En este marco, el panel “Del dato a la decisión: cómo construir un sistema productivo inteligente” reunió dos miradas complementarias sobre el uso de la información en la agricultura. Por un lado, Martín Lehit­te, ingeniero agrónomo y gerente de Producción Agrícola de Bellamar Estancias, compartió la experiencia de una empresa que lleva más de dos décadas incorporando datos y herramientas de agricultura de precisión a la gestión de sus sistemas productivos. Por otro, Nicolás Otamendi, CEO y co-fundador de EIWA, abordó el desafío de transformar grandes volúmenes de información en datos de calidad capaces de generar conclusiones y mejorar las decisiones de manejo.

“El primer monitor de rinde lo vi en el año 98”. Con esa frase, Lehit­te, resumió un proceso que llevó más de dos décadas: pasar de acumular información generada por la maquinaria a utilizarla para tomar mejores decisiones.

El punto de partida de Bellamar Estancias, una empresa con campos distribuidos en distintas regiones del país, fue común a muchas empresas agropecuarias: cada vez había más maquinaria y herramientas capaces de generar información, pero no siempre estaba claro cómo transformarla en conocimiento útil. Antes de sumar tecnología, hubo una decisión clave: ordenar.

El proceso comenzó con cuatro preguntas sencillas:

¿Podemos mejorar la precisión de nuestros procesos y medir si realmente funcionan?

¿Podemos conocer el impacto de nuestras prácticas sobre el rendimiento?

¿Podemos conocer mejor la variabilidad de nuestros lotes?

¿Cómo involucramos a quienes ejecutan las labores?

Esta última pregunta puso el foco en un actor fundamental: el contratista. Para Lehit­te, la incorporación de nuevas herramientas no puede imponerse desde una oficina. El proceso debe construirse junto con quienes realizan las tareas en el campo.

En cuanto al conocimiento de los lotes, las imágenes satelitales permitieron hacer más eficientes las recorridas. En lugar de recorrer sin un foco definido, comenzaron a dirigir la atención hacia sectores que mostraban comportamientos diferentes.

A partir de 2018, la empresa empezó a centralizar información que hasta entonces tenía distintos niveles de organización según el establecimiento. El siguiente paso fue protocolizar procesos y generar registros comparables.

No todas las decisiones requieren grandes volúmenes de información ni herramientas sofisticadas. Una imagen de Sentinel, por ejemplo, puede ser suficiente para orientar un monitoreo previo a la siembra. A partir de allí, el nivel de complejidad puede crecer: generar prescripciones de siembra variable, seguir la evolución de un cultivo, identificar focos de malezas o analizar resultados económicos por ambiente.

“Además de nuevas tecnologías, encontramos distintos usos a la tecnología disponible”, resumió Lehit­te.

Con el tiempo, los datos comenzaron a responder preguntas concretas: ¿Cuál es la rentabilidad de cada ambiente?. ¿Cuánto daño generó una helada?. ¿Qué pérdidas provocaron los anegamientos o las malezas?

Así, el dato dejó de ser un registro aislado y pasó a formar parte de una rutina de trabajo.

Nicolás Otamendi planteó el desafío desde otra perspectiva. Hoy existen registros provenientes de monitores de siembra y cosecha, prescripciones, aplicaciones y sistemas de gestión. Pero disponer de esa información no garantiza que esté lista para decidir.

Primero hay que clasificarla, limpiarla y vincularla correctamente.

Por ejemplo, distinguir una fertilización nitrogenada de una fosforada, asociarla a la dosis aplicada, al ambiente, al costo y posteriormente al resultado obtenido. Solo así se puede pasar de grandes volúmenes de información a conclusiones confiables.

El objetivo es llegar rápidamente a un dato de calidad que permita, apenas termina una campaña, empezar a pensar la siguiente.

Para eso resulta clave automatizar la centralización y limpieza de información proveniente de múltiples fuentes.

