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IA para agricultura

En el agro, un pronóstico sin error medido es una opinión con gráfica. Construimos sobre los datos que la finca ya produce y validamos cada predicción contra lo que efectivamente pasó en la campaña anterior.

4–6 semanas hasta producción · 10 años de ingeniería de software · 1 semana para revisar si los datos alcanzan

  • Datos de campo
  • Clima
  • Riego
  • Alerta temprana
  • Trazabilidad
  • Error de pronóstico
  • Sensores
Contáctanos Cómo trabajamos Gratis, sin venta · la propuesta llega en 48 horas

Construido sobre

  • Anthropic
  • Claude
  • Google Gemini
  • Google Cloud
  • LangChain
  • LangGraph
  • PostgreSQL
  • Qdrant
  • Datadog

Un equipo de ingeniería que ya estuvo del otro lado

Noventa segundos: quiénes somos, cómo trabajamos y qué recibís al final.

De los documentos de tu empresa a un sistema que responde y ejecuta

Contratos, tarifarios, correos, el CRM: lo que ya tenés se convierte en respuestas con fuente y en agentes que hacen el trabajo. Elegí un caso y mirá el recorrido.

Ejemplo: hay que aplicar un producto en un lote. El sistema calcula la dosis y agenda la tarea.

01Tus documentos

Fichas_tecnicas.pdf120 pág
Registro_lotes.xlsx860 filas
Sensores · riego41.000
Correos_agronomos1.900

Se conectan por API o se cargan. Nada sale de tu infraestructura si el caso lo exige.

02Preparación

Normalizar
Fragmentar
Etiquetarlote = finca_norte_07
Hacer buscable

120 págs → 760 fragmentos

03Búsqueda

94 de 100encuentra el fragmento correcto
142 mstarda

Busca por significado y por palabra exacta, y filtra por la etiqueta antes de elegir.

04Respuesta con fuente

¿Cuándo toca la próxima aplicación en el lote 07 y con qué dosis?
El jueves, a 2,5 L/ha según la ficha del producto y el registro del lote. Fuente: Ficha técnica pág. 14 + lote 07.

responde con fuente · 91 de 100

05Agente que ejecuta

  1. Consultó · lote 07
  2. Leyó · ficha pág. 14
  3. Calculó · dosis
  4. Pidió confirmación · agrónomo
  5. Ejecutó · programó la tarea

Deslizar para ver el recorrido

Los cinco problemas de una operación agrícola

01

La plaga detectada tarde

Cuando el daño es visible desde el lote, la pérdida ya ocurrió. La ventana de intervención estaba días antes.

02

Decisiones de siembra y riego sin pronóstico confiable

Se decide con la experiencia del que lleva más años, que es mucho mejor que nada y no es replicable.

03

Reacción en vez de prevención

Se atiende lo que ya pasó porque no hay cómo ver lo que viene.

04

Sin tiempo de recorrer cada lote

La operación crece y la capacidad de observar directamente no.

05

Agua y fertilizante aplicados parejo

El lote no es homogéneo, pero se trata como si lo fuera porque medir la diferencia cuesta.

01

La condición de entrada

Sin datos de la finca, no hay modelo

Este es el sector donde más se promete y menos se puede sostener sin una base. Un modelo que decide riego o alerta de plaga necesita historia de esa finca: qué se sembró, cuándo, qué se aplicó, qué clima hubo, qué pasó. Sin eso, lo que se puede entregar es un promedio regional presentado como recomendación específica, que es exactamente el tipo de señal falsa que este sitio evita.

Por eso el primer trabajo suele no ser un modelo sino el registro: convertir los cuadernos y las hojas sueltas en datos consultables, con la captura hecha desde el celular en el lote y no transcrita en la noche. No es glamoroso y es la diferencia entre un sistema que aprende y uno que adivina.

Y la validación: toda predicción se corre sobre la campaña anterior y se compara con lo que pasó de verdad. Sale un error, y ese error es lo que se entrega. Un pronóstico presentado sin error medido contra histórico es una gráfica bonita, y en una decisión de siembra eso cuesta la campaña.

Cómo se mide

Lo que se verifica antes de decidir con esto

01

Error contra campaña real

La predicción corrida sobre la campaña anterior, comparada con el resultado que efectivamente ocurrió.

Qué pasa si no da

Se declara que el modelo no está listo y se sigue registrando datos. No se entrega una gráfica sin error.

02

Anticipación de la alerta

Cuántos días antes se detectó, comparado con cuándo lo habría visto una persona en el lote.

Qué pasa si no da

Si la anticipación es de horas, no cambia ninguna decisión y no vale lo que cuesta.

03

Tasa de falsa alarma

Alertas que no correspondían a nada. Se mide aparte porque es lo que destruye la confianza.

Qué pasa si no da

Se sube el umbral. Un sistema que alerta de más se apaga en dos semanas y ya no sirve de nada.

