La toma de decisiones en el campo está cada vez más basada en datos. Pero no basta con tener información: es necesario entender los patrones, interpretar escenarios y transformar datos dispersos en inteligencia aplicada. Existe una red experimental instalada en Brasil, Paraguay y Estados Unidos que suministra los datos que DigiFarmz utiliza para fortalecer su base de información, sirviendo como cimiento para sus recomendaciones personalizadas. La diversidad de condiciones climáticas, tipos de suelo, cultivares y estrategias de manejo enriquece nuestra base de datos y mejora la comprensión de las condiciones productivas que nuestros clientes encontrarán en el campo.
“Nuestro objetivo es capturar y entender cómo cada variable interactúa e impacta en el desempeño de los cultivos. Esta lectura nos permite construir modelos robustos, capaces de anticipar escenarios y ofrecer recomendaciones adaptadas a diferentes contextos”, explica Ricardo Balardin, CSO & Fundador de DigiFarmz.
Los datos recolectados en los distintos lugares alimentan modelos de inteligencia artificial que, con cada nuevo conjunto de datos, amplían la capacidad de la plataforma para reconocer comportamientos productivos, aumentando la precisión de los algoritmos.
Cuando un cliente —sea productor, agrónomo o consultor comercial de una distribuidora— accede a nuestros productos, como DigiFarmz Cropper o DigiFarmz Linkage, los algoritmos cruzan automáticamente la información específica de la finca con la base de datos local y con la información agronómica consolidada. De esta forma, se produce un aprendizaje continuo que resulta en una creciente personalización dentro de DigiFarmz.
Las recomendaciones dejan de ser generalistas y pasan a ser personalizadas, construidas con base en la comparación entre la realidad del usuario y los escenarios ya observados. “Aunque uno u otro de los parámetros no se haya obtenido en la misma región o lote, los algoritmos de DigiFarmz logran reproducir el aprendizaje obtenido de regiones dispersas pero similares, mediante la combinación de más de 50 parámetros relacionados con la genética utilizada, ubicación geográfica, fechas de siembra, insumos, entre otros, generando un alto grado de precisión. La parcela experimental deja de ser solo un pequeño terreno en un campo experimental para convertirse en todas las regiones productivas que expresan tanto la tecnología aplicada como la capacidad técnica del productor”, afirma Balardin.
Actualmente, DigiFarmz trabaja intensamente en el desarrollo de “scores” que, además de definir el Índice de Calidad Técnica del productor, determinarán la capacidad productiva de los suelos, los riesgos climáticos y sanitarios, así como la calidad de los programas de control fitosanitario. El proceso productivo es complejo, y el objetivo de DigiFarmz es consolidar los datos de forma que se comprendan las limitaciones y las estrategias que explican la productividad obtenida en cada escenario.
“Nuetros modelos son capaces de reconocer patrones y transferir aprendizajes de manera contextualizada. Esto brinda previsibilidad al productor y seguridad al momento de definir las estrategias de manejo”, refuerza Balardin.
Este enfoque basado en datos integrados tiene un impacto directo en la eficiencia operativa y en el desempeño agronómico de los cultivos. Al comprender con mayor precisión cómo cada combinación de factores influye en el resultado final, DigiFarmz ofrece a sus clientes un soporte sólido para aumentar la precisión en las decisiones de manejo.
Con recomendaciones contextualizadas, es posible optimizar el uso de insumos y dirigir los recursos de manera más eficiente. Además, la capacidad de prever el comportamiento de los cultivos ante diferentes escenarios fortalece el control fitosanitario y permite anticipar riesgos, reduciendo las incertidumbres productivas y financieras.
“Esta inteligencia aplicada se valida y mejora continuamente. Grandes volúmenes de datos tienden a fortalecer la comprensión de cómo el sistema productivo puede responder ante diferentes condiciones, haciendo que las recomendaciones sean cada vez más consistentes y generen un impacto real en la rentabilidad del productor y de toda la cadena agrícola”, concluye Balardin.
Como parte de la evolución continua de su base técnica, DigiFarmz trabaja en la ampliación de sus modelos agronómicos. Actualmente en fase final de validación, pronto los cultivos de maíz, cebada y avena ofrecerán inteligencia de recomendaciones y algoritmos avanzados de manejo de DigiFarmz, ampliando la base de cultivos disponibles para los clientes.
Esta expansión permitirá que productores y consultores evalúen cómo la rotación o sucesión de cultivos puede explicar las variaciones en la productividad, facilitando la toma de decisiones y fortaleciendo el uso estratégico de los datos en la planificación y ejecución del manejo.
Al conectar ciencia, tecnología y realidad productiva, DigiFarmz se consolida como una herramienta capaz de ofrecer recomendaciones personalizadas y altamente confiables a productores y consultores en cualquier región. DigiFarmz propone una nueva dimensión para la investigación, donde los algoritmos aprenden en millones de hectáreas de producción comercial, ofreciendo tecnologías ajustadas a las diversas realidades agrícolas y con un margen mínimo de error.