“Los grandes fierros se encuentran con las grandes tecnologías”, sentenció Scott Wine, CEO global de CNH Industrial al comentar la compra definitiva de Raven.

Las palabras de Wine resumen, en buena medida, lo que está ocurriendo en el negocio global de las máquinas agrícolas: Inteligencia aplicada a estructuras ya conocidas de los equipos.

También sirven para darle el marco a la corriente de adquisiciones de empresas que recorrió 2021 y que es récord para los últimos 10 años.

Las compras de compañías ya no se enfocan, mayoritariamente, en operaciones destinadas a quedarse con un portfolio de productos.

Una de las excepciones ha sido la compra de Fede Pulverizaciones por parte de Kubota, pero incluso en este caso hay desarrollos tecnológicos que tornaron más atractiva la adquisición.

Lo que se ha visto en 2021 es un desplazamiento de las estrategias de negocios hacia las nuevas tecnologías que surgen para sistemas de propulsión alternativos y para dotar de “cerebros” a las máquinas.

Todo esto sin contar las inversiones de capital en startups que han hecho las marcas globales (en rondas de inversiones), como una manera de posicionarse en las innovaciones que apuntan a signar el futuro de las agromáquinas.

Fundamentos

Los objetivos de las compras de empresas en 2021 han tenido los siguientes denominadores comunes:

Automatización Existe avidez por capturar los adelantos que permiten automatizar funciones y robotizar los mecanismos de las máquinas agrícolas. Esta tendencia incluye también el desarrollo de robots agrícolas.

Autonomía  Para el interés de las marcas internacionales no resulta ajeno el segmento de equipos autónomos o de sistemas que pueden convertir a un equipo en autónomo, como ocurre con tractores y cosechadoras.

Propulsión  Entre los sistemas alternativos para equipos del agro, las compras de empresas se orientan hacia las posibilidades de obtener modelos eléctricos o que incluyan dispositivos híbridos.

Digitalización  Las máquinas se van convirtiendo en unidades capaces de recibir información, por ejemplo de la Nube, y aplicarla en diferentes tareas. También pueden transmitir datos que se utilizan en decisiones de ejecución inmediata o para el análisis posterior de planteos agrícolas y ganaderos.