Agrifood tech, le sfide per il settore lattiero-caseario

Per l’ agrifood tech negli Usa il 2017 è stato un anno caldo, con 10,1 miliardi di dollari investiti in 994 operazioni nel 2017, secondo AgFunder.

All’interno del settore c’è un comparto, il lattiero-caseario che sta vedendo diminuire il reddito medio prodotto dagli animali dal 2014.

Per questo gli operatori del settore lattiero-caseario hanno la necessità di essere di essere più precisi, agili e reattivi ai cambiamenti.

Con i margini di profitto sotto pressione per molti produttori l'appetito per le tecnologie che non portano a un ritorno sugli investimenti chiaro e a breve termine è limitato.

Una notevole eccezione al Roi immediato è rappresentata dagli investimenti nell'infrastruttura di raccolta dati, come la connettività a livello di azienda agricola, che consente ai sensori e ai dispositivi di immettere dati nei sistemi di analisi.

Per realizzare la promessa dell'analisi dei dati, del machine learning e di tutte le sofisticate tecnologie di supporto alle decisioni, le aziende devono quindi prima affrontare gli ostacoli alla raccolta e alla pulizia dei dati.

Le mucche possono fisiologicamente dire cosa e come si sentono, ma i dati oggi non vengono raccolti in modo olistico, così da poter fornire informazioni ai produttori. C'è ancora molto lavoro da fare.

Verso le latterie digitali

Per compiere il salto progressivo verso latterie digitali più basate sui dati, spesso mancano ancora alcuni elementi di base il mancato collegamento fra i dati finanziari e quelli relativi all'attività di produzione.

Esiste un'immissione incoerente di dati a livello di campo o di fienile nei dispositivi digitali. Non è possibile migliorare ciò che non si misura. La connettività di rete, trattandosi di zone rurali, è spesso inadeguata o la mancanza di applicazioni che mettano in cache i contenuti offline fino al ripristino della connettività è un problema. La mancanza di norme sui dati aperti aggrava la difficoltà di adottare nuove tecnologie.

Gli attuali metodi di conservazione dei dati, come il taccuino, o decenni di memoria, sono solo una parte della sfida. Anche la conservazione informatizzata dei documenti, architettata decenni fa, non è riuscita ad evolversi con la tecnologia moderna.

Eppure, nell'economia in generale, la tecnologia di nuova generazione ha reso il software e le applicazioni più agili, flessibili e accessibili (e meno costosi). In effetti, i dati di base che sono così preziosi per lo sviluppo dell'ecosistema delle tecniche per l'allevamento di solito rimangono troppo difficili da accedere, non fornendo quindi ai produttori le conoscenze approfondite di cui hanno bisogno.

Tenendo presente che molte delle stesse barriere all'adozione della tecnologia esistono nel bestiame come in altri prodotti di base, vi sono alcune considerazioni strutturali uniche che ne fanno un mercato di destinazione attraente per gli investitori e i tecnologi.

L'industria lattiero-casearia è ben posizionata per sfruttare le tendenze di investimento nel più ampio panorama Agrifood Tech.

Nel settore lattiero-caseario esiste già l'adozione di una tecnologia; i grandi archivi di dati devono ancora essere sbloccati perché la digitalizzazione di base e la conservazione dei dati sono inaccessibili; è presente la pressione economica che determina la necessità di una maggiore precisione e di una riduzione dei costi; acquisire una consapevolezza della situazione in tempo reale può aiutare a eliminare le opportunità di guadagno perse.

Poiché i dati finanziari non sono ancora adeguatamente collegati all'attività o ai dati di produzione, mancano ancora i collegamenti critici necessari per sbloccare il valore della tecnologia. Ciò richiederà una maggiore integrazione, collaborazione e acquisizioni strategiche tra le diverse categorie di tecnologie per l'allevamento.

Le prospettive sul mercato sono decisamente positive, date le tendenze tecnologiche alla base del machine learning, dell'intelligenza artificiale, della mobilità e della potenza del cloud computing.

Detto questo, l'ecosistema è ancora giovane e per molti versi in un momento critico in cui le decisioni sugli standard e sulla digitalizzazione di base potrebbero diventare un fattore abilitante o inibitore a breve termine.

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