Toda la información tiene un valor propio cuando se toman decisiones clave

Un productor agropecuario puede sin mayor dificultad valuar diez toneladas de maíz, un ternero destetado o 50 litros del herbicida que habitualmente usa. La valuación de estos bienes no es difícil pues este productor tiene como referencia precios de mercado para cada uno de ellos. Esto es cierto aun en períodos de alta inflación, cuando estos precios varían dentro de amplios márgenes. En efecto, diversos procesos apoyados en la tecnología (mercados electrónicos, portales, redes sociales) permiten conocer en tiempo real, y con poco margen de error, el precio de la mayor parte de los productos e insumos que participan en el proceso productivo.

Existen, sin embargo, situaciones donde resulta difícil “poner un precio” a recursos productivos. Por ejemplo: silaje para alimentación animal, un recurso cuyo “valor de mercado” es inferior al “valor de uso” dentro del propio predio donde fue producido; el alto costo de trasladar el material ensilado de un predio a otro dificulta o aún imposibilita su comercialización. La valuación de este recurso pasa por estimar su impacto sobre la producción de carne o leche, lo que a su vez depende de varias circunstancias.

Pero resulta aún mas difícil valuar el impacto sobre la empresa de diversos tipos de información al los cuales el productor tiene acceso. Frecuentemente se escucha que “la información es valiosa” pero: ¿precisamente, que quiere decir esto? Y, mas concretamente: ¿Cuánto estaríamos dispuestos a pagar por cierto mensaje informativo? Responder esta pregunta requiere primero identificar algunos “mensajes informativos” que el productor puede usar en su toma de decisiones. Hay muchos ejemplos: un análisis de suelo que permite dosificar uso de fertilizantes, la acumulación de humedad en el perfil que ayuda a decidir una fecha de siembra, las perspectivas de precipitaciones en primavera/verano que impactan en forma diferencial sobre maíces tempranos, tardíos y soja, los precios a recibir en el momento de cosecha, el nivel de erosión y consiguiente rendimiento potencial en un lote que se piensa alquilar para siembra, entre otros.

Existe un “mercado” para muchos de los mensajes informativos asociados a los ejemplos anteriores, entre ellos laboratorios, asesores, sitios web con predicciones climáticas, analistas de mercado, universidades o INTA. Pero el problema muchas veces es: ¿hasta dónde debe incurrirse en costos adicionales a fin de acceder a la información extra que estas fuentes generan? Y por “costo” se entiende no solo erogaciones de dinero, sino lo que muchas veces es más importante, tiempo gerencial que podría estar invertido en otras actividades.

El valor de un mensaje informacional (ejemplo, análisis de suelo) dependerá de la diferencia entre los retornos esperados que resulten del uso de este mensaje, y los que se obtendrían en ausencia de éste. Si la “decisión óptima” a la que se llega, con información o sin ella es la misma, el mensaje informacional carece de valor. El valor de la información depende entonces de la magnitud de los recursos en juego: llegar a una estimación mas precisa de respuesta a la fertilización “vale” más para aquel que siembra 1000 hectáreas, que para aquel que siembra solo 100. Esto explica la demanda diferencial de información por parte de productores de distinto tamaño de empresa. Y sugiere la importancia de reducir “costos fijos” de acceso a información, en especial para productores de menor tamaño.

Precisión

Pero un aspecto central en lo que hace al valor de la información es su precisión. Por ejemplo: ¿Qué porcentaje de los casos con pronóstico de “condiciones de sequía para primavera-verano” resultan posteriormente con estas condiciones y no las opuestas? ¿Qué porcentaje de los análisis de suelos que indican “fertilidad baja” (y por ende alta respuesta a la fertilización) reflejan adecuadamente esta situación? Aún cuando los pronósticos sean hechos con “rigor científico” siempre existe un margen de error cuyas consecuencias pueden ser pérdidas ya sea por mayores costos, o por no aprovechar oportunidades potencialmente lucrativas. En un modelo formal de decisiones, lo relevante es cómo la probabilidad a-priori que tenemos de un evento incierto (por ejemplo, sequía, o nivel de fertilidad de suelo) es modificada a la luz de una cierta señal o pronóstico que recibimos, para llegar entonces a probabilidades corregidas, lo que en la jerga técnica conocidas como “probabilidades a posteriori”. Son estas las relevantes para decidir si sembrar maíz temprano o tardío, emplear o no un cultivo de servicio, o aplican una dosis alta o baja de fertilizantes.

En forma creciente el productor argentino recibe un virtual “aluvión” de señales informativas de diverso tipo. Si bien esto contribuye a la eficiencia, también genera un problema: distinguir lo importante de lo secundario, y en particular, comprender como estas señales deben ser combinadas con su intuición, experiencia y sentido común a fin de llegar a decisiones mejoradas. La utilización de conceptos básicos de procesos decisorios y gerenciales puede hacer contribuciones importantes en esta dirección.

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El autor es director del Departamento de Economía Agrícola de la Universidad del Cema

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