RECAN Analítica está desarrollada con inteligencia artificial y permite una evaluación comparativa de los resultados económicos que hubiera obtenido un agricultor en su explotación, si hubiera tomado otras decisiones.
El Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación ha sido distinguido con el premio al Mejor Proyecto con Inteligencia Artificial en el marco del Congreso Nacional de Innovación y Servicios Públicos (CNIS). Este reconocimiento ha sido concedido por el desarrollo de RECAN Analítica, una innovadora herramienta que permite a los agricultores comparar el rendimiento económico de sus explotaciones con otras similares, así como simular distintos escenarios de producción mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial.
RECAN Analítica está específicamente diseñada para los 9.400 agricultores y ganaderos que participan anualmente en la operación estadística de la Red Contable Agraria Nacional (RECAN). Este sistema, armonizado a nivel de la Unión Europea y desarrollado por el propio Ministerio, dispone de una base de datos histórica que se remonta a 1972 y representa más del 95 % de la producción estándar agraria en España. Gracias a la solidez de sus datos y su capacidad analítica, la herramienta se ha consolidado como un instrumento estratégico para la evaluación y diseño de políticas agrarias.
Funcionalidades clave: comparación y simulación
La aplicación ofrece dos funcionalidades principales. En primer lugar, permite realizar un análisis comparativo (benchmarking) de las explotaciones, mediante la comparación con otras de características similares a nivel nacional, autonómico o provincial. Este análisis se apoya en más de 50 conceptos contables relacionados con producción, costes y balances económicos, los cuales se presentan en un entorno gráfico e interactivo que facilita su interpretación.
En segundo lugar, RECAN Analítica incorpora un sistema de simulación basado en inteligencia artificial, que permite a los usuarios explorar los resultados que podrían haber obtenido bajo diferentes decisiones productivas o sistemas de cultivo. Esta simulación no se limita a ofrecer cifras estimadas, sino que incluye intervalos de predicción y análisis detallados sobre la influencia de diversas variables, utilizando para ello la librería SHAP, fundamentada en la teoría de juegos.
Para el Ministerio, este premio en el CNIS subraya la relevancia de la inteligencia artificial como motor de modernización en la administración pública y destaca su papel en la mejora de la eficiencia y sostenibilidad del sector agrario en nuestro país.
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