Problemas reales que la IA de precisión puede resolver en tu operación agrícola.
Obliga a hacer más con menos, sin margen para desperdicio de agua.
Reduce rendimiento y aumenta el uso de agroquímicos innecesariamente.
Decisiones con calendarios fijos, sin considerar condiciones reales del suelo y planta.
Desde campo hasta exportación, con riesgos de cumplimiento y pérdida de mercados.
Hace impredecible el rendimiento y complica la planificación logística de cosecha.
Entre estaciones meteorológicas, sensores de suelo, imágenes de drones y planillas que nadie integra.
Soluciones de IA diseñadas para los desafíos específicos de la agricultura de precisión.
Modelos que combinan datos de humedad de suelo, evapotranspiración, pronóstico climático y estado fenológico para recomendar láminas de riego óptimas por sector. Integración con sistemas de riego automatizado (válvulas, pivotes, goteo) para ejecución directa.
Resultado típico: reducción de 15% a 30% en consumo hídrico sin afectar rendimiento.
Análisis de imágenes de drones multiespectrales o cámaras en campo para identificar síntomas de plagas, hongos y estrés hídrico en etapas tempranas. Alertas geolocalizadas al equipo de campo con recomendación de acción.
Cobertura: monitoreo de cientos de hectáreas en horas, con resolución por planta o sector.
Modelos que estiman rendimiento por sector usando datos históricos, imágenes satelitales/drones y variables climáticas. Permite planificar logística de cosecha, packing y despacho con semanas de anticipación.
Visión por computadora para clasificar fruta u hortalizas por calibre, color, defectos y madurez en línea de packing. Reduce errores humanos y aumenta velocidad de procesamiento.
Aplicaciones: uva de mesa, cerezas, arándanos, paltas, cítricos.
Modelos que recomiendan dosis de fertilizante por sector según análisis de suelo, estado del cultivo (NDVI) y etapa fenológica. Reduce sobrefertilización y su impacto ambiental.
Un caso de uso acotado — riego inteligente en un cuartel, detección de plagas en una variedad, o clasificación en una línea — con datos reales de tu campo.
Semana 1–2
Semana 3–4
Semana 5–6
Tus datos de campo, rendimientos e imágenes se procesan en tu infraestructura o nube privada. Sin dependencia de plataformas externas.
Imágenes, rendimientos y datos de sensores se procesan en tu infraestructura o nube privada.
Los modelos corren donde tú decidas, sin enviar datos fuera.
Permisos por rol (agrónomo, jefe de campo, gerencia) integrados a tu sistema.
Cada procesamiento y recomendación queda registrado con timestamp y fuente.
Sin reemplazar lo que ya funciona. Nos integramos a tus sistemas de riego, drones, sensores y gestión.
Netafim, Toro, Rivulis
DJI, senseFly, Planet, Sentinel
Estaciones meteorológicas, sondas, dendrómetros (LoRa, MQTT)
SAP Agriculture, Agrobit, VISIO, Excel
Power BI, Tableau, Grafana
AWS, Azure, GCP
Los resultados dependen del tipo de cultivo, disponibilidad de datos históricos, calidad de sensores y condiciones climáticas. Los rangos son referenciales.
Según tipo de cultivo y sistema de riego actual.
Antes de la detección visual convencional.
Respecto a estimación manual.
Con clasificación automática por visión.
Al aplicar solo donde se detecta necesidad real.
Cuéntanos qué desafío quieres resolver en tu campo. Evaluamos si la IA es la herramienta correcta — y si lo es, te proponemos un POC acotado para demostrarlo con tus datos reales.