Agricultores de dos provincias impulsan un trabajo colaborativo para comparar datos productivos entre establecimientos y entender por qué, en suelos similares, los resultados pueden ser tan distintos. El objetivo es transformar la información individual en conocimiento colectivo para ajustar manejos, reducir brechas y capturar más kilos con decisiones mejor fundamentadas.
Un grupo de productores del sudeste de Córdoba y del norte de Buenos Aires impulsa un proyecto colaborativo para profundizar el uso de la agricultura de precisión. Bajo el concepto de “ambientes regionales”, proponen pasar de la escala de lote a una mirada integrada entre establecimientos, con datos comparables que permitan reducir brechas de rendimiento.
Del análisis por lote a una mirada integrada entre campos
“Si en un ambiente logramos 120 qq/ha de maíz y otro productor, en un ambiente muy parecido, obtiene 90, queremos entender qué explica esa diferencia y cómo capturar esos 30 qq”, explicó Malcom Azcurra, asesor del CREA Melo Serrano, integrado por 11 establecimientos.
En la actualidad, la mayoría de los productores del grupo ya trabaja con mapas de rendimiento y aplicaciones variables. Estas herramientas permiten ajustar insumos, como la densidad de siembra o la fertilización, según las características de cada ambiente del lote —lomas, medias lomas y bajos— para mejorar los resultados productivos y la rentabilidad. Ahora buscan dar un paso más: transformar esa información individual en una base colectiva.
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“La idea es hablar un mismo idioma entre distintos campos. Estamos unificando criterios para identificar los ambientes, nombrarlos de la misma manera y poder analizar con mayor claridad qué factores están detrás de las diferencias de rendimiento”, detalló Azcurra. “Si un agricultor tiene un lote con cuatro ambientes, cuenta con cuatro datos. Pero si suma los de los campos vecinos, pasa a trabajar con decenas o cientos de registros. Eso multiplica la capacidad de generar información útil para la toma de decisiones”, agregó.
“Antes, cada uno trabajaba como una isla. Ahora somos islas conectadas por puentes. Compartimos datos, hablamos el mismo lenguaje y podemos aprender entre establecimientos, no solo dentro de cada lote”, afirmó.
Brechas de rendimiento que llegan al 100 % en soja
Para avanzar en la iniciativa, se conformó un equipo técnico con referentes de cada establecimiento y comenzaron a intercambiar experiencias con el CREA Henderson Daireaux, pionero en la aplicación de esta metodología y uno de los grupos históricos de la red.
En las últimas campañas, el trabajo se enfocó en caracterizar con mayor precisión cada ambiente, sobre una superficie cercana a las 20.000 hectáreas que abarcan las explotaciones del grupo en la región. Como resultado, se identificaron 13 ambientes diferentes, agrupados inicialmente en loma, media loma y bajo, con distintas proporciones de arena, materia orgánica, napa y otros factores edáficos.
Ahora buscan afinar esas definiciones. “Desde Laboulaye hacia el sur el relieve es muy plano y cuesta identificar lomas, medias lomas y bajos. Por eso vamos a hablar de planicies altas, medias y bajas, que reflejan mejor la realidad de esta región de Córdoba y del noroeste bonaerense”, explicó Azcurra.
Uno de los avances más relevantes fue la posibilidad de identificar brechas de rendimiento entre ambientes. “En los más restrictivos, como los suelos con Thapto, encontramos diferencias que varían según el cultivo. En maíz y trigo, las brechas entre los rendimientos más bajos y más altos dentro de un mismo ambiente llegaron hasta el 30 %. En soja, especialmente en suelos más limitados, registramos brechas del 100 %: en algunos sectores el rendimiento fue nulo, mientras que en otros se alcanzaron valores promedio o superiores”, detalló.
Ajustes de fertilización y manejo a partir de datos comparables
Uno de los casos más significativos de las últimas campañas fue el análisis de los niveles de nitratos en suelos similares entre distintos ambientes y empresas del grupo. “Identificamos diferencias importantes, lo que nos llevó a revisar y ajustar los criterios de fertilización en tiempo real. Esto impulsó a varios productores a realizar nuevas mediciones y corregir sus estrategias de refertilización de nitrógeno antes de que fuera tarde para el maíz temprano 2024/25”, señaló.
El impacto de estas decisiones se reflejó directamente en los costos y en los resultados de los cultivos. “En algunos casos, al corroborar los datos, los productores ajustaron las dosis y evitaron aplicaciones innecesarias, con ahorros significativos. En otros, se fertilizó donde realmente hacía falta, maximizando el rendimiento”, añadió.
Además, la metodología permitió evaluar densidades de siembra en tiempo real y ajustarlas según las condiciones de cada ambiente. “Se compararon datos de campos con características similares y se discutieron prácticas como reducir la densidad en lomas o incrementarla en bajos. Contar con una metodología sólida de clasificación permite discutir con mayor precisión los criterios y profundizar en el modelo productivo”, aseguró.
Del manejo por ambientes al análisis por píxeles
“Nuestro objetivo es pasar a un nivel de análisis por píxeles, con resoluciones de 10 por 10 metros. En lugar de trabajar solo por ambientes dentro del lote, podríamos analizar cada sector de manera individual. Eso permitirá personalizar al máximo las decisiones de manejo y optimizar cada recurso según el suelo y las condiciones climáticas”, anticipó Azcurra.
Para avanzar en ese esquema, el grupo planea integrar herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, que ya están explorando en proyectos iniciales. “A medida que aumenta el volumen de datos, podemos usar algoritmos para analizar patrones, validar modelos productivos y predecir resultados con mayor precisión. Por ejemplo, identificar tempranamente las zonas más vulnerables a la sequía o aquellas que requieren ajustes en la fertilización”, explicó.
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Según el asesor, la clave será integrar múltiples fuentes de información. “Vamos a combinar mapas de suelo, escáneres, datos climáticos históricos y registros productivos para construir una base robusta. Con esa información consolidada, podremos tomar decisiones más precisas y anticiparnos a problemas antes de que impacten en la producción”, concluyó.
