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En agricultura, una de las decisiones más importantes se toma incluso antes de sembrar. Definir cuál será el rendimiento objetivo de un lote condiciona la elección de la genética, la estrategia de fertilización, la inversión tecnológica e incluso las decisiones comerciales futuras. Sin embargo, históricamente esa definición estuvo fuertemente apoyada en la experiencia y el conocimiento del productor.
Con el objetivo de complementar esa experiencia con herramientas predictivas, nació Cropilot, una startup agtech que busca transformar grandes volúmenes de datos en recomendaciones concretas para la gestión agrícola.
«Durante muchos años participamos en la planificación de campañas y veíamos que gran parte de las decisiones estaban soportadas por la experiencia del productor. Nosotros nos preguntamos cómo podíamos utilizar toda la información disponible para generar proyecciones más robustas y precisas», explicó Franco Vizzio, ingeniero agrónomo y co-fundador de Cropilot.
Un copiloto para la toma de decisiones
La propuesta de Cropilot es simple en su planteo y compleja en su desarrollo tecnológico: convertirse en un copiloto digital que acompañe al productor durante toda la campaña.
La plataforma integra automáticamente imágenes satelitales, información climática y modelos agronómicos para generar proyecciones dinámicas de rendimiento. El usuario sólo debe indicar el lote, el cultivo y la fecha estimada de siembra.
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A partir de allí, el sistema procesa la información disponible y genera escenarios productivos utilizando modelos de inteligencia artificial entrenados con miles de casos reales.
«Entrenamos redes neuronales para que aprendan a interpretar agronómicamente toda esa información y puedan generar predicciones prácticamente en tiempo real», señaló el fundador.
La herramienta permite estimar rendimientos incluso antes de la siembra y actualizar esas proyecciones diariamente a medida que evoluciona la campaña.
Del rendimiento esperado al rendimiento real
Uno de los conceptos centrales detrás del desarrollo es que las campañas agrícolas son dinámicas y que las condiciones cambian constantemente.
Por eso, Cropilot no se limita a una fotografía inicial, sino que actualiza permanentemente las estimaciones de rendimiento según la evolución climática y el comportamiento del cultivo.
La plataforma también busca anticipar situaciones de estrés y determinar el estado fenológico de los cultivos para ayudar a ajustar decisiones de manejo durante el ciclo productivo.
El objetivo final es doble: reducir las brechas de rendimiento y estabilizar los márgenes económicos de las empresas agropecuarias.
«Hay años en los que el productor invierte agresivamente y el ambiente no acompaña, y otros en los que las condiciones son excelentes pero no logra capturar todo el potencial porque fue demasiado conservador al inicio. La idea es poder adaptar la estrategia a medida que la campaña avanza», explicó Vizzio.
Menos carga de datos, más automatización
Uno de los aspectos que surgió durante el desarrollo del producto fue la necesidad de evitar una de las principales frustraciones de los usuarios de herramientas digitales: la carga manual de información.
Según Vizzio, muchos productores ya trabajan con múltiples plataformas para gestión, monitoreo, maquinaria e imágenes, por lo que sumar una nueva herramienta que requiera ingresar grandes volúmenes de datos sería una barrera para la adopción.
Por esa razón, la primera versión comercial fue diseñada para funcionar con la menor cantidad posible de información ingresada por el usuario.
«Uno de los dolores que encontramos en las entrevistas con productores era el data entry. Por eso buscamos que el usuario sólo tenga que decir qué lote quiere analizar, qué cultivo va a sembrar y cuándo piensa hacerlo», comentó.
Tres escenarios para decidir
En lugar de ofrecer una única predicción, Cropilot propone tres escenarios productivos: optimista, moderado y conservador. Cada uno incluye una estimación de rendimiento y una probabilidad de ocurrencia, además de recomendaciones generales asociadas al nivel de inversión tecnológica que podría requerir cada estrategia.
La lógica detrás de este enfoque es reconocer que existen variables que ningún algoritmo puede conocer completamente, como la aversión al riesgo del productor, su conocimiento específico del lote o las decisiones de manejo que tomará durante la campaña.
Una vez seleccionado el escenario de referencia, la plataforma monitorea diariamente la evolución del lote y compara la situación real con los objetivos originalmente planteados.
El usuario puede visualizar desvíos respecto al rendimiento esperado, alertas de estrés, evolución fenológica y variables climáticas que explican los cambios observados.
Validación en campo y lanzamiento comercial
Durante la última campaña, Cropilot fue probado por un grupo de 20 productores seleccionados como beta testers. Según los datos de la empresa, durante el período de prueba se cargaron más de 130 lotes y se realizaron más de 19.000 predicciones, permitiendo validar tanto los modelos de inteligencia artificial como la experiencia de uso de la plataforma.
Con esa etapa completada, la startup se encuentra preparando su lanzamiento comercial, inicialmente orientado a la campaña de trigo. «El producto mínimo viable ya fue validado y ahora estamos próximos a salir al mercado. La idea es seguir profundizando la integración de nuevas fuentes de información y continuar evolucionando la herramienta», afirmó Vizzio.
En un contexto donde cada vez existe más información disponible pero menos tiempo para procesarla, propuestas como Cropilot reflejan una tendencia creciente dentro del ecosistema agtech: utilizar inteligencia artificial no para reemplazar al productor, sino para potenciar su capacidad de decisión.
Por Fernanda Bireni para Valor Agregado Agro
