Dati e Conoscenza in Agricoltura – Quantità è diverso da Qualità
Nella dispensa precedente abbiamo visto che, mentre l’agricoltura si evolve tecnologicamente, molti agricoltori continuano a lavorare con pochi dati strutturati. L’introduzione di sensori e piattaforme digitali sta però cambiando rapidamente questa situazione, creando però un effetto boomerang: la gestione della sovrabbondanza di dati quando superano la tua conoscenza.
Prendiamo come esempio i sensori per il monitoraggio dell’idratazione delle piante, che forniscono una grande quantità di informazioni su umidità del terreno e condizioni climatiche. Questi dati diventano utili solo quando vengono interpretati nel contesto dell’esperienza empirica dell’agricoltore.
Ad esempio, se un sistema indica che la pianta ha bisogno di più acqua, ma tu sai che il terreno è già umido, come gestisci questa contraddizione? La sovrabbondanza di dati può portare a una situazione in cui l’agricoltore si trova sommerso da informazioni spesso superflue o poco rilevanti. Il problema principale è che l’aumento dei dati non sempre porta a un aumento della conoscenza utile.
Più dati non significa necessariamente più saggezza nel campo. Le tecnologie digitali offrono nuove opportunità, ma il rischio è che la quantità di informazioni superi la capacità di interpretazione e utilizzo di queste informazioni. Un pericolo è che gli esperti si allontanino troppo dalla realtà del campo, dimenticando le particolarità del terreno.
Non basta quindi installare un sensore, occorre anche comprendere cosa sta misurando e utilizzarne i dati in modo intelligente.
Ecco perchè in questo percorso di avvicinamento alla tecnologia diventa essenziale un’efficace collaborazione tra esperti e agricoltori, per “separare il grano dal loglio”.
Gli esperti possono analizzare i dati e identificare pattern o anomalie, fornendo feedback agli agricoltori su quali misure adottare per migliorare i risultati. Tuttavia, un agricoltore potrebbe trovare difficile decifrare i numeri forniti dagli esperti se questi non sono in grado di spiegare chiaramente ragione, metodi, benefici.
Bisogna sempre ricordare che il valore non è “solo” nel dato, ma anche (e soprattutto) nel modo in cui viene interpretato.
Come esempio possiamo citare il progetto avviato da Cantina Otricolaia, nel Ternano, che ha permesso l’analisi informatizzata di oltre 140.000 dati metereologici puntuali del periodo post-Covid, estesa a quella di una stazione metereologica pubblica locale, avendo in mente uno scopo ben preciso: ricostruire la serie storica climatica degli ultimi 20 anni per correlarla ai risultati dei processi di vendemmia e vinificazione degli anni passati.
Un agricoltore deve avere infatti la capacità di valutare criticamente i dati per estrarne conoscenza, non lasciandosi guidare solo dagli indicatori tecnologici. La collaborazione tra esperti e agricoltori diventa quindi cruciale per filtrare le informazioni e identificare quelle che realmente contano.
Per superare queste sfide, è fondamentale sviluppare capacità critiche nell’uso delle tecnologie. Un agricoltore deve essere in grado di distinguere tra dati utili e sovrabbondanza informativa, evitando di affidarsi ciecamente alle informazioni fornite dai sistemi digitali.
Il nuovo quesito per l’agricoltore non è quindi più “devo usare la tecnologia?” quanto piuttosto domandarsi “come posso integrare la tecnologia con la mia esperienza senza perdere di vista le vere esigenze del terreno?”
- Nella prossima dispensa: Perché l’esperienza oggi non basta (e perché resta indispensabile)