Este episodio se centra en cómo los datos agrícolas, la toma de decisiones y la eficiencia operativa ya no son opcionales en el campo. A partir del trabajo de Enrique Madrigal, se explica por qué medir, registrar y analizar información cambia por completo la forma de producir y de gestionar cultivos comerciales de alto valor.
La conversación recorre el origen y la lógica detrás de Hydrobit, un proyecto enfocado en digitalizar la operación agrícola, monitorear en tiempo real y automatizar procesos clave. El enfoque es práctico: menos intuición, más datos útiles, y decisiones mejor sustentadas para producir más con los recursos que ya existen.
En este episodio comparto una conversación profunda y muy aterrizada sobre el papel de los datos en la agricultura moderna. La historia de Enrique arranca desde el campo, no desde la tecnología. Viene de una familia agrícola, con experiencia directa en huertas de aguacate, asesoría técnica y operación diaria. Eso marca todo el enfoque del proyecto que desarrolla.
El punto de partida no fue crear una plataforma sofisticada, sino resolver un problema concreto: cómo tomar mejores decisiones en riego y manejo del cultivo. La idea inicial era un cabezal de riego automatizado que reaccionara a la humedad del suelo, ajustara pH y conductividad eléctrica, y funcionara de forma autónoma. Con el tiempo, el mercado dejó claro que el valor no estaba solo en el hardware, sino en los datos que ese sistema podía generar.
A partir de ahí, el proyecto evolucionó. El foco se movió hacia la recopilación, organización y análisis de información. Sensores, plataformas digitales y visualización de datos empezaron a cobrar más sentido que el equipo físico por sí solo. La premisa se volvió clara: si no se mide, no se puede mejorar, y en el campo se mide muy poco de forma estructurada.
Uno de los aprendizajes más importantes de los primeros años fue entender que la agricultura no adopta tecnología solo porque exista. La adopta cuando ve un beneficio directo en costos, productividad o control de la operación. Por eso Hydrobeat se fue construyendo de manera modular, respondiendo a necesidades reales que aparecían en campo, no a ideas teóricas.
El proyecto creció durante varios años con un equipo muy reducido. La combinación entre un perfil agronómico y uno de ingeniería fue clave. Cada parte entendió rápido que no podía avanzar sola. La tecnología sin contexto agrícola no sirve, y el conocimiento agronómico sin herramientas de datos se queda corto cuando se manejan múltiples ranchos o superficies grandes.
Hoy, Hydrobeat se define como una plataforma digital modular que integra información crítica del campo en un solo lugar. No es un sistema genérico. Se adapta al cultivo, al tipo de riego, al nivel tecnológico del productor y a los objetivos de la empresa agrícola. Esa flexibilidad es uno de los diferenciadores más claros frente a otras soluciones.
El primer módulo es el de riego, donde se concentra información sobre gasto de agua, volúmenes aplicados, pH, conductividad eléctrica y comportamiento de los pulsos de riego. Esto permite saber con precisión cuánto se está aplicando, cuándo y con qué calidad. Deja de ser una suposición y se vuelve un dato verificable.
El segundo módulo es el de suelo, basado en sensores que miden humedad, temperatura, pH y conductividad eléctrica en distintas profundidades. En cultivos como aguacate, esta lectura por capas permite entender cómo se mueve el agua en el perfil y si realmente está llegando a la zona radicular activa. La información se genera de forma continua, las 24 horas del día.
El tercer módulo es el de clima, integrado al mismo sistema. Funciona como una estación climática que recopila datos y los envía a la nube mediante un dispositivo autónomo con panel solar y batería. Todo se actualiza en intervalos muy cortos, lo que permite tener información prácticamente en tiempo real.
El cuarto módulo aborda plagas y enfermedades. Aquí el enfoque cambia, porque los datos se capturan de forma manual mediante una aplicación. La diferencia es que esta información queda digitalizada, georreferenciada y con trazabilidad completa: quién monitoreó, dónde, cuándo y durante cuánto tiempo. Esto convierte una bitácora tradicional en una herramienta de análisis.
El quinto módulo es el de operación, enfocado en labores culturales y actividades de campo. Permite medir avances, tiempos y costos por sector, no solo a nivel rancho completo. Esto abre la puerta a comparar rendimientos operativos entre áreas y detectar dónde se está perdiendo eficiencia, algo que rara vez se mide de forma objetiva.
Todos estos módulos convergen en una plataforma que puede consultarse desde el celular o la computadora. Los datos se visualizan en tiempo real y también pueden analizarse de forma histórica. Además, el sistema genera alertas automáticas cuando alguna variable sale de los rangos definidos, y esas alertas llegan directamente por WhatsApp.
El uso de WhatsApp no es casual. Es una herramienta que ya está integrada en la rutina diaria de productores, técnicos y gerentes. Las alertas pueden escalarse: primero al operador, luego al responsable técnico y después a niveles directivos si no se atienden. Esto convierte a los datos en acciones concretas, no solo en gráficos bonitos.
El modelo de negocio es anual y modular. No se vende una solución única para todos. Cada proyecto se configura según cultivo, superficie, infraestructura existente y objetivos. En términos de referencia, el costo suele ubicarse entre 350 y 600 dólares por hectárea al año, y la lógica es que se pague con el ahorro en insumos, agua, fertilizantes o aplicaciones mal programadas.
El perfil de cliente ideal no es necesariamente el productor más grande, sino aquel que maneja varios campos y necesita estandarizar decisiones, comparar resultados y tener control sin estar físicamente en todos lados. Aun así, el sistema puede adaptarse a superficies pequeñas si el productor entiende el valor de la información.
Un punto clave es la diferenciación frente a otras plataformas. Aquí no se trata solo de mostrar datos, sino de avanzar hacia automatización real y uso de inteligencia artificial aplicada. La plataforma puede responder preguntas concretas sobre riegos, consumos o comportamientos del sistema, facilitando la interpretación de la información.
Desde la experiencia de emprendimiento, queda claro que nada de esto ha sido sencillo. El crecimiento fue orgánico, lento y lleno de ajustes. Muchas habilidades necesarias —administración, planeación, negociación, contratos, tecnología— no se aprenden en la formación tradicional de un agrónomo. Han tenido que desarrollarse sobre la marcha.
Hacia adelante, la visión es clara: expandirse a otros países, entrar a cultivos donde el valor agregado por calidad sea más evidente, como la vid para vino, y avanzar hacia sistemas cada vez más autónomos. La velocidad del desarrollo tecnológico hace que objetivos que antes parecían lejanos hoy se vean alcanzables.
El mensaje final es contundente. La agricultura que viene exige eficiencia por metro cuadrado, no expansión de superficie. El clima, los costos y la presión sobre los recursos ya no permiten improvisar. Medir, analizar y decidir con datos deja de ser una ventaja competitiva y se convierte en una condición mínima para seguir produciendo.