Gáldar Al Día y Canarias7. Interesante la lista de quienes se sientan a la mesa, las cooperativas Llanos de Sardina y Costa Caleta, la Mancomunidad del Norte de Gran Canaria, la ULPGC (a través de su grupo de sistemas energéticos renovables), el Consejo Insular de Aguas, las comunidades de regantes, la Agencia de Extensión Agraria del Cabildo y el Clúster Agrotech Canarias. En resumen, no es un ayuntamiento con intensión de implantar tecnología, es un territorio organizándose alrededor de su cultivo.
Su alcalde, Teodoro Sosa, comentaba que esta financiación podría haberse destinado a la propia Administración, pero sin embargo se decidió liderarla tomando de la mano al sector agrícola, todo ello teniendo muy presente lo que de verdad debería de importar y es que en las últimas décadas las islas vieron desaparecer el cultivo de flores y el de tomates, si también desaparece el plátano, desaparecerá nuestro sector primario. Por tanto esta digitalización no está basada en la incorporación por tendencia y moda sino para seguir existiendo.
Cómo funcionará: del riego reactivo al riego predictivo
El corazón técnico del proyecto es una Plataforma Central de Datos e Inteligencia Artificial que integrará información agrícola, hídrica y energética. Sobre el terreno se desplegarán sensores de humedad del suelo, estaciones meteorológicas y sistemas de identificación de plantas en ocho fincas piloto de distintos tamaños y altitudes, seleccionadas entre las dos cooperativas. Con todos esos datos se construirá un gemelo digital del cultivo, o lo que es lo mismo, una réplica virtual que permite simular y anticipar en lugar de reaccionar, tiendo un objetivo muy concreto: pasar de regar «porque toca» a regar porque el modelo predice que la planta lo va a necesitar, conectando además la demanda de los cultivos con la producción de las desaladoras.
El presupuesto, detallado por Canarias7, reparte cerca de 1,3 millones en riego de precisión, 1,17 millones en la plataforma de datos e IA, 460.000 euros en gestión hídrica inteligente y 140.000 euros en un sandbox de innovación, con un laboratorio asociado en el Parque Científico Tecnológico de La Punta. Todo ello en un horizonte de 30 meses, con fases de diseño, implantación, optimización y escalado. ¿Cuál es el resultado esperado? Un ahorro de agua de riego de entre el 40 % y el 60 % y entre 1,5 y 2,5 millones de euros menos de costes operativos durante el programa. Todo ello son estimaciones, y como tales habrá que auditarlas, pero apuntan a la métrica correcta: litros y euros, no titulares.
La Inteligencia Artificial en Gran Canaria que sí me convence
Llevo tiempo defendiendo que los mejores proyectos de Inteligencia Artificial en Canarias no empiezan por la tecnología, empiezan por una factura que duele al bolsillo. AGALDAT cumple esa regla de oro: el problema está definido (el agua), el dato de partida es medible (ese 30 % del coste), los resultados prometidos tienen unidad de medida y fecha, y la tecnología —sensores, plataforma, gemelo digital— está al servicio de una pregunta de negocio, no al revés. Ese orden, que parece obvio, es justo el que casi nunca veo cuando una organización me enseña lo que ellos optimistamente llaman «estrategia de IA».
Hay un segundo acierto del que se habla menos. La agricultura es probablemente el sector con el conocimiento más concentrado en personas concretas: el regante que sabe cuándo demanda una finca, lleva décadas entrenando su propio modelo, solo que lo guarda en la cabeza. Sensorizar y modelar ese conocimiento no lo sustituye, lo protege. El día que ese saber esté también en los datos, el relevo generacional del campo, como bien se sabe uno de sus grandes problemas, será un poco menos dramático.
Lo que me gustaría ver antes de aplaudir del todo
Dicho esto, tres matices, los mismos que plantearía en cualquier otro proyecto. Primero: la horquilla entre ahorrar un 40 % o un 60 % de agua es enorme, así que ojalá el proyecto publique sus mediciones finca a finca, porque los datos abiertos convertirían a Gáldar en referencia replicable y no solo en beneficiaria de una subvención. Segundo: ocho fincas piloto son un laboratorio, no una transformación; el éxito real se jugará en el escalado, cuando el sistema llegue al agricultor que no participó en el proyecto y tenga que confiar en él. Y tercero, el más importante: la parte técnica tiene 3,2 millones de presupuesto, la parte humana, formar, acompañar, convencer (imprescindible para el éxito) rara vez tiene partida propia, y es la que decide si la plataforma se usa o se abandona cuando termine la financiación europea.
La reflexión de fondo
Solemos imaginar la IA en oficinas acristaladas y, sin embargo, puede que su versión más útil en nuestra tierra sea sobre hojas de platanera o como ya vimos en un caso anterior, sobre nuestros viñedos. Que el municipio platanero por excelencia dedique fondos europeos a unir agua, datos y cooperativas dice mucho de hacia dónde debería mirar la Inteligencia Artificial en Gran Canaria, y no es otro sitio que hacia los sectores que nos dan identidad y empleo, no solo hacia los que salen en las conferencias. La tecnología pasará, los sensores se irán renovando con el tiempo, la plataforma cambiará de versión, pero la capacidad de un territorio para organizarse alrededor de sus datos, esa se queda. Por lo tanto cuidar un cultivo histórico con las herramientas de esta década, es uno de los casos de uso más cercanos que se me ocurren.
¿Y tú, sabes ya cuál es el «agua» de tu negocio, ese recurso que se te va sin medir y que unos buenos datos podrían devolverte?
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