Uno de los principales mensajes fue que una decisión no debería basarse únicamente en lo ocurrido en una campaña.

El análisis multicampaña y por ambientes permite reducir el peso de situaciones puntuales y construir conclusiones más robustas. Si un ambiente se repite en distintos lotes o campañas, su comportamiento puede analizarse en el tiempo para entender qué prácticas funcionan mejor y cuáles deberían modificarse.

Los números presentados durante la charla mostraron el potencial de este enfoque. Sobre 2,14 millones de hectáreas analizadas durante cinco campañas, y a partir de ensayos realizados en 140.000 hectáreas, se identificó de manera consistente un potencial de mejora de 118 dólares por hectárea.

Además, el 32% de las ambientaciones analizadas mostraba un problema: ambientes clasificados como de alta, media y baja productividad terminan comportándose en rendimientos de manera similar. Esto implicaba pérdidas estimadas en torno a los 35 dólares por hectárea.

Otro resultado llamó especialmente la atención: un 11% del área intralote no resultaba apta para la agricultura, con sectores que a lo largo de las campañas no lograban cubrir los costos de implantación y cosecha. Evitar sembrar esas superficies representaría un ahorro estimado de 21 dólares por hectárea.

El valor del dato, entonces, está en poner números a situaciones que muchas veces se perciben en el campo, pero que sin medición quedan solamente en el terreno de la intuición.

La digitalización también puede cambiar la forma de experimentar.

Con la maquinaria y las herramientas adecuadas, hoy es posible incorporar tratamientos dentro de las prescripciones de siembra o fertilización y generar ensayos directamente durante la producción. Esto permite experimentar todos los años y en distintos ambientes, sin convertir cada ensayo en un operativo independiente.

Con replicaciones y análisis estadístico, los resultados pueden compararse y transformarse en información para ajustar el manejo.

En los análisis presentados, al evaluar si existían tratamientos alternativos con mayor margen bruto que el utilizado en cada ambiente, en el 69% de los casos apareció una dosis superadora. Si esa alternativa se hubiera aplicado en todo el ambiente, la mejora promedio estimada era de 62 dólares por hectárea.

Por supuesto, ese potencial no siempre puede capturarse completamente: la variabilidad climática sigue siendo parte del sistema. Pero medir permite algo fundamental: experimentar, validar y ajustar, en lugar de continuar tomando decisiones sin conocer su resultado.

Una de las preguntas que surgió durante la charla fue qué lugar tienen estas herramientas para productores de menor escala.

La respuesta fue que la transformación digital no debería ser un privilegio de las grandes empresas. Imágenes satelitales, monitores de maquinaria y datos de gestión ya están disponibles en muchos sistemas productivos.

El desafío no siempre es incorporar más tecnología, sino utilizar mejor la que ya existe.

El proceso también requiere capacitación, acompañamiento y participación de todo el equipo. Porque la transformación no termina en una plataforma: involucra a ingenieros, productores, contratistas y operarios, además de procesos claros que permitan generar información comparable.

Después de años de acumular información, el principal desafío ya no parece ser generar más datos. El desafío es lograr que los existentes sean ordenados, confiables y útiles para decidir.

La experiencia de Bellamar Estancias muestra un camino posible: comenzar por ordenar, protocolizar procesos, capacitar al equipo y avanzar progresivamente hacia análisis más complejos.

El aporte del análisis de datos suma otra condición: para que la información sea realmente útil, debe poder compararse entre ambientes y campañas, separando los efectos puntuales de tendencias que se repiten en el tiempo.

En definitiva, un sistema productivo inteligente no se construye solamente incorporando tecnología. Se construye cuando la información pasa a formar parte de la rutina y ayuda a responder preguntas concretas: qué está funcionando, dónde, cuánto cuesta y qué podría hacerse diferente.

Como sintetizó Lehit­te: “El desafío no es la herramienta, es animarse a usarla”.

Mira la charla completa en: https://www.youtube.com/watch?v=1QpwcJho_CU