La programación del riego está evolucionando rápidamente en Chile. Hoy, empresas AgTech están desarrollando modelos predictivos que combinan datos climáticos, sensores de suelo y algoritmos para definir con precisión cuándo y cuánto regar.
En un escenario de escasez hídrica, estas soluciones permiten pasar de un riego reactivo a uno anticipado y basado en datos.
Empresas que lideran en Chile
Diversas compañías están impulsando esta transformación:
- WiseConn: plataforma DropControl que integra sensores y telemetría para automatizar decisiones de riego.
- Kilimo: utiliza modelos basados en evapotranspiración y clima para optimizar uso de agua.
- Auravant: combina imágenes satelitales y datos de campo para recomendaciones agronómicas.
- Instacrops: plataforma chilena que integra sensores, clima y análisis predictivo para gestión agrícola.
Estas soluciones ya se utilizan en cultivos como cerezos, paltos y viñas, donde el riego impacta directamente en la productividad.
¿Cómo funcionan estos modelos?
Los sistemas predictivos integran múltiples fuentes de información:
- Humedad del suelo en distintos perfiles
- Datos climáticos en tiempo real
- Evapotranspiración del cultivo
- Historial productivo
Con estos datos, los algoritmos generan recomendaciones automáticas o activan sistemas de riego de forma autónoma.
Beneficios en campo
El uso de modelos predictivos permite:
- Reducir consumo de agua
- Mejorar uniformidad del riego
- Optimizar uso de fertilizantes
- Anticipar estrés hídrico
Insight IAgri
Regar en el momento correcto puede impactar más en rendimiento que aumentar la cantidad de agua aplicada.
El futuro del riego en Chile
La tendencia apunta hacia sistemas cada vez más automatizados, donde la inteligencia artificial y los datos climáticos permitirán programar el riego con alta precisión.
Para la agricultura chilena, adoptar estas tecnologías no solo mejora la eficiencia hídrica, sino que también se convierte en una ventaja competitiva en un contexto de cambio climático.
Reflexión IAgri
Si hoy es posible anticipar las necesidades de riego, ¿por qué seguir tomando decisiones solo en base a la experiencia?
