La predicción del rendimiento en tomate ya no es una idea lejana. En este enfoque, Celene Solís desde Way Beyond explica cómo los datos agrícolas, el machine learning y la toma de decisiones anticipada están cambiando la forma de producir en invernadero, reduciendo incertidumbre y mejorando resultados de manera práctica.
Entender cuánto se va a cosechar deja de ser intuición. A través de herramientas desarrolladas por Way Beyond, se muestra cómo la inteligencia artificial, la captura de datos y el análisis fenológico permiten construir pronósticos confiables, incluso en condiciones cambiantes, donde cada decisión impacta directamente la rentabilidad del cultivo.
La predicción del rendimiento en tomate se presenta como una herramienta clave para transformar la manera en que se toman decisiones dentro del cultivo protegido. No se trata solo de estimar cuánto se va a producir, sino de construir una base sólida que permita planear con mayor certeza aspectos como insumos, mano de obra, compromisos comerciales y estrategias ante riesgos.
Desde la experiencia compartida por Celene, queda claro que el punto de partida es entender que la agricultura está llena de variables que no se pueden controlar completamente, especialmente el clima. Aun en condiciones de invernadero, donde existe mayor control, siguen existiendo factores externos e internos que influyen directamente en el rendimiento. Por eso, la predicción no es un lujo, sino una necesidad operativa.
El concepto central gira en torno al uso de modelos de aprendizaje automático, que procesan grandes volúmenes de datos históricos para identificar patrones y proyectar resultados futuros. Estos modelos utilizan información como rendimiento previo, condiciones ambientales y desarrollo fenológico del cultivo. Sin embargo, no basta con tener datos; es fundamental que estos sean de calidad.
Aquí aparece uno de los puntos más críticos: si los datos son deficientes, el resultado también lo será. La precisión de cualquier modelo depende directamente de la consistencia, continuidad y profundidad de la información recolectada. Esto implica que el productor debe adoptar una disciplina constante en la captura de datos, ya sea mediante sensores o registros manuales digitalizados.
Se entiende entonces que la predicción no inicia con el algoritmo, sino con el hábito de medir. Variables como clima, microclima, riego, plagas, enfermedades y crecimiento de la planta deben registrarse de forma sistemática. Este proceso puede parecer complejo al inicio, pero es la base que permite avanzar hacia una agricultura más precisa.
Uno de los hallazgos más relevantes es que no solo los datos tradicionales influyen en el rendimiento. Factores como días festivos, interrupciones operativas o incluso decisiones de manejo que no siempre se registran pueden alterar los resultados. Esto lleva a proponer un enfoque holístico, donde se integran tanto variables técnicas como contextuales.
Al analizar múltiples ciclos de cultivo, se identificaron patrones asociados a las oscilaciones de rendimiento. Entre ellos destacan las variaciones de temperatura, tanto internas como externas, así como la cantidad de luz disponible. Resulta particularmente interesante observar que la temperatura nocturna exterior puede influir en el cultivo, incluso estando bajo protección.
También se detectaron variables fenológicas clave. Elementos como la altura del racimo, el crecimiento semanal, el tamaño de la hoja, el grosor del tallo y el número de hojas tienen una relación directa con las variaciones en el rendimiento. Estos indicadores permiten anticipar comportamientos del cultivo antes de que se reflejen en la cosecha.
La precisión de los modelos no es absoluta, pero sí suficientemente útil. En el análisis realizado, se alcanzaron niveles de entre 83% y 90% de precisión. Aunque algunos productores buscan cifras cercanas al 100%, la realidad es que la utilidad de la predicción no depende únicamente del porcentaje, sino de su capacidad para anticipar escenarios y permitir ajustes oportunos.
Un aspecto clave es entender que las oscilaciones dentro del ciclo afectan la precisión. Cuanto más estable sea el manejo del cultivo, menor será la variabilidad y mayor la confiabilidad del modelo. Esto lleva a una conclusión práctica: las buenas prácticas agronómicas no solo mejoran el cultivo, también mejoran la calidad de los datos y, por ende, la predicción.
Además, se destaca que la predicción no debe verse como un sistema rígido, sino como una herramienta dinámica. Permite al productor reaccionar antes de que ocurran problemas. Si se detecta que no se alcanzará el volumen esperado, se pueden activar estrategias alternas. Si el mercado no absorberá la producción, se pueden ajustar prácticas para modificar el desarrollo del cultivo.
En este sentido, la predicción se convierte en una herramienta de gestión, no solo de análisis. Permite al productor tener mayor control sobre su operación, incluso frente a condiciones cambiantes o decisiones externas, como las de los compradores.
Para quienes no cuentan con datos históricos, también existe un camino. Se puede comenzar desde cero y, en cuestión de semanas, empezar a generar predicciones preliminares. Con el tiempo, al acumular ciclos de información, la precisión mejora significativamente. Se estima que con alrededor de tres años de datos consistentes se pueden obtener resultados más robustos.
Otro reto importante es la adopción tecnológica. Muchos productores perciben estas herramientas como complejas o costosas. Sin embargo, el enfoque planteado busca acompañar al productor en un proceso gradual, donde primero aprende a capturar datos, luego a interpretarlos y finalmente a utilizarlos para tomar decisiones.
Este proceso de transformación no ocurre de un día para otro. Requiere confianza, capacitación y resultados visibles. Pero una vez que se integra en la operación diaria, cambia la forma de trabajar. El productor deja de reaccionar y comienza a anticiparse.
Las herramientas digitales juegan un papel central. A través de plataformas donde se integran los datos capturados, el productor puede visualizar información en tiempo real y recibir análisis automatizados. Esto simplifica la toma de decisiones y reduce la dependencia de la intuición.
También se resalta que la tecnología por sí sola no resuelve el problema. Sin datos, no hay predicción. Sin disciplina en la captura, no hay mejora. Por eso, el enfoque combina tecnología con prácticas agronómicas consistentes.
Finalmente, aunque el desarrollo actual está enfocado en tomate en cultivo protegido, existe interés en expandir este tipo de soluciones hacia otros cultivos, especialmente berries. La lógica es la misma: donde haya datos, se pueden construir modelos; donde haya modelos, se pueden mejorar decisiones.
El mensaje central es claro: la predicción del rendimiento no elimina la incertidumbre, pero la reduce significativamente. Permite tomar decisiones con mayor información, anticipar riesgos y mejorar la eficiencia del cultivo. Es una herramienta que, bien utilizada, puede marcar la diferencia entre reaccionar tarde o actuar a tiempo.
