¿Precisión o confusión? La trampa del sobreajuste en el campo

La agricultura de precisión ha permitido un ajuste fino sin precedentes en la gestión de cultivos: desde la fertilización a dosis variables hasta el riego por microzonas. Productores y agrónomos pueden ahora tomar decisiones específicas para cada sitio y responder a la variabilidad dentro de un campo como nunca antes.

¿Pero cuánta precisión es demasiada?

Existe un punto en el que las recomendaciones ultra específicas pueden conducir a ineficiencias agronómicas, una complejidad innecesaria y un bajo retorno de la inversión (ROI). Este fenómeno es comparable al sobreajuste en ciencia de datos, cuando un modelo se adapta tanto a los datos que responde más al ruido que a patrones significativos.

Lo mismo puede ocurrir en el campo. Y trae consigo costos agronómicos, operativos y económicos.

 

¿Qué es el sobreajuste en agricultura?

En ciencia de datos, el sobreajuste ocurre cuando un algoritmo se ajusta demasiado a un conjunto de datos específico. Funciona bien con esos datos, pero mal con datos nuevos, porque ha aprendido peculiaridades en lugar de tendencias generales.

Llevado a la agricultura: imaginemos que tenemos datos densos de análisis de suelo y creamos una mezcla de fertilizantes distinta para cada pequeña variación. Aunque parezca basado en datos, podríamos estar respondiendo a fluctuaciones aleatorias —errores de muestreo, ruido de laboratorio o anomalías puntuales— y no a diferencias reales.

Claro que existe variabilidad real. Textura del suelo, materia orgánica y potencial de rendimiento varían dentro del campo. Pero si llevamos la especificidad demasiado lejos, corremos el riesgo de basar las recomendaciones en ruido y no en señales reales. El resultado: un plan complejo y costoso que no aporta beneficios agronómicos reales. Lo que parece precisión se convierte en pseudoprecisión: un mapa detallado que luce sofisticado pero no mejora el rendimiento del cultivo.

 

Cuando la precisión específica se sobreajusta al campo

Varios factores contribuyen al exceso de precisión y deben considerarse al diseñar las prescripciones para el campo:

Variabilidad en el muestreo y el laboratorio

El muestreo de suelo introduce incertidumbre. Pequeñas diferencias entre zonas adyacentes pueden deberse al modo de muestreo o procesamiento, y no a diferencias reales. Si se tratan como significativas, las recomendaciones resultantes serán inestables.

Amortiguación biológica

Los cultivos y suelos tienen capacidad de amortiguación. Una leve diferencia en nutrientes entre dos puntos no siempre se traduce en diferencia de rendimiento, por factores como el sistema radicular y la movilidad de nutrientes. Las plantas exploran un volumen de suelo, promediando las variaciones microzonales. Además, la ley de los rendimientos decrecientes implica que, una vez alcanzado el nivel crítico de nutrientes, aplicar más fertilizante no genera beneficios.

Por ejemplo, una diferencia de 5 o 10 ppm de P entre dos subzonas podría no justificar dosis distintas si ambas están por encima del nivel crítico. La sobreprecisión ignora esta amortiguación, intentando ajustar más allá de lo que la planta puede aprovechar.

Anomalías temporales

Los campos están sujetos a condiciones climáticas y factores temporales que generan patrones puntuales. Un mapa de rendimiento de un solo año puede mostrar un área de bajo rendimiento, pero quizás se debió a encharcamiento o plaga puntual. Si tratamos esa anomalía como una verdad permanente y aplicamos más fertilizante allí, podríamos estar malgastando recursos.

De hecho, la variabilidad temporal puede ser igual o mayor que la espacial en los mapas de rendimiento.

Complejidad y errores en la implementación

Desde el punto de vista práctico, zonas de manejo demasiado granulares aumentan la complejidad. Más zonas implican mayor riesgo de errores de calibración, fallas en archivos de prescripción o sobrecarga para el productor.

Si un mapa tiene decenas de polígonos con diferentes dosis, el equipo de aplicación está en constante cambio, lo que eleva el riesgo de fallas. Lo llamamos “sobreajuste operativo”: un plan tan complejo que falla en el campo. Planes más simples suelen ejecutarse mejor.

Señales reales de sobreprecisión

En diferentes fincas y regiones se han visto consecuencias claras del exceso de precisión:

• Demasiadas mezclas de fertilizantes: algunas fincas terminan con más de 10 mezclas distintas para un solo campo. Esto complica la logística y rara vez mejora el rendimiento.
• Desajuste entre análisis de suelo y rendimiento: muestreos hiperdetallados que generan recomendaciones sin correlación con la productividad real. Esto genera frustración y desconfianza hacia la agricultura de precisión.
• Bajo retorno de inversión del muestreo denso: el muestreo en grilla de alta resolución es costoso. Si no resulta en decisiones rentables, es difícil justificarlo.
• Fallas operativas: errores de aplicación, fallos en equipos o confusión con archivos aumentan cuando los planes son demasiado complejos. Estrategias más simples y sólidas suelen funcionar mejor.

Cómo evitar el sobreajuste en el campo

1. Centrarse en la variabilidad económicamente significativa – No todas las diferencias merecen una acción. Agrupe zonas en categorías (baja, media, alta) según umbrales de respuesta y lógica agronómica. No persiga pequeñas diferencias numéricas sin impacto claro.

2. Agregar datos y validar patrones – Busque consistencia entre años y fuentes de datos. Una deficiencia que aparece repetidamente y se correlaciona con rendimiento o análisis foliar, merece atención. Un solo valor bajo en un año: señal de alerta, no de acción.

3. Equilibrar precisión con simplicidad – Apunte a 3–5 zonas por campo. Esto permite una ejecución práctica sin perder la variabilidad real. Agrupe por textura del suelo, topografía o productividad estable.

4. Usar sistemas de apoyo con controles incorporados – Plataformas como yieldsApp integran IA para interpretar datos complejos sin caer en el sobreajuste. En lugar de reaccionar ante cada fluctuación, yieldsApp contextualiza información como análisis de suelo, sensores, clima y rendimiento histórico para brindar recomendaciones validadas y específicas para cada campo.

5. Realizar ensayos en campo – Antes de aplicar planes hiper-específicos en toda la parcela, haga ensayos en franjas. Compare el tratamiento propuesto con uno estándar, y mida los resultados con monitores de rendimiento u otras herramientas cuantitativas.

Precisión con propósito

La agricultura de precisión no consiste en complicar más las cosas. Se trata de ser intencional y eficiente: aplicar el insumo adecuado, en la dosis adecuada, en el lugar adecuado y en el momento adecuado.

La sobreprecisión contradice ese objetivo. Si respondemos al ruido y no a señales reales, aumentamos la complejidad, cae el retorno y se compromete la integridad agronómica.

Al final, no importa cuántas zonas tenga el plan, sino si tienen sentido, aportan valor y ayudan a tomar mejores decisiones agronómicas.