En 2018 desarrollamos una plataforma agrícola muy completa.
Permitía consultar imágenes satelitales, mapas e información climática desde el computador o el teléfono, incluso en sectores sin conectividad a internet.
Técnicamente funcionaba bien.
Pero había un problema: los equipos agrícolas no ingresaban con la frecuencia que esperábamos.
No era porque la información no tuviera valor. El problema era que los administradores, asesores y equipos de campo ya tenían demasiadas tareas y decisiones pendientes.
No necesitaban sumar otra plataforma a su lista de tareas semanales.
Necesitaban respuestas mucho más directas:
¿Cuáles son las prioridades de esta semana y dónde debemos ir a revisar?
Ese descubrimiento cambió nuestra forma de trabajar.
La información debe llegar al equipo
Comenzamos a entregar informes semanales mediante WhatsApp y correo electrónico.
En lugar de esperar que cada usuario entrara a la plataforma para buscar la información, empezamos a identificar los cambios más importantes y a llevarlos directamente al equipo agrícola:
Sectores que están perdiendo vigor.
Posibles problemas de uniformidad de riego.
Zonas con déficit o exceso en el balance hídrico.
Diferencias persistentes que podrían estar asociadas a problemas nutricionales y que deben validarse mediante análisis o revisión en terreno.
La plataforma continuó siendo importante para consultar la información histórica. Pero la incorporación de los datos al trabajo cotidiano ocurrió cuando dejamos de esperar que el equipo fuera a buscarlos y comenzamos a entregarlos en los canales que ellos ya utilizaban.
Una plataforma puede contener toda la información del campo. Pero si nadie tiene tiempo para revisarla, esa información difícilmente participará en las decisiones.
Algo similar ocurre, por ejemplo, con las cámaras de seguridad instaladas en muchas empresas agrícolas. Se realiza una inversión importante en equipos, conectividad y almacenamiento, pero las imágenes rara vez se revisan.
La tecnología está instalada y genera información, pero su valor es limitado si no existe un proceso para revisarla, interpretarla y actuar oportunamente.
Una alerta debe indicar dónde mirar primero
En agricultura digital existe la tentación de mostrar todo lo que la tecnología puede generar: mapas, gráficos, índices, series históricas, comparaciones y modelos.
Sin embargo, el equipo agrícola no necesita recibir veinte mapas si no está claro cuál debe revisar primero.
Necesita saber:
¿Qué cambió?
¿Dónde ocurrió?
¿Es un cambio puntual o persistente?
¿Qué tan importante puede ser?
¿Conviene revisar el riego, realizar un aforo, tomar una muestra, abrir una calicata o seguir observando?
La simplicidad no significa realizar un análisis superficial. Por el contrario, significa hacer todo el trabajo técnico necesario para que la conclusión sea clara.
Detrás de una alerta sencilla puede haber imágenes satelitales, series históricas, comparación entre semanas, análisis estadístico complejo, segmentación por cuartel, información climática y análisis agronómico.
Pero el resultado que recibe el equipo debe ayudar a priorizar.
Una alerta útil no es la que muestra todos los datos disponibles. Es la que permite saber dónde mirar, qué cambió y qué conviene hacer.
La tecnología debe incorporarse a las conversaciones agronómicas
Esta temporada estamos profundizando este modelo mediante un acompañamiento más cercano a los equipos técnicos y sus asesores.
ViLab no solo monitorea el campo y entrega información semanal. También participa en reuniones técnicas para revisar los resultados, contrastarlos con lo observado en terreno y acompañar las decisiones agronómicas durante la temporada.
En estas reuniones se integran imágenes satelitales, indicadores de vigor, registros de riego, información climática, análisis de suelo y foliares, mediciones en terreno y, especialmente, la experiencia del equipo técnico y del asesor.
Los datos generan más valor cuando ayudan al equipo a definir qué revisar, qué medir y qué priorizar cada semana.
Un desafío compartido por la agricultura digital
Esta experiencia de ViLab coincide con las conclusiones de un estudio sobre 14 organizaciones de agricultura digital en América Latina.
El informe muestra que el acceso a la tecnología, por sí solo, no consigue que las personas la incorporen a su trabajo diario. Para que una herramienta sea realmente utilizada, debe ser sencilla, contar con acompañamiento y adaptarse a la forma en que trabajan agricultores, asesores y equipos de campo.
Esta conclusión es especialmente relevante hoy. Los gerentes agrícolas reciben cada vez más ofertas de sensores, sondas de humedad, drones, monitoreo satelital y plataformas basadas en inteligencia artificial.
Todas estas herramientas tienen un enorme potencial. Pero el principal desafío es incorporarla a la operación diaria de la empresa agrícola.
La próxima etapa: conversar directamente con los datos
En ViLab creemos que la manera de acceder a la información agrícola volverá a cambiar durante los próximos años.
Actualmente, para consultar datos, las personas deben ingresar a distintas plataformas, seleccionar un campo o cuartel y revisar mapas, gráficos e indicadores. En el futuro, una parte importante de esa interacción podría producirse directamente desde los asistentes de inteligencia artificial que ya utilizan en su trabajo, como ChatGPT o Claude.
Un gerente o asesor podría preguntar:
¿Qué cuarteles han perdido vigor durante las últimas tres semanas?
¿Dónde se observan diferencias persistentes en la uniformidad del riego?
¿Qué sectores deberíamos priorizar en la visita de esta semana?
¿Cómo se compara el balance hídrico actual con el de la temporada anterior?
Para prepararnos para esa nueva forma de trabajo, en ViLab estamos desarrollando APIs y conexiones basadas en MCP, un estándar que permite que los asistentes de inteligencia artificial consulten fuentes de datos autorizadas.
MCP significa Model Context Protocol
Es un estándar que permite conectar asistentes de inteligencia artificial, como ChatGPT o Claude, con sistemas y fuentes de información externas.
En términos simples, funciona como un puente entre la IA y los datos de una empresa.
La plataforma seguirá siendo importante para almacenar, organizar y visualizar la información. Pero el usuario no necesariamente tendrá que ingresar a ella cada vez que necesite una respuesta. Podrá consultar los datos de ViLab desde la herramienta de inteligencia artificial que utilice habitualmente.
El desafío continúa siendo el mismo: no generar más información, sino conseguir que llegue al equipo en el momento y en la forma en que pueda utilizarla.
De los datos al manejo
En frutales, muchos problemas se desarrollan silenciosamente durante semanas: un sector que recibe menos agua, una válvula parcialmente cerrada o con baja presión, un gotero obstruido, una zona con menor absorción radicular de nutrientes o un cuartel que no responde igual que los demás.
La tecnología puede ayudar a detectar estas diferencias antes de que sean visibles a simple vista. Pero detectar no es suficiente. Es necesario revisar, interpretar y decidir junto con quienes conocen y manejan el campo.
Ese es el modelo que estamos construyendo en ViLab: acompañar al equipo técnico y a sus asesores durante la temporada, transformando datos dispersos en información priorizada, conversaciones agronómicas y decisiones mejor fundamentadas.
Porque en el campo, la información tiene valor cuando llega a tiempo.
Y todavía más cuando se incorpora al manejo.