SIAV — Sistema de Inteligencia Agrícola Verificable

Plataforma agrícola verificable

SIAV

Sistema de Inteligencia Agrícola Verificable

Convierte clima, sensores, observaciones e históricos en decisiones agrícolas explicables, documentadas y verificables.

SIAV es una plataforma modular para fincas con uno o varios cultivos. Integra datos ambientales, observaciones de campo, reglas agronómicas, evidencia y validación para construir memoria agrícola y reducir incertidumbre.

Origen 1700 Agroclima y la Finca Buenos Aires constituyen su primera implementación real y su laboratorio de validación.

El problema

Las fincas generan datos, pero las decisiones suelen perder contexto.

Una finca no es un sensor ni un cultivo aislado. Puede combinar lotes, cultivos, bosque, agua, infraestructura poscosecha, clima local, decisiones humanas y evidencia técnica.

SIAV organiza esa realidad desde la finca hacia los lotes, cultivos, sensores, observaciones y validaciones. El objetivo no es mostrar más datos, sino reducir incertidumbre y construir memoria agrícola verificable.

Cómo funciona

Datos → observación → decisión → evidencia → validación → memoria

El núcleo pregunta qué decisión agrícola se está evaluando, con qué datos, en qué finca o lote, con qué evidencia y cómo será validada posteriormente.

1

Datos

Clima, sensores, históricos y fuentes disponibles.

2

Observación

Registro de campo conectado con lote, cultivo o infraestructura.

3

Decisión

Recomendación explicable, sin acción física automática.

4

Evidencia

Soporte documental, técnico y operativo de la recomendación.

5

Validación

Comparación posterior entre lo recomendado y lo ocurrido.

6

Memoria

Historial verificable para mejorar decisiones futuras.

Cinco pilares

La plataforma se mide por la calidad de sus decisiones, no por la cantidad de gráficos.

Estado de la finca

Lecturas frescas, sensores disponibles y contexto operativo.

Decisiones apoyadas

Recomendaciones con motivo, variables y límites explícitos.

Validación

Registro claro de aciertos, errores, pendientes e insuficiencia de datos.

Memoria agrícola

Continuidad histórica de lo ocurrido y de lo decidido.

Evidencia acumulada

Fuentes, observaciones y resultados trazables para auditoría.

SIAV Core

El núcleo no pertenece al café, a Ambient Weather ni a WordPress.

SIAV Core gestiona entidades agrícolas, sensores, observaciones, decisiones, validaciones, evidencia, documentos, reportes, seguridad y auditoría. Las reglas agronómicas se cargan como módulos.

Empresas Fincas Lotes Sensores Observaciones Decisiones Validaciones Evidencia Auditoría SAFE_MODE

Módulos agronómicos

Café es el primer módulo activo. Los demás cultivos están en estructuración.

Los módulos distintos de café se encuentran en estructuración y requerirán fuentes técnicas, reglas agronómicas, pilotos y validación de campo antes de declararse operativos.

ACTIVE_PILOT

Café

Primera implementación: Origen 1700 / Finca Buenos Aires.

PLANNED

Aguacate

En estructuración; sin reglas validadas declaradas.

PLANNED

Plátano

En estructuración; sin soporte operativo declarado.

PLANNED

Banano

En estructuración; requiere fuentes, pilotos y validación.

PLANNED

Tomate

En estructuración; no contiene recomendaciones activas.

PLANNED

Fríjol

En estructuración; pendiente de evidencia agronómica.

PLANNED

Cacao

En estructuración; sin modelo validado todavía.

Origen 1700: primera implementación de SIAV

Un caso real para validar la plataforma, no una copia del tablero agroclimático.

Origen 1700 Agroclima opera como laboratorio de validación para café: finca real, estación meteorológica, sensor de suelo, sensor de silo o marquesina, histórico, alertas, recomendaciones, decisiones verificables y SAFE_MODE.

Ver Agroclima en vivo
Finca real Estación meteorológica Sensor de suelo Silo / marquesina Histórico Alertas Recomendaciones SAFE_MODE

Seguridad y método

SAFE_MODE impide acciones físicas no autorizadas.

SIAV recomienda, documenta, audita y valida. Mientras SAFE_MODE esté activo no controla riego, bombas, válvulas, relés, ventiladores, motores, techos ni cortinas.

El sistema funciona con reglas explicables y evidencia. La IA puede ayudar, pero no es el fundamento ni reemplaza el criterio técnico agronómico.

Implementación

¿Cómo se implementa SIAV en una finca?

  1. 1Caracterización de finca.
  2. 2Definición de lotes y cultivos.
  3. 3Inventario de sensores.
  4. 4Integración de fuentes.
  5. 5Definición de decisiones prioritarias.
  6. 6Configuración de reglas y evidencia.
  7. 7Piloto.
  8. 8Validación.
  9. 9Operación recurrente.

Pilotos

Solicitar evaluación de piloto

La evaluación inicial debe definir finca, cultivos, sensores disponibles, decisiones prioritarias y evidencia requerida. No se muestran precios inventados.

Solicitar evaluación de piloto

Hoja de ruta

Primero decisiones verificables. Después automatización asistida, si la evidencia lo justifica.

1. Plataforma base

Core, módulos, adaptadores, evidencia y auditoría.

2. Caso Origen 1700

Café como piloto activo y laboratorio público.

3. API y app privada

Consulta segura para usuarios, asistentes y notificaciones.

4. Búsqueda documental

Fuentes técnicas y trazabilidad para recomendaciones futuras.

Advertencia metodológica

SIAV es apoyo a decisiones, no reemplazo del criterio técnico.

Las recomendaciones requieren datos suficientes, reglas explícitas, evidencia y validación. No todos los cultivos están operativos y no existen métricas de precisión hasta contar con una muestra suficiente.

La plataforma evita promesas absolutas sobre resultados, automatización, ahorro o productividad. Cada avance debe sustentarse con evidencia y validación.

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