Infraestructura de rendimiento agrícola
Comprar granos. Vender insumos. Arrendar un campo. Asegurar un cultivo. Respaldar un crédito. Valuar producción.
Lo que un cultivo puede producir importa en todas esas operaciones. yieldata hace visibles los rendimientos posibles para valuar un activo cuya producción todavía se desconoce.
Objetividad antes de que exista el dato.Simulamos los resultados posibles del cultivo para que la transacción se apoye en un número objetivo mientras el rendimiento real todavía se define.
Motor
Con la coordenada ubicamos el campo y tomamos el tipo de suelo, el clima del lugar, el cultivo sembrado y su manejo. Con eso, el motor simula ese cultivo día por día bajo 42 campañas de clima.
Ocho capas: profundidad, textura y agua disponible.
Temperatura, lluvia y radiación diarias del lugar.
Trigo, soja, maíz o girasol: especie, genotipo y ciclo.
Fecha de siembra y agua útil inicial del perfil.
Simulación diaria: el cultivo crece, consume agua y nutrientes, atraviesa sus etapas, acumula biomasa y define el rinde de la campaña.
Cómo funciona: el motor corre el cultivo con el clima observado de cada una de las 42 campañas, manteniendo fijos el suelo y el manejo del sitio. Cada corrida devuelve un rinde y el conjunto forma la distribución de lo que ese sitio puede producir. Escenarios ilustrativos, no representan una garantía de rendimiento.
Cómo funciona: la simulación arranca con el rango histórico del sitio y se recalcula con el clima que ya ocurrió. Cada actualización descarta los escenarios que dejaron de ser posibles, y el rango se angosta hasta converger en un valor a cosecha. Valores ilustrativos.
Unos describen lo que puede producir el sitio. Otros traducen esa lectura a la métrica con la que cada operación toma riesgo.
Lo que devuelve el motor para cualquier sitio.
Los productivos, traducidos a la métrica de cada operación.
Entrega
El mismo dato de rendimiento y riesgo, por la vía que te sirva: una API para tus sistemas, una solución construida sobre el motor, o el agente conversacional.
Rendimiento, riesgo e indicadores dentro de tus sistemas. Suscripción mensual por nodos.
Ver el detalle técnicoEl motor dentro de tu producto o proceso: motores de crédito, coberturas paramétricas, programas comerciales, valuación.
Contanos tu casoAcceso conversacional a la misma infraestructura.
Probá consultas reales desde el navegador, sin escribir código, antes de integrar.
Una consulta por sitio y cultivo. Enviás la coordenada y el cultivo; la respuesta trae la distribución simulada en kg/ha y las métricas de riesgo derivadas. Autenticación por API key, respuesta en segundos.
// estructura de referencia { "crop": "soybean", "lat": -33.2950, "lon": -61.4471, "threshold": 2000 }
{ "unit": "kg/ha", "seasons": 42, "p10": 1480, "p50": 2950, "p90": 4180, "prob_below_threshold": 0.19 }
| Campo | Tipo | Requerido | Descripción |
|---|---|---|---|
crop | string | Obligatorio | Trigo, soja, maíz o girasol. |
lat | number | Obligatorio | Latitud decimal del campo. |
lon | number | Obligatorio | Longitud decimal del campo. |
sowing_date | date | Opcional | Fecha de siembra ISO 8601. Sin este dato se usa la ventana de referencia de la zona. |
initial_water | number | Opcional | Agua útil inicial del perfil, en porcentaje. |
cultivar | string | Opcional | Genotipo. Si no se indica, se usa el de referencia de la zona. |
threshold | number | Opcional | Rinde umbral para calcular la probabilidad de quedar por debajo. |
return_series | boolean | Opcional | Devuelve el rinde simulado campaña por campaña. |
La coordenada define la ubicación del campo; la simulación usa el suelo y el clima de ese sitio. Estructura de referencia: la documentación técnica define el contrato.
Para simular no necesitamos saber quién es el productor. No pedimos nombres, documentos, balances ni datos financieros.
Sabés cuánto prestaste.
El préstamo se repaga con producción, pero el legajo se arma con balances y garantías. Incorporá la capacidad productiva al otorgamiento, al límite y a la tasa, y medí la exposición agregada de la cartera por zona y cultivo.
El rendimiento del cultivo como base del análisis crediticio.
El seguro tradicional no escala sobre el riesgo sistémico.
Multirriesgo y granizo dependen de inspección y ajuste caso por caso: costo alto, tiempos largos y poca escala frente a un evento que afecta a todos los asegurados a la vez. Con el rinde simulado como índice, la sequía pasa a ser un riesgo suscribible, con precio y liquidación objetivos.
¿Y si pudieras suscribir y liquidar sobre un parámetro objetivo, con bajo riesgo base?
Un producto para el riesgo que hoy queda afuera de la cobertura.
