{"id":135372,"date":"2026-09-24T15:09:41","date_gmt":"2026-09-24T19:09:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.agribusinessglobal.com\/?p=135372"},"modified":"2026-09-09T11:10:09","modified_gmt":"2026-09-09T15:10:09","slug":"data-strategies-that-sell-in-ag-tech","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agribusinessglobal.com\/es\/agtech\/data-strategies-that-sell-in-ag-tech\/","title":{"rendered":"Estrategias de datos que venden en la tecnolog\u00eda agr\u00edcola"},"content":{"rendered":"

Hace unos a\u00f1os, desarrollamos un modelo para estimar la biomasa de cultivos de cobertura a partir de im\u00e1genes de Sentinel-2. El resultado fue un R\u00b2 de 0,72. En teor\u00eda, es un buen modelo. Lo suficientemente bueno como para incluirlo en una diapositiva y para presentarlo a un cliente.<\/p>\n

Se equivoc\u00f3 dos veces.<\/p>\n

El primer problema radicaba en c\u00f3mo se hab\u00edan dividido los datos. La informaci\u00f3n de referencia proven\u00eda de campa\u00f1as de campo que tomaban dos unidades de muestreo de cada parcela, a veces separadas por 50 metros. Una divisi\u00f3n aleatoria entre entrenamiento y prueba permit\u00eda que una de esas unidades se utilizara para el entrenamiento, mientras que la otra se utilizaba para la prueba. Al modelo no se le ped\u00eda que predijera una parcela nueva, sino una ubicaci\u00f3n pr\u00e1cticamente id\u00e9ntica a una que ya hab\u00eda explorado.<\/p>\n

El segundo problema era m\u00e1s dif\u00edcil de detectar. Nueve de las diez caracter\u00edsticas satelitales que seleccion\u00f3 el modelo ten\u00edan una fecha posterior a la del d\u00eda en que se midi\u00f3 la biomasa, una de ellas con una diferencia de 124 d\u00edas. Esto parece imposible hasta que se conoce el manejo de los campos. Los cultivos de cobertura se eliminan semanas o meses despu\u00e9s del muestreo, y nuestra interpretaci\u00f3n es que un campo con biomasa densa deja una huella de suelo desnudo m\u00e1s marcada una vez destruido. El modelo parec\u00eda haber aprendido las consecuencias. Para una estimaci\u00f3n contempor\u00e1nea, estaba interpretando el futuro para predecir el pasado.<\/p>\n

Ninguna de esas dos cosas es visible en un R\u00b2 de 0,72. Ese es el problema principal con ese n\u00famero.<\/p>\n

Cuando reconstruimos el modelo y lo probamos correctamente, la puntuaci\u00f3n dependi\u00f3 de lo que mantuvimos en reserva:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
Lo que mantuvimos<\/strong><\/td>\n\u00a0R\u00b2<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
Una selecci\u00f3n aleatoria de unidades de muestreo<\/td>\n0.72<\/td>\n<\/tr>\n
Campos enteros<\/td>\n\u00a00.47<\/td>\n<\/tr>\n
Toda una cooperativa, una nueva geograf\u00eda<\/td>\n\u00a00.07<\/td>\n<\/tr>\n
Toda una temporada que la modelo nunca hab\u00eda visto<\/td>\n\u00a0-0,13<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
\n

La \u00faltima cifra es inferior a cero. Un R\u00b2 negativo significa que el modelo tuvo un rendimiento peor que ignorar los datos satelitales y predecir la biomasa promedio de esa temporada para cada muestra.<\/p>\n

No hubo cambios en las especificaciones del modelo entre esas cuatro filas. Solo cambi\u00f3 la pregunta. \u00bfPuede cubrir los huecos entre los puntos que ya ha muestreado? \u00bfPuede abarcar un nuevo terreno cerca de los que ya conoce? \u00bfUna nueva regi\u00f3n? \u00bfUna nueva temporada?<\/em> Las cuatro son preguntas leg\u00edtimas.<\/p>\n

La que mejor se ajuste a la implementaci\u00f3n depende del producto. Un modelo vendido en nuevas regiones requiere una prueba de validaci\u00f3n geogr\u00e1fica. Un modelo que se espera que funcione el pr\u00f3ximo a\u00f1o requiere una prueba de validaci\u00f3n temporal. Una divisi\u00f3n aleatoria de puntos no resuelve ninguna de las dos, pero es la que tiene m\u00e1s probabilidades de llegar a la diapositiva porque es la que proporciona una divisi\u00f3n predeterminada de entrenamiento\/prueba.<\/p>\n

