ejemplos de empresas agricultoras
Respuestas a la pregunta
1 BIOCONTROL TECHNOLOGIES: MICROORGANISMOS PARA EL CONTROL DE ENFERMEDADES DE CULTIVOS
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Esta spinoff de la Universidad de Barcelona es una empresa de agrobiotecnología, centrada en el desarrollo de fungicidas biológicos para el control de enfermedades de los cultivos. La investigación y patente de este tipo de microorganismos es habitual en universidades, pero el problema es que es difícil que salgan del laboratorio y acaben en el campo. Ahí interviene Biocontrol Technologies.
“Desarrollamos la documentación técnica y realizamos todo el proceso para llevarlo al registro con el fin de obtener las autorizaciones para comercializar estos productos”, explica Maribel Trillas, socia fundadora.
Canales de distribución
Una vez que consigue la autorización, la empresa se encarga de alcanzar acuerdos de distribución con socios locales. “Ellos lo venden directamente al productor o a través de un intermediario. El producto tiene un margen comercial y repartimos este beneficio con el distribuidor”, especifica.
La compañía subcontrata la fabricación del producto, que consiste en un concentrado que el productor debe diluir en agua y aplicar en el suelo o en las hojas, haciendo que compita con los patógenos por nutrientes y por el espacio, que desparasite y active los mecanismos de defensa de la planta, etc.
“Es como si fuera una especie de vacuna. Cuando la planta entra en contacto con algún tipo estrés, se activan sus respuestas, se vuelve más resistente y puede combatir”, comenta Trillas.
Pero antes de llegar a la venta, el camino es largo. Y en Europa, quizá demasiado largo.
UBENUBE: BIG DATA AL SERVICIO DE LA AGRICULTURA
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Esta empresa ha creado Bynse, un sistema pionero en Europa de plataforma big data para el sector agrícola. La compañía recoge datos in situ, en las fincas de sus clientes. Para ello, ha diseñado unas cajas negras, las Bynse Box, con sensores que monitorizan las condiciones de los microclimas donde se instalan. Esta información se envía a su plataforma, donde se cruza con predicciones meteorológicas, bases de datos de la FAO (Organización de Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura) o de la NOAA (Administración Nacional Oceánica y Atmosférica), algoritmos, modelos de necesidades agronómicas, etc.
El valor de la información
Una vez procesado todo este cúmulo de datos, el cliente puede acceder a un tablero (dashboard) a través de internet, recibir un sms o un correo electrónico con diferentes indicadores agroeconómicos, como cuándo y cuánto regar o fertilizar, cuándo recolectar, etc.
2 “Lo que conseguimos con esta información es ayudar a tomar mejores decisiones. Nos permitirá ahorrar agua, energía y fitosanitarios, disponer de mayor trazabilidad y conocer mejor qué pasa en las tierras y cómo evolucionan. Además, permite actuar de forma predictiva. Por ejemplo, podemos percibir diferencias de décimas de grado, que hacen que una enfermedad pueda afectar en una zona, saber si un área tiene mayor necesidad de riego, si el fruto madurará antes y habrá que recogerlo, etc.”, afirma Gonzalo Martín, CEO y cofundador de la empresa. Asimismo, especifica que “permite tener mayor control de la producción, identificando qué zonas son más productivas y bajo que condicionantes. Gracias al big data, con unas cuantas campañas sensorizadas y analizando los datos, se puede saber con mayor antelación, en función de cómo se esté desenvolviendo el año, cómo va a ir la producción y cómo de rentable va a ser”. Sus principales competidores están en EE UU e Israel.