Un seguro que paga según el valor de un índice pactado de antemano, no según el daño verificado en el campo. Si el índice cruza el gatillo, el pago se dispara solo.
Es la diferencia entre lo que mide el índice y la pérdida real del asegurado: el índice dispara sin que haya pérdida, o no dispara aunque la haya. Un índice en kg/ha lo reduce, porque mide la misma variable que determina la pérdida del asegurado.
Sabés cuánto vendiste.
Vender a plazo, en canje o con financiación propia es vender contra una cosecha que todavía no existe. Definí la condición comercial de cada cliente según lo que su campo puede producir, y sostené el objetivo de venta sin llevarte el riesgo puesto.
La condición comercial, atada a lo que el campo puede producir.
Sabés cuánto necesitás comprar.
Estimá la producción potencial de tu zona de abastecimiento y cómo cambia el volumen disponible en cada escenario, antes de comprometer contratos.
Cuantificar la producción potencial antes de comprometer su comercialización.
Sabés cuánto vale la tierra.
Capacidad productiva, variabilidad histórica y escenarios de rendimiento aplicados a la valuación, la compra y el arrendamiento.
Valuar un activo a partir de lo que puede producir.
Tenés el producto.
Incorporá simulaciones de rendimiento, indicadores productivos y métricas de riesgo a tu propio producto, por API.
Acceder a infraestructura de simulación sin desarrollar un motor propio.
Sabés cuánto cuesta sembrar.
Compará escenarios antes de poner la plata en el lote: fecha de siembra, cultivo y ambiente, con la sensibilidad del rinde al agua disponible y al clima. Y cubrí con un paramétrico el riesgo que ninguna decisión de manejo puede evitar.
Operar con el rango de rindes posibles, no con el promedio.
El gatillo se definió en kilos por hectárea, el rinde garantizado se fijó sobre la distribución histórica y el programa se reaseguró y colocó en el mercado. yieldata actuó como agente de cálculo.
El legajo de crédito suma un bloque nuevo: el rinde simulado en la ubicación del campo financiado. Las métricas entran por API al flujo de evaluación de una entidad bancaria, junto a los datos financieros del solicitante.
El pronóstico en campaña marca la tendencia de rinde de la zona y permite proyectar el rinde final, insumo para presupuestar bolsas de semilla y la originación de la campaña.
Un programa comercial para vender más bioestimulantes: la compra viene con protección contra sequía. Si el rinde simulado de la zona cae bajo el gatillo, la compañía devuelve el producto, sin inspección de campo.
Lo convertimos en lo primero.
Queremos que el dato de rinde entre en un contrato, un crédito o una valuación con el mismo rigor que una tasa o un precio.
Infraestructura de datos de rendimiento agrícola.
Novedades del producto, casos, prensa y presentaciones.
Ambas cosas. Antes de sembrar, simulamos 42 campañas climáticas para estimar la distribución de rendimientos posibles de un sitio. Durante la campaña, incorporamos el clima que ya ocurrió en el año en curso y actualizamos las simulaciones con escenarios climáticos para el período restante. Así, la distribución inicial se transforma en un pronóstico de rinde, cuyo rango de incertidumbre se reduce a medida que avanza el cultivo y se acerca la cosecha.
El modelo fue calibrado y validado comparando rendimientos simulados con rendimientos observados. Los resultados muestran una correlación de 0,80 en soja, 0,81 en maíz y 0,71 en girasol, con errores porcentuales absolutos medios de 16%, 14% y 14%. Estas métricas corresponden a zonas climáticas y edáficas, no a predicciones puntuales para lotes individuales: el modelo estima la distribución de rendimientos posibles y cuantifica el riesgo productivo antes de la cosecha.
Una coordenada y un cultivo. Con la coordenada ubicamos el campo y la simulación corre sobre el suelo y el clima de ese sitio. Fecha de siembra, agua útil inicial y cultivar son opcionales y mejoran el ajuste al manejo real.
No. El modelo no depende de rindes declarados ni de la historia comercial del cliente. Si querés compartirlos para calibrar, se usan solo bajo acuerdo explícito.
Por API dentro de tus sistemas, o con una solución integrada en tu producto o proceso. El agente conversacional llega próximamente. Detalle en Entrega.
Trigo, soja, maíz y girasol en Argentina y Uruguay. Brasil y Paraguay son los próximos.
No. yieldata aporta el dato de rendimiento y, en programas paramétricos, actúa como agente de cálculo. La decisión de crédito, la emisión del seguro y la instrumentación legal quedan en la entidad.
El rinde, primero.
Contanos qué operación querés respaldar con un número objetivo y te ayudamos a integrarlo.
Agricultural yield infrastructure
Buying grain. Selling inputs. Leasing land. Insuring a crop. Backing a loan. Valuing production.
