Agtech es un concepto que abarca una amplia gama de nuevas tecnologías aplicadas al agro. Entre estas tecnologías, las más familiares para el productor agropecuario son las siguientes: implementos para la agricultura de precisión (sensores para siembra y fertilización con dosis variable de insumos por ambientes), banderilleros satelitales para georreferenciar las aplicaciones de fitosanitarios, el blockchain, la inteligencia artificial o la biotecnología. También se incluyen aplicaciones o sitios para pronósticos climáticos o de mercados online, todas ellos desarrolladas para mejorar el proceso productivo, disminuir el impacto ambiental o mejorar la toma de decisiones.
La información procesada y generada es fundamental para entender cuáles son las Mejores Prácticas de Manejo que se deben aplicar para la gestión del cuidado del suelo, del agua y de los cultivos. A través de estas tecnologías, el productor es capaz de conocer con determinada precisión, por ejemplo, el nivel de agua que acumulan los suelos y sus nutrientes, entre otras variables. De esta forma, se reduce el uso de insumos, al aplicarse la cantidad correcta de recursos en el momento más conveniente y en el lugar más adecuado.
Desde hace años, Profertil, junto a AACREA y FAUBA, viene trabajando en Triguero y Maicero, dos herramientas que ayudan al productor en el proceso de toma de decisión, brindando estimaciones de resultados productivos que dependen de complejas interacciones, combinando análisis de suelos, detalles topográficos, clima, genética, entre otros, cuyo resultado es una curva de respuesta a la fertilización nitrogenada.
Triguero
Es una herramienta de diagnóstico basada en el Modelo de simulación CERES, diseñada para auxiliar el proceso de toma de decisiones para una correcta fertilización nitrogenada del cultivo de trigo. Considera variables como la humedad del suelo a la siembra, la especie a cultivar, la disponibilidad de otros nutrientes como P y S y el manejo de enfermedades foliares.
Maicero
Es una herramienta de diagnóstico basada en el Modelo de simulación CERES, diseñada para auxiliar el proceso de toma de decisiones para una correcta fertilización nitrogenada del cultivo de maíz. Considera variables como fecha de siembra, híbrido, condición hídrica, condición de suelo y modificadores como la disponibilidad de P y S.