Page 55 - El impacto de la automatización y la IA en empleo del sector Agroalimentario español
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EL IMPACTO DE LA AUTOMATIZACIÓN Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL EMPLEO DEL SECTOR AGROALIMENTARIO ESPAÑOL
El proceso de concentración se evidencia en el caso de la reciente fusión entre
Bayer y Monsanto (Dietz y Drechsel, 2021). Además, ha habido un fuerte proceso
de integración vertical de las principales empresas de insumos en la prestación de
servicios de gestión agrícola. Por ejemplo, muchas empresas de insumos están
comprando empresas que ofrecen predicciones meteorológicas, software de
gestión de cultivos u otros componentes, para crear plataformas digitales que
proporcionen evaluaciones y recomendaciones para la gestión de los agricultores
(Mooney, 2018).
De hecho, la transformación digital en el sector agroalimentario está impulsada
por empresas transnacionales en distintas fases del proceso productivo como
identifican Birner et al. (2021). En primer lugar, las grandes transnacionales de
insumos agrícolas que proveen pesticidas, fertilizantes o maquinaria. Segundo, las
grandes empresas tecnológicas de software y big data como Microsoft o IBM.
Tercero, grandes transnacionales que se encargan de fabricar tecnología agrícola
como Bosch. Finalmente, empresas start‐up que normalmente son capital riesgo de
transnacionales como Monsanto o Google. Los dos primeros grupos dominan la
innovación tecnológica en el conjunto de la cadena de valor del sector
agroalimentario y, por tanto, poseen mayor poder de mercado.
En relación con la IA, la principal fuente de tecnología digital agrícola proviene de
las grandes tecnológicas. Por ejemplo, IBM ha desarrollado un gran número de
servicios como la Plataforma de Decisión de Watson para la Agricultura que provee
de información a las granjas sobre el tiempo, prácticas, equipamiento, etc. Esto
puede generar dependencias de los granjeros de las grandes empresas que
proveen los datos, así como la desigualdad en torno a su acceso, sobre todo a los
grupos más vulnerables como los migrantes (Sadjadi y Fernández, 2023).
Además, se exacerban las diferencias entre las grandes granjas agrícolas equipadas
digitalmente que ganan cada vez más peso en la producción agrícola en relación
con las pequeñas. En parte se puede explicar porque la mayor parte del big data
agrícola y su infraestructura está enfocada a dar servicio a las granjas que siguen
una estrategia más productivista, es decir, a las grandes granjas de agricultura
intensiva (Hackfort, 2021).
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