Latinoamérica (LATAM) es una región con una agricultura increíblemente fuerte, por lo que no sorprende que el mundo esté llamando a su puerta. Esto abre horizontes prometedores, aunque también grandes desafíos.
Algo que ha llamado poderosamente mi atención durante mis numerosas reuniones con fitomejoradores de LATAM es que el 95 % continúa usando Microsoft Excel para el seguimiento de sus datos. Y comprendo las razones..
Excel tiene muchas ventajas. Es económico, fácil de usar y permite organizar los datos de mejoramiento en varias hojas. Se pueden ordenar los datos por genotipo, rasgos u otros criterios relevantes. Funciona bastante bien para registrar observaciones fenotípicas e incluso algunos datos genotípicos.
Pero en lo que respecta al análisis de datos, las capacidades de Excel son limitadas. Si bien puede ayudar a visualizar tendencias generales en el rendimiento de los genotipos en diferentes entornos, carece de la potencia estadística para analizar con precisión la variabilidad genética o estimar los componentes de la varianza. Muchos mejoradores recurren a herramientas externas como R para realizar análisis más avanzados. Esto suele implicar la exportación e importación manual de datos entre plataformas, lo que aumenta el riesgo de errores humanos, inconsistencias en los datos e ineficiencias en todo el flujo de trabajo.
Para muchos mejoradores y organizaciones gubernamentales de Latinoamérica, Excel puede ser suficiente para el mantenimiento básico de registros y la organización de datos de campo. Pocas empresas de la región se dedican actualmente al mejoramiento de híbridos, pero esto está empezando a cambiar. Argentina, Brasil, Chile y México ya exportan o producen semillas para empresas norteamericanas que realizan sus producciones fuera de temporada en Sudamérica durante el invierno del hemisferio norte.
Además, Excel no está diseñado para gestionar grandes conjuntos de datos de forma eficiente. Esto se convierte en un problema importante cuando se trabaja con datos complejos de ensayos de campo, sensores o proyectos de genotipado que involucran miles de marcadores. Gestionar múltiples hojas de cálculo se vuelve rápidamente inmanejable, y tratar de encontrar los datos correctos entre docenas de archivos puede ser frustrante. Cuanto más complejo sea el programa de mejoramiento, mayor será la probabilidad de que se pierda información clave o de que se cometan errores que afecten la calidad del análisis.
Existen maneras más rápidas, seguras y fiables de recopilar, gestionar y analizar datos de mejoramiento. El software especializado en fitomejoramiento puede acelerar significativamente los programas de mejoramiento, a la vez que mejora la eficiencia, la trazabilidad y la transparencia. Y lo más importante, ayuda a reducir el error humano al eliminar los procesos manuales repetitivos y mantener todos los datos centralizados y consistentes.
Con Genovix y herramientas similares, los datos se almacenan en una base de datos centralizada que se puede buscar y gestionar fácilmente. El diseño de ensayos, el análisis estadístico, las decisiones de selección y los informes finales se optimizan y son compatibles con una amplia gama de cultivos, desde banano y maíz hasta café y caña de azúcar. Puedes gestionar semillas, clones y esquejes, mientras que los inventarios se actualizan automáticamente. Y esto es solo el principio.