Reconstruido honestamente, con la fuga eliminada y la temporada sin entrenamientos para la evaluaci\u00f3n, se recupera hasta 0,42. Confiamos en 0,42 de una manera que nunca deber\u00edamos haber confiado en 0,72.<\/p>\n

Cambiar lo que mantuvimos en reserva modific\u00f3 la puntuaci\u00f3n en 0,85. Cambiar el modelo, una serie de im\u00e1genes de 60 d\u00edas frente a una sola imagen, la modific\u00f3 en 0,07.<\/p>\n

Un modelo, tres definiciones de bien<\/h2>\n

El tema es un n\u00famero sin unidades, y pocas industrias se topan con m\u00e1s de ellos que esta, donde cada afirmaci\u00f3n de eficacia, cada plataforma de exploraci\u00f3n y cada modelo de rendimiento-respuesta viene con una cifra de precisi\u00f3n adjunta que hace menos trabajo del que parece.<\/p>\n

Lo que se considera preciso cambia seg\u00fan qui\u00e9n tenga el modelo, y los cambios se producen en direcciones opuestas.<\/p>\n

El servicio agron\u00f3mico de un distribuidor, al decidir d\u00f3nde enviar a sus t\u00e9cnicos, necesita alertas a nivel de campo con varias semanas de anticipaci\u00f3n. Un falso positivo implica una visita de medio d\u00eda. Un falso negativo puede costar la p\u00e9rdida de una ventana de aplicaci\u00f3n, una cosecha que el agricultor recordar\u00e1 y una venta. Por lo tanto, se tolera una tasa de falsas alarmas que avergonzar\u00eda a cualquier investigador, y a cambio se obtiene la capacidad de detecci\u00f3n.<\/p>\n

Una empresa de protecci\u00f3n de cultivos o biol\u00f3gica que demuestra el rendimiento de sus productos se plantea una cuesti\u00f3n diferente. No eval\u00faa parcelas individuales, sino que estima una respuesta promedio en una red de ensayos. Un modelo puede ser eficaz en un aspecto y deficiente en el otro. El error independiente entre sitios disminuye a medida que se a\u00f1aden m\u00e1s, pero el error compartido entre sitios que comparten una temporada, una regi\u00f3n o una versi\u00f3n de procesamiento no lo hace, al igual que la tendencia sistem\u00e1tica a comprimir los extremos. Una tabla de clasificaci\u00f3n no puede indicar qu\u00e9 tipo de error se est\u00e1 aplicando.<\/p>\n

Una funci\u00f3n de gesti\u00f3n o acceso al mercado que supervise la resistencia o el cumplimiento del etiquetado necesita solidez. Las falsas alarmas pueden tener consecuencias negativas en materia de cumplimiento normativo, y la trazabilidad puede ser m\u00e1s importante que el plazo de entrega.<\/p>\n

El mismo modelo sirve para los tres, y ninguno de ellos entiende lo mismo por "bueno".<\/p>\n

\"Left:

Izquierda: Un modelo puntu\u00f3 de tres maneras a medida que cambia el umbral de decisi\u00f3n, con una precisi\u00f3n que aumenta a medida que disminuye la tasa de aciertos. Derecha: Dos modelos con una diferencia de 0,07 en R\u00b2, cuyas bandas bootstrap 95% se superponen en todo el rango operativo. Fuente: An\u00e1lisis de EarthDaily<\/p><\/div>\n

\u00bfMejor que qu\u00e9?<\/h2>\n

Existe una segunda pregunta que se formula a\u00fan con menos frecuencia, y para este sector, es m\u00e1s importante que la primera.<\/p>\n

Cada afirmaci\u00f3n sobre la precisi\u00f3n implica una comparaci\u00f3n, y esta comparaci\u00f3n suele quedar en blanco. Antes de poder afirmar que un modelo es bueno, es necesario saber a qu\u00e9 supera. Por definici\u00f3n, un R\u00b2 de cero corresponde a predecir la biomasa media del conjunto de evaluaci\u00f3n para cada muestra. Para una evaluaci\u00f3n comparativa operativa, la comparaci\u00f3n deber\u00eda ser algo disponible antes de la predicci\u00f3n: un promedio hist\u00f3rico, la campa\u00f1a anterior, la estimaci\u00f3n de un agr\u00f3nomo o cualquier otro dato que el comprador ya utilice.<\/p>\n

