"La campaña citrícola también se gana en el departamento de administración", por Miquel Villanueva

Miquel Villanueva explica la importancia de contar con información a tiempo real

Miquel Villanueva afirma que la IA automatiza gran parte de los procesos de producción. / Hispatec Agrointeligencia

Miquel Villanueva (*)

Nuestra citricultura compite desde una posición que pocos sectores pueden permitirse. España es el primer exportador mundial de cítricos en fresco y abastece durante buena parte del año a los lineales más exigentes de Europa. Pero esa posición no protege el margen por sí misma. Los costes de envases, energía, transporte y mano de obra suben campaña tras campaña, especialmente durante los últimos años a causa de la geopolítica. Mientras tanto, la distribución negocia precios cada vez más ajustados y otros orígenes del Mediterráneo y del hemisferio sur amplían sus ventanas comerciales. En este escenario, la diferencia entre una campaña rentable y otra que apenas cubre costes no está sólo en el calibre, el color o los kilos por hectárea. Está en saber, con la campaña todavía abierta, cuánto cuesta realmente cada kilo que sale del almacén y cuánto deja cada pedido.

Ese conocimiento existe en casi todas las empresas y cooperativas citrícolas. El problema es que suele llegar tarde porque se pierde en un trabajo administrativo que consume días o semanas: facturas que esperan en una bandeja de correo, datos que alguien teclea a mano, conciliaciones que se hacen a final de mes. Cuando el dato por fin está en el sistema, la decisión que podía haber cambiado el resultado ya se ha tomado.

En nuestro sector sabemos que en cualquier organización hortofrutícola hay un volumen enorme de tareas imprescindibles que no aportan valor por sí mismas. Tareas como transcribir una factura al ERP, comprobar que el importe coincide con el albarán o cruzar una hoja de cálculo con otra para consolidar un informe. Tienen que hacerse sin errores, porque un error se paga, pero hacerlas bien no genera margen. Además, las suele hacer una persona cualificada que podría estar analizando desviaciones de coste, negociando con proveedores o anticipando tensiones de tesorería.

La inteligencia artificial permite hoy automatizar buena parte de ese trabajo. No para reducir equipos, sino para cambiar su función: que administración deje de transcribir y pase a controlar. Un departamento que dedica la mayor parte de su jornada a introducir datos siempre va por detrás de la operación, lamentablemente. Sin embargo, uno que revisa sólo lo que no cuadra va al ritmo de la realidad productiva.

Conviene, eso sí, ser precisos sobre qué IA sirve. Hemos de ser conscientes de que una herramienta genérica, entrenada con información de cualquier sector, no sabe qué es un albarán de entrada de fruta de un socio, cómo se factura un servicio de recolección por cuadrillas ni qué diferencia hay entre un coste de desverdizado y uno de confección. La IA que aporta valor en nuestro sector es la que trabaja sobre datos estructurados, integrados en un sistema de gestión agrícola y con la lógica de la actividad hortofrutícola. Sin esa base, automatiza errores en lugar de evitarlos.

La segunda barrera no es técnica, sino de uso. Muchas organizaciones cuentan con sistemas de gestión muy completos que sólo unas pocas personas explotan a fondo: las que conocen los menús, saben dónde está cada informe y entienden cómo se estructuran los datos. El resto de la organización depende de ellas. El técnico que necesita saber qué tratamientos se han aplicado en una parcela tiene que pedirlo y esperar. Lo mismo le ocurre al encargado de almacén que quiere conocer los kilos pendientes de confeccionar o al director comercial que busca el margen de un cliente concreto.

Margaret Professional Assistant, la IA generativa integrada en los sistemas de Hispatec, rompe esa dependencia. Permite consultar los datos de nuestros sistemas en lenguaje natural, por voz o por texto, en cualquier idioma y desde WhatsApp. Una pregunta como “¿cuántos kilos de clemenules hemos expedido esta semana a cada cliente?” obtiene respuesta en segundos. Y lo hace con el dato real del sistema, no con el de la última hoja de cálculo que alguien actualizó. Cuando cualquier persona de la organización accede a la información que necesita, las decisiones se toman antes y con mejor fundamento.

En el sector citrícola, este problema se agudiza por la propia naturaleza de la campaña. Entre octubre y junio se suceden variedades, programas comerciales y destinos y con ellos llega un volumen documental que pocos sectores agrícolas igualan. Facturas y albaranes de envases, cartón y palés, de transporte por cada carga, con tarifas que cambian según destino y medio, de servicios de recolección de empresas externas, liquidados por kilos o por jornadas, de compras de fruta a terceros para completar programas cuando la producción propia o de los socios no alcanza o de productos de tratamiento postcosecha, energía de las cámaras y mantenimiento de las líneas. Cada proveedor envía sus documentos en su propio formato y la mayoría llegan por correo electrónico en PDF. Todo eso confluye en el Departamento de Administración justo en los meses de mayor actividad comercial. El resultado es conocido: documentos que se acumulan, costes que se imputan con semanas de retraso y un margen por pedido que sólo se conoce de forma aproximada hasta el cierre. Es exactamente lo contrario de lo que necesita una dirección que decide cada semana qué programas aceptar y a qué precio.

Margaret Documents Finance nace para resolver precisamente este cuello de botella. Integrada en ERPagro, lee automáticamente las facturas, albaranes y documentos de proveedores que llegan al buzón de correo. Identifica el proveedor, los conceptos, las líneas y los importes, y los contrasta con la información que ya existe en el sistema (pedidos de compra, albaranes, condiciones pactadas, etc.) antes de registrarlos. El personal de administración sólo interviene cuando algo no cuadra: un precio distinto del acordado, una cantidad que no coincide con lo recibido o un concepto nuevo. Es la gestión por excepción y cambia por completo la carga de trabajo del departamento en plena campaña.

El beneficio inmediato que se percibe es de tiempo y de errores. Pero el más importante para una empresa o cooperativa citrícola es otro: el coste llega a su sitio cuando todavía sirve para decidir. Si las facturas del transporte, del envase o del servicio de recolección se registran el mismo día que se reciben, el coste directo e indirecto de cada pedido se conoce en tiempo real. El director financiero puede ver qué programas están dejando margen y cuáles no mientras la campaña sigue en marcha. Además, la dirección comercial puede negociar el siguiente con datos, no con estimaciones.

Esa misma información alimenta la trazabilidad económica de cada lote, desde la entrada de la fruta en el almacén hasta su expedición.

Todo ello tiene una consecuencia directa en la relación con los socios. Para una cooperativa citrícola, liquidar antes y con criterios transparentes depende de tener todos los costes de la campaña bien imputados. Cuando ese trabajo deja de llevar semanas, la liquidación se adelanta y el agricultor entiende mejor qué ha recibido y por qué. Con muchas explotaciones al límite de su viabilidad, esa transparencia también es una forma de cohesión.

Seamos honestos: la inteligencia artificial no va a decidir por nadie qué variedades plantar, qué programas aceptar o qué precio negociar. Esas decisiones seguirán dependiendo del criterio y la experiencia de quienes dirigen nuestras empresas y cooperativas.

Lo que sí puede hacer es devolverles el tiempo y la información para ejercer ese criterio. Hispatec lleva cuatro décadas trabajando con el sector hortofrutícola y más de 750 organizaciones, en más de treinta países, gestionan hoy su actividad con nuestros sistemas. Esa experiencia nos dice que la campaña citrícola se sigue ganando en el campo y en el almacén, pero que cada vez se decide más por la capacidad de conocer el coste real a tiempo. Y eso, en buena medida, se juega en el departamento de administración.