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Inteligencia artificial en la agricultura para mejorar su eficiencia comercial

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El sistema combina varias metodologías científicas pioneras, como métodos estadísticos, métodos de aprendizaje automático y algoritmos inteligentes./F

La eficiencia comercial, es clave en estos momentos convulsos para la economía, y la viabilidad de muchas empresas. El volumen de datos que generan es una oportunidad para convertir esta información en conocimiento que ayude a dar una respuesta empresarial más eficiente y competitiva. Investigadores de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) participan en un nuevo proyecto para desarrollar una metodología integral basada en la aplicación de herramientas de inteligencia artificial e business intelligence para mejorar la toma de decisiones comerciales en el ámbito de las pequeñas empresas agrícolas. El proyecto, de dos años de duración, está liderado por la Cooperativa Falset Marçà, con la participación del Centre Vinícola del Penedès y la Federación de Cooperativas Agrarias de Cataluña, y está financiado por el Fondo Europeo Agrícola de Desarrollo Rural y el Departamento de Agricultura, Ganadería, Pesca y Alimentación de la Generalitat de Cataluña.

«Actualmente las empresas acumulan suficientes datos para poder tomar decisiones comerciales mucho más calculadas que las que se toman en general. Personalizar y dotar de rigor, método y procesos la estructura comercial es clave para garantizar la supervivencia. Creemos que acompañar en este proceso introduciendo la inteligencia de la analítica puede ser un factor diferenciador», explica Xavi Domènech, gerente de la Cooperativa Falset Marçà y licenciado en Ingeniería Informática por la UOC. El objetivo del proyecto es el desarrollo y la explotación de un sistema que permita minimizar las variables subjetivas que distorsionan la toma de decisiones comerciales, y darle más rigor y más consistencia analítica. «En el mundo comercial, tradicionalmente se ha trabajado de forma muy intuitiva y poco sistemática, fiando buena parte del proceso de venta a las habilidades comunicativas de los vendedores. Esta venta relacional de base tan emocional tiene serias dificultades para adaptarse y dar buenos resultados en un contexto empresarial en el que la compra se ha profesionalizado, se ha sistematizado y ha incorporado un componente analítico muy importante», resaltan las cooperativas impulsoras del proyecto.

Llegar mejor a los potenciales clientes

El grupo Internet Computing & Systems Optimization (ICSO), del Internet Interdisciplinary Institute (IN3) de la UOC, liderado por el catedrático y profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación Ángel A. Juan, junto con los investigadores John Cardona y Diego Oliva, se encargará de la parte más técnica del proyecto, aprovechando su dilatada experiencia en la investigación y transferencia sobre analítica de datos y algoritmos inteligentes.

Datos tan variados como de facturación, de comercio internacional, de tráfico de internet o de segmentación de clientes se correlacionarán con algoritmos predefinidos que permitirán ganar precisión en la toma de decisiones, de modo que el trabajo de los equipos comerciales sea más eficiente y menos arbitrario. Para ello, el sistema combina varias metodologías científicas pioneras, como métodos estadísticos, métodos de aprendizaje automático y algoritmos inteligentes. «La integración de estas metodologías permite la digitalización inteligente de un sector como el agrario, lo que lo dota de las herramientas necesarias para ser más competitivo en el entorno actual y futuro, en el que acontecimientos como la aparición de la COVID-19 han transformado los hábitos de los consumidores», explica el catedrático de la UOC.

El objetivo de la solución propuesta, aunque este proyecto se centra en el sector de las cooperativas agrarias, puede tener un gran impacto en otros sectores, dada la importancia que tiene la acción comercial en la cuenta de resultados de cualquier empresa. De hecho, el nuevo sistema será especialmente útil para pequeñas empresas, la mayoría de las cuales tienen muchas dificultades para comercializar sus productos y no tienen disponibilidad presupuestaria para asumir los elevados costes de una estructura comercial propia.

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