Mercau definió a los modelos de simulación como herramientas bastante potentes para tener en cuenta el riesgo a la hora de tomar decisiones, para entender que los sistemas de producción son variables, cuantificar esa variabilidad y darle números a la toma de decisiones.
Además, los modelos más complejos permiten ver cómo varía ese riesgo cuando uno cambia las variedades, como por ejemplo en trigo o cuando varía el tipo de suelo. Estos modelos permiten, por un lado entender la variabilidad de cada uno de estos escenarios, pero además contemplar escenarios distintos, entender cómo se modifican las expectativas de rendimiento y la variabilidad y por eso son un elemento bastante interesante cuando uno tiene que decidir agregar un insumo sobre el planteo. “Uno puede prever cuál es la expectativa que espero de respuesta al agregado de un insumo, se que es muy variable esa respuesta, pero con el uso de modelos puedo definir en qué escenarios estoy trabajando y cuál es la variabilidad particular de una zona”, explicó Mercau a Agrositio en esta entrevista.

Por otro lado, aseguró que si se busca sacar el rendimiento de un cultivo en un lote particular con un programa, no sería raro que el modelo falle en una tonelada de rendimiento. El problema en general es que ese error viene asociado a la información que uno le carga y al modelo que es una simplificación. “Lo que empieza a pasar en términos generales con esa información, es que se compensa y si uno ve el comportamiento del promedio de la variabilidad y si los altos rendimientos alcanzados coinciden con los altos simulados y los bajos con los bajos simulados, ese error que podemos probablemente ya baja a un 20%, unos 100 a 200kg, es un margen comparable a lo que se usa en otras cosas para la toma de decisiones”, resaltó Mercau a Agrositio.

El modelo de simulación tiene una gran utilidad siempre que haya sido hecho para el tipo de decisiones que uno quiere tomar en el escenario en que quiere tomarlas. Por ejemplo si uno tiene una incidencia importante de fusarium, estos modelos no lo tienen en cuenta. Se podría complementar el modelo con otra información y ayudar a la toma de decisiones en este escenario. “Es importante reconocer que hay un dominio de aplicación y un error”.

La información es clave en los Modelos de simulación

Se necesita muchísima información para armar, peor una vez hecha, se transforma en una herramienta para jugar en un montón de situaciones. Muchos asesores o técnicos en grupos de asesores, están empezando a usar estas herramientas, generan su base de datos, hacen intercambio de este tipo de información, suelos, climas, genotipos, que hacen que una comunidad de usuarios genere cosas. Eso está siendo real, muchos están contribuyendo a generar información y eventualmente armar su propia información para usar.
El desarrollo de estos sistemas expertos como el triguero, lo que permite es a acceder a la potencia del uso de los modelos y de la información que está ahí atrás, pero de una forma mucho más fácil, ya no hay que correr el modelo ni cargar datos, sino simplemente ver cuáles fueron los resultados que el modelo predijo para cada uno de los escenario. “Esta forma es muy accesible, ahí directamente una persona puede acceder, con un poco de reflexión de lo que está usando es una herramienta muy fácil de utilizar”, aseguró Mercau.
La idea de Profertil y la UBA es generar herramientas que generen un uso más importante de estas cosas y que de la posibilidad de seguir trabajando y mejorarlo.
En el caso de maíz se está trabajando en algo similar, está en una etapa de pruebas interna. “En soja y girasol se está trabajando, aunque no hay un software accesible, pero algunos asesores lo usan para la toma de decisiones”, culminó Mercau.

Por Santiago Rivas - Exclusivo Agrositio