Es la versi\u00f3n sobre la que un comprador puede actuar porque ya tiene una forma de hacerlo, ya sea mediante una muestra manual, el criterio de un agr\u00f3nomo o el programa del a\u00f1o pasado.<\/p>\n

Lee ese p\u00e1rrafo de nuevo, sustituyendo el modelo por un modelo biol\u00f3gico, y ver\u00e1s el principal obst\u00e1culo comercial del sector. La afirmaci\u00f3n \u201cEl producto funciona\u201d no es verificable tal como est\u00e1 planteada. En cambio, \u201cBajo estas condiciones de suelo, clima y tiempo, ofrece esta respuesta superior a la del programa actual, lo que compensa su coste por hect\u00e1rea\u201d s\u00ed es una afirmaci\u00f3n que se puede hacer.<\/p>\n

El desempe\u00f1o inconsistente de los productos biol\u00f3gicos en el campo se suele abordar casi exclusivamente como un problema del producto. Sin embargo, gran parte del problema radica en la falta de evidencia. La replicaci\u00f3n demuestra que un tratamiento funciona dentro de los entornos que representa una red de ensayos, lo cual no es lo mismo que demostrar que el efecto se transfiere a una nueva geograf\u00eda, sistema de manejo o temporada.<\/p>\n

La evidencia tambi\u00e9n tiende a llevar a una comparaci\u00f3n err\u00f3nea, ya que la respuesta en comparaci\u00f3n con un grupo de control sin tratamiento demuestra que un producto tiene alg\u00fan efecto, mientras que la decisi\u00f3n de compra se basa en lo que aporta al programa que el cultivador ya est\u00e1 implementando. Una variedad mejor no solucionar\u00e1 ninguno de estos problemas.<\/p>\n

Cuatro preguntas<\/h2>\n

Esto no hace que las m\u00e9tricas de precisi\u00f3n sean in\u00fatiles, solo incompletas. Un n\u00famero sin un protocolo no es una afirmaci\u00f3n, es solo una forma. Por lo tanto, cuando alguien te muestra una cifra de precisi\u00f3n, cuatro preguntas te ayudar\u00e1n a comprenderla casi por completo.<\/p>\n

    \n
  • \u00bfQu\u00e9 te guardaste?<\/strong> \u00bfUna muestra aleatoria, un campo entero, una regi\u00f3n, una temporada?<\/li>\n
  • \u00bfA qu\u00e9 le ganaste?<\/strong> No la media del conjunto de evaluaci\u00f3n, que es solo el punto de partida de R\u00b2, sino frente a lo que el comprador haga hoy, en las unidades del comprador.<\/li>\n
  • \u00bfCu\u00e1l fue tu peor caso, no el promedio?<\/strong><\/li>\n
  • \u00bfCu\u00e1nto me cuesta una llamada equivocada?<\/strong> Solo el cliente puede responder a esta pregunta, ya que depende de su propia situaci\u00f3n econ\u00f3mica y no de ning\u00fan aspecto del modelo. Esto tambi\u00e9n hace que la pregunta sea \u00fatil en una reuni\u00f3n con un proveedor.<\/li>\n<\/ul>\n

    Dos proveedores pueden discrepar sobre d\u00f3nde deber\u00eda ubicarse el umbral sin que ninguno tenga que admitir que su modelo es defectuoso. Vale la pena consultar la documentaci\u00f3n de su modelo.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Las cifras de precisi\u00f3n son la moneda de cambio en las conversaciones de venta de tecnolog\u00eda agr\u00edcola. La mayor\u00eda de ellas son respuestas a una pregunta que nadie formul\u00f3.<\/p>","protected":false},"author":2163,"featured_media":135366,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2},"jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[1917,1604],"tags":[2018,1879],"class_list":["post-135372","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-abg-update-feature","category-agtech","tag-abg-september-2026","tag-contributor"],"yoast_head":"\nData Strategies That Sell in Ag Tech - AgriBusiness Global<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Accuracy figures are the currency of ag tech sales conversations. 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