Agricultura basada en datos

Un administrador agrícola sabe que cada día debe tomar múltiples decisiones:

• ¿Cuándo regar?

• ¿Se justifica aplicar este fungicida?

• ¿En qué momento cosechar?

• ¿Puedo entrar al potrero sin compactar el suelo?

Y no son solo decisiones productivas. También están las de mano de obra, las comerciales y financieras, las certificaciones legales, las Buenas Prácticas Agrícolas.

La lista es interminable…

El problema no es que falten datos. Hoy existen miles de empresas que desarrollan sensores. Se puede medir prácticamente cualquier variable del campo. El desafío real es: ¿en qué datos confiar y cuáles usar para decidir?

La Agricultura racional: la base de todo

Para entender por qué la agricultura basada en datos tiene sentido, hay que volver a los fundamentos.
El rendimiento agrícola —cuántos kilos de fruta, toneladas de cereal o toneladas de forraje por hectárea— depende de cuatro grandes factores productivos:

1. El suelo: su textura, materia orgánica, pH, aireación, tasa de infiltración, topografía.

2. La planta (genética): la variedad, portainjerto, ciclo de desarrollo, adaptación al ambiente.

3. El clima: la radiación, temperatura, humedad, heladas, horas frío, grados día acumulados, precipitaciones.

4. El manejo: las decisiones que toma el agricultor o administrador, muchas veces apoyado por un asesor.

Y aquí está la clave: el manejo es lo único que podemos modificar directamente para influir en el rendimiento.

🌞 Rendimiento potencial vs. rendimiento real

Hay que diferenciar entre lo que la planta podría producir en condiciones ideales y lo que realmente produce en el campo.

💧 El principal factor limitante: el agua

De todos los factores productivos, el agua es el principal limitante del rendimiento.

• Lo primero que hay que saber es regar bien.

• Lo segundo es fertilizar bien.

• Lo tercero, manejar el suelo de forma adecuada.

Ese es el orden de prioridades.

🌱 Los nutrientes: el otro 5% irrenunciable

El 95% de la biomasa se construye a partir de carbono fijado gracias a la fotosíntesis.

El otro 5% viene de los minerales. Y aunque parezca pequeño, es fundamental.

👉 No puede pasar que un agricultor diga: “este año no aplicaré fertilizante porque está caro”.
Ese 5% es indispensable. Sin nitrógeno, fósforo, potasio y otros minerales, la planta no puede construir biomasa.

👉 Además de mejorar la rentabilidad, la agricultura basada en datos ayuda a reducir la huella ambiental del campo, evitando excesos que terminan contaminando suelo y agua.

🐛 Factores reductores: malezas, plagas y enfermedades

Además de los determinantes, están los reductores:

• Plagas: insectos, hongos, bacterias.

• Malezas: compiten por agua y nutrientes.

• Enfermedades: reducen calidad y rendimiento.

El clásico dilema es: ¿qué sale más caro, la enfermedad o el producto para controlarla?

Muchos agricultores aplican insecticidas apenas ven un insecto. Pero la pregunta correcta es: ¿existe un nivel de infestación que justifique la aplicación?

Lo mismo pasa con malezas: existe un periodo crítico de control. Si se interviene tarde, el daño ya está hecho.

⚖️ Las leyes agronómicas que no debemos olvidar

La agricultura digital no reemplaza los fundamentos clásicos, los refuerza. Dos leyes son especialmente relevantes:

🌾 Ley del mínimo de Liebig

El crecimiento o la mantención de una biomasa está condicionado por el factor más limitante.

• Si el agua es insuficiente, no sirve de nada tener todos los nutrientes disponibles.

• Si falta nitrógeno, no importa que haya buena radiación y buen riego.

👉 Por eso, no hay que medirlo todo, sino identificar y priorizar lo que limita el rendimiento en cada campo.

