Gestión hídrica en aguacate: uso de datos para ahorrar agua

23 de septiembre de 2026

En la producción de aguacate, un sector donde el manejo del agua, la salud del suelo y el uso eficiente de los recursos son tan fundamentales para los resultados productivos, uno de los principales problemas a la hora de lograr estos objetivos no necesariamente es la falta de información.

Los campos están constantemente generando datos, los cuales pueden estar distribuidos entre planillas, sensores, laboratorios, estaciones, programadores de riego, conversaciones de Whatsapp y otras plataformas.

Neutral Farming busca conectar estas fuentes de información mediante un Motor de Inteligencia Agrícola que transforma la información en alertas, predicciones y acciones para los equipos de campo.

La empresa trabaja actualmente con productores de aguacate ubicados en las regiones de Coquimbo, Valparaíso y O’Higgins, en Chile, su tecnología está presente en más de 2.300 hectáreas productivas vinculadas a este cultivo.

Cuando el problema no es medir, sino conectar los datos del campo 

Para Ignacio Streeter, CEO & Co-Founder  de Neutral farming , la fragmentación de los datos termina convirtiéndose en una dificultad operativa para los productores. Un análisis de laboratorio puede encontrarse en una plataforma, el historial de riego en otra y las observaciones realizadas durante una inspección quedan almacenadas en mensajes que se acumulan durante la jornada.

La propuesta de Neutral Farming se trata de un Gemelo Digital que capta la información desde las distintas fuentes disponibles en el campo. Este sistema puede conectarse con equipos de riego, estaciones meteorológicas, sondas, satélites y laboratorios, construyendo mapas de productividad, clima, nutrición foliar y fertilidad del suelo, actualizados durante la temporada.

A esta infraestructura se suma un copiloto agrícola desarrollado por la empresa, al que los trabajadores pueden acceder vía WhatsApp y registrar observaciones realizadas en terreno, corroborar información, recibir alertas e informes agronómicos y asignar tareas a los equipos operativos.

“El factor de WhatsApp ha sido clave para facilitar la adopción en el campo, porque es una herramienta de uso cotidiano” explica Streeter. La aplicación móvil también permite realizar registros sin conexión a internet, una funcionalidad pensada para operaciones agrícolas emplazadas en zonas con baja conectividad.

Del balance hídrico a la toma de decisiones de riego 

Una de las principales funciones de esta integración se encuentra en la gestión hídrica, que combina información sobre textura del suelo, evapotranspiración, eventos de riego y calicatas registradas en terreno para construir el balance hídrico de cada sector.

Desde este cruce de información, el sistema busca identificar aquellas zonas que podrían estar recibiendo menos agua de la necesaria, o por el contrario, agua en exceso. También puede sugerir nuevas calicatas en sectores donde los datos muestran indicios de un problema que requiere comprobación directa.

La tecnología no ejecuta el riego de manera autónoma ni busca reemplazar la inspección agronómica. Su función es advertir dónde puede existir una desviación, entregar antecedentes para evaluarla y facilitar que el equipo tome una decisión antes de que el problema se traduzca en estrés para el cultivo o en un gasto innecesario.

Según Streeter, la empresa ha registrado casos con ahorros de hasta 30% en el uso de agua de riego según experiencias observadas por Neutral Farming. La empresa enfatiza que el impacto depende de las condiciones iniciales, la infraestructura disponible y el manejo de cada campo.

Suelo, fertilización y alertas climáticas en tiempo real 

Esta lógica también se aplica al manejo del suelo y los insumos. Neutral Farming genera líneas base y predicciones relacionadas con materia orgánica, textura, nutrientes, pH, compactación y carbono orgánico. Estas técnicas permiten a las empresas observar la respuesta de diferentes sectores a las prácticas implementadas y dirigir con mayor precisión los muestreos y las aplicaciones.

El objetivo de estas herramientas es reducir las decisiones uniformes en campos que presentan una alta variabilidad interna.  Si los datos permiten distinguir diferencias entre cuarteles o sectores de riego, los equipos pueden concentrar las intervenciones donde son necesarias y evitar aplicaciones generalizadas que elevan los costos sin generar el mismo beneficio productivo.

