Escuchar<\/span><\/button><\/p>\nDespu\u00e9s de varios a\u00f1os de trabajar en agricultura digital, Mariano Tamburrino,<\/strong> junto a tres socios, se dio cuenta que en el agro no exist\u00eda una empresa que ofreciera datos de rendimiento, tanto hist\u00f3ricos como futuros, para que otras compa\u00f1\u00edas los incorporaran a sus procesos de negocio. \u201cEn otras industrias es com\u00fan personalizar propuestas y gestionar el riesgo mediante el an\u00e1lisis de h\u00e1bitos y costumbres.<\/strong> Sin embargo, en el sector agropecuario, esto resultaba complicado porque la informaci\u00f3n no estaba accesible o, si exist\u00eda, era confusa. En muchos casos, los productores no comprend\u00edan por qu\u00e9 deb\u00edan proporcionar estos datos, si eran realmente necesarios y en qu\u00e9 formato\u201d, dijo Tamburrino.<\/p>\nCon este problema en mente, crearon una herramienta dise\u00f1ada para predecir rendimientos agr\u00edcolas, combinando informaci\u00f3n meteorol\u00f3gica, edafol\u00f3gica (del suelo) y de manejo agron\u00f3mico mediante el uso de inteligencia artificial.<\/strong> As\u00ed naci\u00f3 YielData,<\/strong> una startup que, a trav\u00e9s de algoritmos que simulan el crecimiento de los cultivos, permite anticipar los rendimientos en funci\u00f3n de distintos escenarios productivos, tanto hist\u00f3ricos como futuros. Tamburrino, junto a sus socios Soledad Tamburrino, Diego Romero y Alfredo Campos, <\/strong>fueron seleccionados para presentar su trabajo en el pr\u00f3ximo evento de NASA Power <\/strong>(Proyecto de Predicci\u00f3n de Recursos Energ\u00e9ticos Mundiales). Es un evento virtual que se realizar\u00e1 el 6 y 7 de noviembre pr\u00f3ximo donde se mostrar\u00e1 c\u00f3mo diversas empresas a nivel mundial utilizan productos de la agencia del gobierno estadounidense para abordar desaf\u00edos globales.<\/p>\n\u201cNosotros utilizamos la informaci\u00f3n clim\u00e1tica diaria desde 1984 que ellos producen. Les interesa que compartamos c\u00f3mo estamos abordando el tema de la seguridad alimentaria y el cambio clim\u00e1tico, un gran desaf\u00edo que subyace a la resoluci\u00f3n de cuestiones comerciales, ya que lo que hacemos es brindar una herramienta que permite dar certidumbre sobre el rendimiento en un ambiente de creciente volatilidad\u201d<\/strong>, se\u00f1al\u00f3.<\/p>\nTamburrino explic\u00f3 que, al principio, cuando comenzaron a desarrollar la herramienta, utilizaron im\u00e1genes satelitales combinadas con algoritmos, que era lo que conoc\u00edan. Sin embargo, con el tiempo se dieron cuenta de que, al usar im\u00e1genes satelitales como muchos otros productos, no se estaban diferenciando. Esto obligaba al usuario a interpretar mapas de colores, lo cual no era \u00fatil para las grandes industrias, ya que estaba m\u00e1s enfocados en productores individuales.<\/strong><\/p>\n