Números reales

Para cualquier profesional el mayor desafío es entender a detalle cómo están realizando los productores de arándanos sus proyecciones de cosecha, quiénes participan de esta actividad y cuál es el impacto. ¡De ello depende todo! Si no lo entendemos así es difícil comprender la importancia de un proceso que requiere todo el esfuerzo y la dedicación.

Es claro que depende del año, del clima, las lluvias, las temperaturas, etc., y de que estamos trabajando con seres vivos que responden a condiciones mediambientales. Hace unos días leí el post de una startup con la que venimos trabajando hace unos años y decía que la estimación ya está pasando a ser una ciencia, afirmación que fue apoyada por varios profesionales de la industria y con comentarios en línea con lo expuesto.

Existen al menos seis instancias fundamentales para delimitar el proceso:

1. Entender cuáles son todas las actividades incluidas en el proceso de proyecciones –y ajuste de proyecciones – de cosecha.

2. Identificar qué personas y/o áreas dentro de la empresa están involucradas en estas actividades.

3. Diagramar un proceso donde se muestre la secuencia de actividades involucradas en la proyección así como la interacción entre los diferentes actores.

4. Conocer las herramientas y/o productos actuales y su capacidad para resolver el problema.

5. Recolectar información preliminar de los usuarios sobre posibles soluciones al problema de proyecciones.

6. Entender las barreras que existen para que los usuarios adopten nuevas soluciones al problema.

Es un proceso dinámico, cada campaña es diferente y debe ser evaluada en su con texto global. No es solo en un Excel en el que ubicamos el conteo de ramillas y yemas una vez al año; debemos comprender el tremendo impacto y el valor de contar con información de calidad, cuánto podemos avanzar y cuánto podríamos mejorar, ser realistas y honestos. A partir de aquello, consolidar la información, la cual debe ser monitoreada y revisada permanentemente de acuerdo a la evolución de la temporada, ya que esto influencia:

• Los gastos logísticos y de mano de obra relacionados a la cosecha, los que pueden llegar a ser altos o, al contrario, quedar cortos de personal si no se hace una estimación adecuada.
• Permite ajustar mejor el plan de contratación de trabajadores agrícolas por peaks de cosecha no anticipados (adelantados o retrasados).
• Una estimación poco realista de la producción puede ser una traba para pre vender el máximo de fruta al mejor precio posible.
• Necesidad de mejorar la organización de los muestreos y otras evaluaciones. La precisión de las estimaciones con el tiempo es clave. Una mala estimación puede tener un impacto negativo en el negocio. Los equipos necesitan tener un porcentaje alto de acierto en su estimación y proyección porque eso genera eficiencias que se traducen en la optimización de recursos. Al momento de hacer proyecciones de cosecha es importante mitigar la incertidumbre.

La mayoría de productores tienen maneras de realizar esto, pero se presentan dos problemas principales: el primero es que la maduración de la fruta para las muestras no siempre es la misma; el segundo, que el muestreo siempre “queda chico” dado que requiere gran número de recursos humanos y económicos. Pero si se comprendiera el real impacto del proceso, se tomaría con otro carácter.

Los equipos necesitan identificar datos corruptos y falsos de manera automática e imparcial para que el proceso de estimación de cosecha sea más eficiente y preciso. Los conteos se pueden hacer con lápiz y papel o con aplicativo móvil por parte de trabajadores permanentes. Luego, esa información es filtrada por los subjefes de cosecha. Asimismo, los resultados de los modelos son corregidos a mano porque siempre hay variables externas que pueden influir en la proyección como, por ejemplo, clima, plagas, problemas de irrigación y error humano, entre otros. Todo esto hace que el proceso sea largo y pueda generar ineficiencias.

Los equipos necesitan visualizar y usar los datos recolectados de manera más amplia y dinámica para generar un trabajo ágil y colaborativo, además de tomar decisiones más acertadas y a tiempo. Muchos equipos construyen proyecciones en Excel; es ahí donde tienen una plantilla y llenan todos los datos. Actualmente las proyecciones en Excel no permiten que la data pueda ser usada de manera dinámica. Asimismo, en reuniones con equipos https://mundoagro.io/wp-content/uploads/2025/04/premium-1.pngs o con los directores o accionistas muchas veces se requiere ver información histórica que el Excel no carga. Y, por lo mismo, no se usa. Así, ocurre que termina la campaña y vemos cuán acertados estuvimos, aunque en la mayoría de los casos estamos bajo. ¿Qué hacemos? Prometemos cambios para la nueva temporada, pero pocas veces llegan y volvemos a ser parte de un círculo vicioso eterno.

Cada operación es diferente. Se pueden adaptar soluciones, hacer procesos de mejora continua y definir estados de avances en base a KPI, pero lo más importante es comprender el valor de un proceso bien logrado.

Hoy existen muchas herramientas digitales, de diferentes niveles de costos y complejidades, que se adaptan a los requerimientos y necesidades de las distintas especies y zonas productivas, de mayor o menos nivel de expertise por parte del usuario, pero todas tienen un denominador común: proponer una solución digital que pueda ayudarlos a realizar mejor este trabajo.

La decisión es de cada operación, pero lo cierto es que una vez que determinamos el nivel de error y su impacto ya no queremos volver atrás. Finalmente, todo se traduce en mejoras que impactan en el presupuesto.