“En los campos ocurren problemas todos los días y muchas veces se generan pérdidas sin que nadie se dé cuenta” señala Streeter.

La detección de anomalías también puede extenderse a riesgos climáticos. Un ejemplo son las heladas, para anticipar estos fenómenos, la plataforma integra información de termógrafos, estaciones meteorológicas propias o cercanas, registros históricos y cálculos de punto de rocío. Con esos antecedentes estima la probabilidad de ocurrencia y la evolución esperada de la temperatura durante la noche, entregando una alerta preventiva al productor.

Otros ejemplos de uso incluyen el monitoreo de plagas y enfermedades, fallas de maquinaria y problemas operativos asociados al riego. Una vez identificada una situación, el sistema permite asignar una tarea y posteriormente verificar si la acción recomendada fue ejecutada.

El costo de recopilar información

El impacto económico no proviene únicamente del ahorro de agua o insumos. También se relaciona con el tiempo destinado a ordenar datos dispersos y preparar informes.

De acuerdo con Streeter, Neutral Farming ha observado casos en los que sus clientes ahorraron hasta 48 horas semanales de trabajo acumulado entre los integrantes de sus equipos agrícolas. Esta cifra, entregada por la empresa a partir de su experiencia con productores, considera tareas de recopilación, revisión, análisis y organización de información.

Los planes comienzan con una alternativa gratuita, mientras que las versiones pagadas, que incorporan más funcionalidades e integraciones, parten desde los USD 500 por campo. Según el ejecutivo, algunos clientes han identificado ahorros relevantes dentro de los primeros dos a cuatro meses de uso.

Más que un retorno uniforme, este plazo depende de la cantidad de procesos manuales que puedan automatizarse y de la capacidad del productor para transformar las alertas en decisiones oportunas.

Ahorro operativo y trazabilidad para certificaciones internacionales 

La trazabilidad también adquiere importancia frente a certificaciones como GLOBALG.A.P. y LEAF Marque, utilizadas por productores que abastecen mercados internacionales.

Los estándares agrícolas exigen evidencias sobre materias como trazabilidad, manejo del agua, fertilización, protección de cultivos y gestión ambiental. En el caso de GLOBALG.A.P., su estándar para frutas y hortalizas incluye criterios sobre agua, fertilizantes, productos fitosanitarios y manejo integrado de plagas. Su complemento SPRING incorpora registros de consumo, identificación de fuentes, evaluación de riesgos y planes de gestión hídrica.

Neutral Farming organiza registros de calicatas, riego, balance hídrico, uso de agroquímicos, recuperación del suelo y evolución de la materia orgánica. Estos antecedentes pueden exportarse en formatos utilizados durante los procesos de certificación.

La plataforma no entrega ni garantiza por sí misma una certificación, cuya aprobación depende de una auditoría independiente. Su aporte consiste en facilitar la disponibilidad y trazabilidad de la evidencia que el productor debe presentar.

Streeter asegura que la empresa ya ha trabajado en procesos relacionados con GLOBALG.A.P. y LEAF, reduciendo el tiempo que los responsables destinaban a localizar información en diferentes sistemas.

Una tecnología que depende de su uso

Neutral Farming ya opera fuera de Chile, con presencia en California, Estados Unidos, y busca extender su tecnología hacia productores pequeños y medianos de otros países.

La disponibilidad de un plan gratuito, el funcionamiento sin conexión y el uso de WhatsApp buscan reducir algunas de las barreras económicas y digitales que dificultan la adopción tecnológica. Sin embargo, contar con más datos no resuelve automáticamente los problemas productivos.

El resultado depende de la calidad de la información disponible, de la capacidad del sistema para interpretarla dentro del contexto específico del campo y, finalmente, de que los equipos ejecuten y comprueben las acciones recomendadas.

En ese punto se encuentra el valor más concreto de la inteligencia agrícola: no en producir otro tablero de indicadores, sino en reducir el tiempo entre la aparición de un riesgo, su detección y la decisión que puede evitar una pérdida.