El Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA, por sus siglas en inglés) va a poner en marcha un proyecto piloto que se basará en mayor medida en la tecnología para mejorar sus estimaciones sobre la superficie cultivada y el rendimiento de los cultivos, que son objeto de gran atención, dijo el martes la secretaria Brooke Rollins.

Sus declaraciones se dan en un momento en que la agencia se enfrenta a crecientes críticas por parte de agricultores y operadores respecto a la fiabilidad de los datos agrícolas del Gobierno.

Rollins abordó el plan de modernización de los datos del USDA en la feria Farm Progress Show, celebrada en Boone (Iowa), tras una serie de sesiones de consulta con agricultores y grupos agrícolas que se prolongó durante un mes.

"Llevaremos a cabo un proyecto piloto para evaluar el uso de imágenes satelitales mejoradas, en colaboración con la NASA y otras agencias del Gobierno federal de todo el país, con el fin de determinar cómo podemos hacer que estos informes sean más precisos", declaró Rollins durante la conferencia agrícola.

Según el plan, el proyecto utilizará herramientas geoespaciales y modelos de cultivos, junto con encuestas a los agricultores, para estimar la superficie cultivada y los rendimientos. El departamento también indicó que estudiaría el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

El anuncio se produce tras las quejas sobre la fiabilidad de los datos del departamento por parte de agricultores, comerciantes de cereales y economistas después de los profundos recortes de personal y los aumentos sin precedentes entre las estimaciones iniciales y finales sobre la superficie en acres de maíz que los agricultores estadounidenses sembraron y cosecharon en 2025.
Los cambios en la recopilación de datos tienen por objeto reducir la cantidad de información que el USDA solicita repetidamente a los agricultores, al tiempo que se mejora la puntualidad y la precisión de sus estadísticas. El USDA afirmó que también proporcionaría a los agricultores más información sobre sus metodologías, las tasas de respuesta a las encuestas y las limitaciones de sus datos.