Una nueva herramienta que integra análisis de suelo, imágenes satelitales y modelos de inteligencia artificial busca traducir datos en recomendaciones prácticas para el productor. La plataforma, presentada en el congreso de Aapresid durante Expoagro, promete reducir la brecha entre la información disponible y las decisiones de manejo en el lote.
La solución, llamada Soil Data Fusion, fue desarrollada por Syngenta en colaboración con el INTA, Aapresid y la Secretaría de Agricultura de la Nación. Según sus presentadores, la herramienta combina múltiples fuentes para identificar qué factores limitan el rendimiento y elaborar recomendaciones de manejo por ambiente dentro de cada campo.
El sistema centraliza datos que van desde análisis químicos de laboratorio hasta mapas de pendiente, datos topográficos y registros de campañas anteriores. Mediante algoritmos de machine learning la plataforma agrupa píxeles con comportamientos similares para construir “clases de suelo” que sirven de base para diagnósticos posteriores.
La plataforma opera con una base de información que se alimenta desde hace tres años y ya incluye datos de 15.000 hectáreas distribuidas en diferentes regiones del país. Aun así, los desarrolladores advierten que el principal desafío no es la generación de mapas sino la capacidad de implementar las recomendaciones, es decir, el cuello de botella en la maquinaria disponible en el campo.
Un diferencial que remarcan los autores es el enfoque del muestreo de suelo, que prioriza la ubicación de los puntos de toma según la variabilidad detectada en el lote. Ese muestreo dirigido busca evitar la toma aleatoria y mejorar la representatividad de las muestras antes de alimentar los modelos.
Una vez incorporadas las muestras, la inteligencia artificial analiza cómo interactúan variables como textura, materia orgánica, pH y compactación para determinar qué factor está condicionando realmente el rendimiento. Con ese diagnóstico, la plataforma prioriza prácticas de manejo específicas para cada ambiente dentro del lote.
Casos prácticos: fósforo, zinc y boro
En el ejemplo presentado sobre fósforo, el mapa alcanzó una precisión suficiente para recomendar aplicaciones variables y detectó sectores con niveles por debajo de lo adecuado. Al confrontar esos resultados con ensayos del INTA, los especialistas señalaron que esos ambientes podrían responder favorablemente a la fertilización, aunque la compactación limita la absorción del nutriente.
Sobre boro, el sistema mostró déficits extendidos que justificaron una aplicación uniforme en todo el lote, porque la variabilidad espacial no permitía justificar dosis diferenciales. En el caso del potasio, la plataforma confirmó hallazgos de calibraciones previas del INTA y ubicó al nutriente como factor limitante en sectores que coincidían con los estudios de campo.
Con zinc la metodología permitió identificar zonas con deficiencia donde la aplicación diferenciada estaba justificada. Los ensayos mencionados indicaron que, en esos niveles de deficiencia, el maíz podría llegar a responder con incrementos de hasta dos toneladas por hectárea, siempre que se consideren otras variables edáficas que modulan la respuesta.
Validación en el campo y recomendaciones para productores
Desde el INTA, Héctor René Saiz Rozas destacó que el aporte principal de esta clase de herramientas es ayudar a interpretar grandes volúmenes de información, pero recalcó que las recomendaciones deben validarse en el propio campo. La propuesta práctica es implementar franjas con distintas dosis de fertilización para medir la respuesta del cultivo y, al mismo tiempo, retroalimentar los modelos con datos reales.
Para los productores, la adopción de plataformas como Soil Data Fusion implica un doble desafío: invertir en muestreo y asesoramiento técnico y disponer de tecnología de aplicación variable cuando las recomendaciones lo requieran. Sin esa logística de ejecución, las recomendaciones precisas corren el riesgo de quedar como información útil pero de difícil implementación.
En términos económicos, la decisión pasa por comparar inversión versus ganancias potenciales derivadas de mejores usos de fertilizantes y aumentos de rendimiento. Los especialistas recomiendan iniciar pilotos de baja escala y acompañarlos con mediciones de respuesta para estimar retorno y ajustar la estrategia antes de escalar.
La experiencia presentada en Aapresid muestra que la integración de datos satelitales, análisis de laboratorio y modelos de IA puede transformar la información en acciones de manejo más precisas. El éxito, sin embargo, dependerá de la validación en condiciones reales y de la capacidad de la cadena agroindustrial para poner en práctica las recomendaciones en el lote.