04

Cobertura del registro

Qué porcentaje de las labores del lote quedó efectivamente registrado.

Qué pasa si no da

Sin registro no hay modelo posible, así que este número manda sobre todos los demás.

Cuándo decimos que no

Si la finca no tiene registro histórico ni sensores, no hay modelo posible y lo decimos en la primera llamada. El proyecto correcto ahí es el registro —capturar bien lo que ya se hace— y hablar de predicción una campaña después, con datos propios.

Y no vendemos visión por computadora sobre imágenes de dron sin un conjunto etiquetado de esa región y ese cultivo. Un modelo entrenado con imágenes de otra latitud falla justo con las plagas locales, que son las que importan.

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En resumen

Cuatro cosas antes de la llamada

  1. 01

    La condición de entrada de este sector es una y no se negocia: sin datos históricos de la finca no hay modelo. Con una campaña de registros se puede empezar; sin ninguna, no.

  2. 02

    Todo pronóstico se valida contra lo que pasó: se corre sobre la campaña anterior y se compara con el resultado real. Ese error es el número que se entrega, no una gráfica de tendencia.

  3. 03

    Donde más rinde no es la predicción de cosecha sino la alerta temprana: detectar antes lo que hoy se detecta cuando ya se ve, que es cuando ya hay pérdida.

  4. 04

    La trazabilidad es el caso menos vistoso y el de retorno más claro, porque la exige el comprador de exportación y hoy se lleva en cuadernos y hojas de cálculo.

Por acá entran los datos

Un sistema de IA vale lo que valen las fuentes que tiene detrás. Estos son los conectores estándar; cualquier cosa con API o base de datos se conecta igual, y lo que no tiene API se resuelve por archivo.

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Bases de datos

Un RAG en producción, tres años, dos millones de usuarios

Construimos y operamos el asistente de una plataforma de lealtad con más de dos millones de usuarios activos en diez países.

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Preguntas frecuentes

01 ¿Qué necesitamos tener para que esto sirva?

Registro histórico de la finca: qué se sembró, cuándo, qué se aplicó, qué rendimiento hubo. Con una campaña completa de datos ordenados se puede empezar a validar un modelo; con menos, lo que se puede entregar es un tablero que ordene lo que ya existe y un buen sistema de captura, que suele ser el primer proyecto real. Sensores y estación climática ayudan mucho pero no son el requisito inicial: el requisito es el registro.

02 ¿Cómo sé si el pronóstico sirve?

Porque se corre sobre la campaña anterior y se compara con lo que efectivamente pasó, y ese error se entrega antes de que nadie tome una decisión con el sistema. Es la misma exigencia que aplicamos en cualquier proyecto de IA, solo que acá la consecuencia es una siembra. Cualquier pronóstico presentado sin error medido contra histórico es una gráfica de tendencia con lenguaje de certeza.

03 ¿Detecta plagas con fotos o imágenes de dron?

Se puede construir, con una condición que casi nadie declara: hace falta un conjunto de imágenes etiquetadas de esa región y ese cultivo. Un modelo entrenado con imágenes de otra latitud reconoce lo que vio en el entrenamiento y falla justo con las plagas locales, que son las que importan. Si ese conjunto no existe, el primer trabajo es armarlo, y eso toma una campaña.

04 ¿Sirve para una finca mediana o solo para agroindustria?

Sirve por hectárea y por valor del cultivo, no por tamaño de empresa. Un cultivo de alto valor con riego tecnificado en cincuenta hectáreas tiene mejor caso que uno extensivo de bajo margen en quinientas. Y para una finca mediana el caso con retorno más claro suele ser la trazabilidad, no la predicción, porque la exige el comprador de exportación y hoy se lleva en cuadernos.

05 ¿Se conecta con sensores o con la maquinaria?

Sí, con estaciones climáticas, sensores de humedad y sistemas de riego que expongan una interfaz, y con las plataformas de gestión de finca que ya se usen. Cuando la maquinaria no expone nada, el sistema trabaja con captura manual desde el celular en el lote, que ordenada vale mucho más que sensores mal instalados que nadie calibra.

06 ¿Cuánto tarda y cómo se cotiza?

Un sistema de registro y tableros, de cuatro a seis semanas. Un modelo predictivo depende de los datos: si existe una campaña ordenada, otras cuatro a seis semanas incluyendo la validación; si no existe, hay que registrar primero. Se cotiza con alcance, precio y fecha cerrados en una propuesta a 48 horas de la primera llamada, y la revisión de si los datos alcanzan la hacemos antes, en una semana.

Quince minutos. Una respuesta concreta.

Se arregla, se construye, o no vale la pena. Y si el diagnóstico no llega a tres hallazgos accionables, no se cobra.

Sin logos prestados y sin testimonios escritos por nosotros.

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