Los productores de maíz enfrentan un escenario complejo. Por un lado, los precios de los fertilizantes incrementaron su precio significativamente en los últimos años: la roca fosfórica, por ejemplo, aumentó 230% desde 2020. Por el otro, las recomendaciones consideradas al momento de fertilizar están basadas en métodos antiguos, que analizan un solo nutriente a la vez. 

Esa visión limitada genera errores y desaprovechamiento de recursos. El resultado son pérdidas económicas, rindes por debajo del potencial del cultivo y un daño ambiental motorizado por nutrientes no absorbidos que contaminan los suelos y las napas freáticas.

La situación afecta con más dureza a los pequeños y medianos productores, cuyo margen de error es mucho más ajustado.

Para enfrentar este desafío, el equipo innovador desarrolló el primer modelo matemático para maíz que considera cómo interactúan el nitrógeno (N) y el fósforo (P), en lugar de tratarlos como elementos aislados. Se trata de una  herramienta combina ciencia y tecnología para asistir al productor en la toma de decisiones.

El modelo fue validado con datos reales de campos cordobeses y algoritmos inspirados en procesos naturales. Demostró ser un 28% más preciso que los métodos actuales. En suelos con bajos niveles de fósforo, permitió aumentar el rendimiento del maíz en un 15%. Además, el uso eficiente de nutrientes redujo el gasto en fertilizantes hasta un 20%. 

Su funcionamiento es simple. A través de una interfaz web, el productor carga datos básicos sobre su suelo y presupuesto. El sistema calcula la combinación exacta de nitrógeno y fósforo que necesita ese lote específico.

La herramienta entrega recomendaciones claras mediante tablas, gráficos y mapas fáciles de interpretar. Está pensada para brindar información útil tanto para expertos como para quienes se manejan con lo mínimo.

El modelo está disponible como una versión web gratuita que puede usarse desde cualquier computadora o celular. El próximo paso es lanzar una app móvil con mapas digitales del campo.