IA en el campo: nutrición, protección de cultivos y scouting
Los tres usos que ya aplican 305.000 usuarios de ORTH
Tres sesiones prácticas para aplicar inteligencia artificial a decisiones reales de campo, desde la señal hasta una acción concreta y medible.
Organiza:
IA aplicada a decisiones reales de campo
Este no es un curso de introducción genérica a la inteligencia artificial.
A través de tres casos prácticos veremos cómo utilizar IA para interpretar información del campo, incorporar el contexto específico de cada lote, documentar decisiones y convertir una recomendación en una acción ejecutable y medible.
Las tres sesiones siguen una misma secuencia operativa: señal → conversación guiada → contexto del lote → nota de campo → acción → impacto medible.
Información del curso
| 3 sesiones online | |
| 22 y 29 de septiembre · 6 de octubre | |
| 08:00 AM México 09:00 AM Perú y Colombia 11:00 AM Chile |
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| 60 minutos por sesión |
Dirigido a
Jefes de fertirriego y nutrición vegetal, responsables de sanidad vegetal, jefes y supervisores de campo, ingenieros agrónomos, asesores técnicos, coordinadores de monitoreo y evaluación, responsables de calidad y exportación, gerentes de producción y dirección agrícola.
305.000
usuarios de ORTH
1 de cada 2
declara que ORTH es su fuente principal de asesoría agronómica
73%
reporta impacto real en su operación
Programa del curso
Tres sesiones independientes, una misma metodología aplicada a decisiones distintas de campo.
Sesión 1 · 22 de septiembre
Cómo aplicar la IA a los programas de nutrición y fertirriego.
La sesión parte de una desviación real de campo y recorre el camino completo: la señal que la detecta, la conversación que descarta causas, el contexto del lote que ajusta el cálculo y una receta corregida en unidades ejecutables.
Qué aprenderás
- Leer una alerta de fertirriego e identificar su causa probable.
- Pedir la receta en ppm, kilos por tanque, ratio de inyección y frecuencia de riego.
- Incorporar análisis de agua y suelo, fenología y rendimiento objetivo.
- Registrar cada ajuste para mantener trazabilidad.
Caso en vivo
Peso de fruto por debajo del objetivo: 11 g frente a un objetivo de 20 g. Se recorrerá la secuencia hasta una receta corregida considerando EC y pH, caudal de gotero, frecuencia de riego y análisis de agua.
Indicador: días entre la desviación y el ajuste ejecutado, y desviación acumulada frente a la curva nutricional objetivo.
Sesión 2 · 29 de septiembre
Recomendaciones para aplicar la IA en los planes fitosanitarios.
Desde un síntoma fotografiado en campo hasta una orden de aplicación completa y trazable, incorporando diagnóstico, compatibilidad de mezcla, carencias y restricciones del mercado de destino.
Qué aprenderás
- Obtener un diagnóstico desde una fotografía y mejorar su nivel de confianza.
- Validar compatibilidad de mezcla y plazos de carencia antes de aplicar.
- Considerar restricciones del mercado de destino.
- Construir una rotación por modo de acción y dejarla trazable por operario y maquinaria.
Caso en vivo
De la foto al programa de control: diagnóstico, selección de activos, compatibilidad de mezcla, rotación por modo de acción, verificación de carencias y orden de aplicación asignada.
Indicador: porcentaje de aplicaciones ejecutadas en la ventana y dosis indicadas, y número de desvíos detectados antes de aplicar.
Sesión 3 · 6 de octubre
Scouting con IA: del dato de campo a la acción.
La sesión muestra cómo transformar evaluaciones de scouting en señales que puedan seguirse en el tiempo, definir umbrales de severidad, escalar alertas según jerarquía y asignar acciones hasta verificar su cierre.
Qué aprenderás
- Convertir una hoja de evaluación en una señal que se sigue en el tiempo.
- Definir umbrales de severidad y reglas de escalamiento por rol.
- Asignar acciones con responsable y fecha.
- Registrar el resultado y medir el tiempo de respuesta.
Caso en vivo
Un foco que avanza: se cargará un mes de evaluaciones, se configurará una escala de severidad y reglas de notificación, se escalará por jerarquía, se asignará una acción y se verificará el cierre.
Indicador: días entre detección y acción ejecutada, y porcentaje de alertas cerradas dentro del plazo definido por la empresa.
Expositores
Hassan Fayed
Fundador y CEO · Aydi Technologies
Fundador y CEO de Aydi Technologies, compañía que desarrolla ORTH. Lidera la estrategia de producto y la expansión internacional.
Bosco Olalquiaga
Chief Growth Officer · ORTH
Dirige la adopción de ORTH en Latinoamérica y España y el trabajo con medios, gremios y socios del sector. Conduce las demostraciones en vivo del curso.
Carolina Gutiérrez
Global Sales Manager · ORTH
Responsable comercial global de ORTH. Trabaja con empresas agroindustriales en la definición de casos de uso y la puesta en marcha de ORTH Teams.
Invitados especiales: cada sesión contará además con un responsable técnico o productor de una empresa usuaria de ORTH en Chile, Perú, Colombia o México. Invitados por confirmar.