¿Por qué algunas tecnologías de poscosecha no consiguen generar el valor que prometen?

OPINIÓN

La tecnología aplicada a la poscosecha ha avanzado de manera importante. Hoy encontramos sistemas de visión, sensores, automatización, robótica, inteligencia artificial, plataformas de gestión y herramientas de trazabilidad capaces de medir variables que hace pocos años resultaban difíciles de observar con este nivel de precisión.

Sin embargo, una buena capacidad tecnológica no garantiza una buena adopción.

Este punto merece más atención porque muchas veces la evaluación de una solución termina concentrándose en lo que técnicamente puede hacer. 
Precisión, velocidad, capacidad de detección, volumen de datos o sofisticación del algoritmo suelen ocupar el centro de la conversación.

Sin embargo, cuando la herramienta entra en una operación real aparecen otras variables que pueden pesar tanto como la propia tecnología.

La poscosecha es especialmente exigente en este sentido. Los procesos están conectados, los tiempos son ajustados y el producto continúa evolucionando mientras se clasifica, almacena, acondiciona o transporta. 

Una herramienta que introduce fricción, exige demasiados pasos adicionales o entrega información fuera del momento en que puede utilizarse pierde rápidamente parte de su utilidad.

Es importante saber qué se pretende mejorar

Por eso considero que una de las primeras cuestiones que deberían analizarse antes de incorporar tecnología es qué decisión concreta va a mejorar.

Puede tratarse de detectar antes un problema de calidad, priorizar determinados lotes, mejorar una clasificación, reducir pérdidas, ajustar condiciones de almacenamiento o anticipar una incidencia. 

Cuanto más clara sea esa relación con la operación, más sencillo será valorar después si la inversión produjo un resultado.

Adecuada integración 

La integración representa otro de los puntos críticos.

Muchas soluciones funcionan correctamente de manera independiente, pero encuentran dificultades cuando tienen que convivir con equipos, software, bases de datos y rutinas que ya forman parte de la empresa. 

En ocasiones generan información valiosa que después debe trasladarse manualmente. En otras, utilizan formatos que no se comunican con el resto de los sistemas o requieren modificar procesos demasiado consolidados.

La interoperabilidad sigue siendo una asignatura pendiente en buena parte del AgTech y la poscosecha no queda fuera de ese problema.

Resultados consistentes para generar confianza 

También importa la confiabilidad en condiciones reales.

Un sistema puede mostrar excelentes resultados durante una demostración y comportarse de manera diferente cuando cambian la variedad, la iluminación, la temperatura, el ritmo de trabajo o las características del producto. 

Esa variabilidad forma parte de la operación cotidiana y debería ocupar un lugar central durante la validación.

La precisión obtenida en condiciones controladas aporta información, aunque resulta insuficiente para entender cómo responderá una tecnología a lo largo de una campaña.

Este aspecto tiene una consecuencia directa sobre la confianza del usuario.

Cuando una herramienta entrega resultados consistentes, el equipo comienza a incorporarla en sus decisiones. 

Recomendaciones de fácil interpretación

Cuando las recomendaciones son difíciles de interpretar o cambian demasiado ante situaciones similares, la adopción se debilita incluso aunque la tecnología tenga una base técnica sólida.

Medición del retorno

También conviene ampliar la forma en que medimos el retorno.

En poscosecha, el valor de una tecnología puede aparecer en una reducción de mermas, una mayor homogeneidad del producto, más vida útil, menos reclamaciones, menor consumo energético, una mejora en la capacidad de proceso o una decisión comercial mejor informada.

Cada empresa debería identificar desde el comienzo qué indicador pretende mover y cuánto representa económicamente esa mejora.

Sin esa referencia resulta fácil acumular pilotos que funcionan, pero que nunca terminan de convertirse en una solución incorporada de manera estable.

Experiencia de uso satisfactoria

La experiencia de uso también merece más atención. Una herramienta puede ser técnicamente avanzada y resultar poco práctica para quien tiene que utilizarla durante una jornada de trabajo. Alertas excesivas, interfaces complejas o información sin priorizar aumentan la carga del usuario y pueden terminar generando rechazo.

Diseñar pensando en la operación implica comprender quién recibe el dato, en qué momento lo necesita y qué capacidad tiene para actuar sobre él.

El mantenimiento completa buena parte de esta ecuación. Cuando una solución pasa de una prueba inicial a formar parte del trabajo diario aparecen calibraciones, actualizaciones, soporte, conectividad, repuestos y resolución de incidencias. 

Ese componente suele tener menos visibilidad durante la presentación comercial, aunque termina influyendo directamente en la continuidad de uso.

La adopción tecnológica requiere una evaluación amplia

Por eso la adopción tecnológica requiere una evaluación más amplia que la demostración de prestaciones.

Capacidad técnica, integración, confiabilidad, facilidad de uso, soporte y retorno económico tienen que convivir dentro de una misma decisión.

En poscosecha esta mirada resulta especialmente relevante porque la tecnología trabaja sobre productos perecederos y dentro de operaciones donde el tiempo tiene valor económico.

Una solución empieza a demostrar su verdadero potencial cuando consigue integrarse en ese entorno, sostener su desempeño y mejorar una variable que la empresa puede medir.

Ese debería ser uno de los principales criterios para separar una innovación interesante de una tecnología realmente adoptable.