📉 Ley de rendimientos decrecientes de Mitscherlich

Mitscherlich estudió qué ocurre cuando se incrementa progresivamente un factor limitante (por ejemplo, nitrógeno) y su relación con el rendimiento.

El resultado es claro: la respuesta no es lineal ni infinita.

• Al inicio, cuando el nutriente es deficitario, una pequeña aplicación genera una respuesta muy alta en rendimiento.

• A medida que se incrementa la dosis, la sensibilidad disminuye: cada unidad extra produce un incremento cada vez menor.

• Llega un punto en que duplicar la dosis ya no aumenta el rendimiento de manera significativa, porque se alcanzan otros límites: radiación, temperatura, genética, etc.

👉 Esto demuestra que no porque dupliquemos la dosis de fertilizante vamos a tener el doble rendimiento.

💰 El verdadero óptimo

La ley de Mitscherlich muestra que la mayor rentabilidad no está en el máximo rendimiento físico, sino en el óptimo económico:

• Ese punto donde el costo marginal (lo que cuesta aplicar una unidad extra de fertilizante o agua) se iguala al beneficio marginal (lo que genera en producción).

• En otras palabras, es preferible producir 70 toneladas con rentabilidad positiva que buscar 90 toneladas con costos tan altos que reducen la ganancia.

👉 En la práctica, eso significa que la dosis correcta no es la que maximiza el rendimiento absoluto, sino la que maximiza la rentabilidad según el precio de los insumos y del producto.

📲 De la teoría a la práctica: agricultura basada en datos

Aquí es donde la agricultura digital cobra sentido. Porque, en la práctica, ¿alguien mide sistemáticamente todos estos factores?

Hoy, gracias a sensores y plataformas:

• Puedes saber cuánta humedad tiene el suelo y si es momento de regar.

• Puedes recibir alertas sobre presencia de insectos en trampas inteligentes.

• Puedes dimensionar la magnitud de una infestación y decidir si aplicar o esperar.

• Puedes ver semana a semana el vigor de cada cuartel y anticipar desbalances nutricionales.

Sí, requiere inversión: sensores, servicios, suscripciones.
Pero muchas veces es más barato que recorrer el campo a diario o gastar en aplicaciones innecesarias.

🌟 Conclusión

La agricultura basada en datos no busca llenar el campo de aparatos, ni medirlo todo. Busca priorizar las variables que realmente definen el rendimiento: agua, nutrientes, suelo y control de plagas/malezas.

No se trata de recopilar información, sino de transformar los datos en decisiones:

• ¿Riego o no riego mañana?

• ¿Aplico o no fertilizante esta semana?

• ¿Justifica un control de plaga en este momento?

👉 En definitiva, la agricultura basada en datos es agricultura racional: tener la información correcta, en el momento adecuado, para tomar mejores decisiones que aseguren rentabilidad y sostenibilidad en el tiempo.

Y no solo se trata de producir más. La agricultura basada en datos también reduce la huella ambiental del campo, evitando desperdicios de agua, fertilizantes y agroquímicos, y ayudando a cumplir con estándares de sostenibilidad que hoy exigen los mercados.

En ViLab ya estamos aplicando estos principios y ayudando a productores a:

• Detectar anomalías antes de que se traduzcan en pérdidas.

• Controlar la uniformidad y hacer recomendaciones de riego.

• Medir la nutrición vegetal, en especial el contenido de Nitrógeno foliar.

• Analizar y determinar los factores productivos limitantes.

🌱 La primavera es el momento clave para decidir.
Si tu empresa aún está evaluando, la pregunta no es “¿funciona?”, sino “¿cuánto más rendimiento y rentabilidad se pierde por no implementarlo?”.

👉 En ViLab ya estamos acompañando a productores que toman decisiones más inteligentes con datos: optimizan riego, ajustan fertilización y mejoran su sostenibilidad.

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Este correo ha sido preparado por el Equipo de ViLab | www.vilab.cl