What a crop can produce matters in every one of those deals. yieldata makes possible yields visible, so you can value an asset whose production is still unknown.
Objectivity before the data exists.We simulate the possible outcomes of the crop so the transaction rests on an objective number while actual yield is still being determined.
Engine
From the coordinates we locate the field and take its soil type, local weather, the crop sown and how it is managed. With that, the engine simulates the crop day by day across 42 climate seasons.
Eight layers: depth, texture and available water.
Daily temperature, rainfall and radiation for the site.
Wheat, soy, corn or sunflower: species, genotype and cycle.
Sowing date and initial available soil water.
Daily simulation: the crop grows, takes up water and nutrients, moves through its stages, builds biomass and sets the season's yield.
How it works: the engine runs the crop with the observed weather of each of the 42 seasons, holding the site's soil and management fixed. Each run returns a yield, and together they form the distribution of what that site can produce. Illustrative scenarios, not a yield guarantee.
How it works: the simulation starts from the site's historical range and is recomputed with the weather already observed. Each update discards scenarios that are no longer possible, and the range narrows until it converges at harvest. Illustrative values.
Some describe what the site can produce. Others translate that reading into the metric each operation uses to take risk.
What the engine returns for any site.
The productive ones, translated into each operation's metric.
Delivery
The same yield and risk data, through whichever route fits: an API for your systems, a solution built on the engine, or the conversational agent.
Yield, risk and indicators inside your systems. Monthly subscription by nodes.
See the technical detailThe engine inside your product or process: credit engines, parametric covers, commercial programs, valuation.
Tell us your caseConversational access to the same infrastructure.
Try real queries from your browser, with no code, before integrating.
One query per site and crop. You send coordinates and a crop; the response returns the simulated distribution in kg/ha and the derived risk metrics. API key authentication, response in seconds.
// reference structure { "crop": "soybean", "lat": -33.2950, "lon": -61.4471, "threshold": 2000 }
{ "unit": "kg/ha", "seasons": 42, "p10": 1480, "p50": 2950, "p90": 4180, "prob_below_threshold": 0.19 }
| Field | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
crop | string | Required | Wheat, soy, corn or sunflower. |
lat | number | Required | Decimal latitude of the field. |
lon | number | Required | Decimal longitude of the field. |
sowing_date | date | Optional | ISO 8601 sowing date. Without it, the regional reference window is used. |
initial_water | number | Optional | Initial available soil water, in percent. |
cultivar | string | Optional | Genotype. Defaults to the regional reference. |
threshold | number | Optional | Threshold yield to compute the probability of falling below it. |
return_series | boolean | Optional | Returns simulated yield season by season. |
The coordinates define the field location; the simulation uses that site’s soil and weather. Reference structure: the technical documentation defines the contract.
To simulate, we do not need to know who the grower is. We do not ask for names, IDs, balance sheets or financial data.
You know how much you lent.
The loan is repaid with production, yet the file is built on balance sheets and collateral. Bring productive capacity into approval, limit and rate, and measure the book's aggregate exposure by zone and crop.
Crop yield as the basis of credit analysis.
Traditional cover does not scale on systemic risk.
Multi-peril and hail rely on inspecting and adjusting each claim: high cost, long cycles and little scale against an event that hits every insured at once. With simulated yield as the index, drought becomes an underwritable risk, with objective pricing and settlement.
What if you could underwrite and settle on an objective parameter, with low basis risk?
A product for the risk that today goes uncovered.
Insurance that pays according to the value of an index agreed in advance, not according to damage verified in the field. If the index crosses the trigger, payment is released automatically.
It is the gap between what the index measures and the insured's actual loss: the index triggers with no loss, or fails to trigger when there is one. An index in kg/ha reduces it, because it measures the same variable that drives the insured's loss.
You know what you sold.
Selling on terms, in barter or with your own financing means selling against a harvest that does not exist yet. Set each client's commercial terms on what their field can produce, and hit the sales target without carrying the risk.
Commercial terms tied to what the field can produce.
You know how much you need to buy.
Estimate the potential production of your sourcing area and how available volume changes in each scenario, before committing to contracts.
Quantify potential production before committing to sell it.
You know what the land is worth.
Productive capacity, historical variability and yield scenarios applied to valuation, acquisition and leasing.
Value an asset from what it can produce.
You have the product.
Bring yield simulations, productive indicators and risk metrics into your own product, via API.
Access simulation infrastructure without building an engine.
You know what planting costs.
Compare scenarios before putting money in the field: sowing date, crop and environment, with yield sensitivity to available water and weather. Then cover with a parametric the risk no management decision can avoid.
Operate on the range of possible yields, not the average.
The trigger was set in kilograms per hectare, the guaranteed yield on the historical distribution, and the program was reinsured and placed. yieldata acted as calculation agent.
The credit file gains a new block: simulated yield at the financed field's location. The metrics enter a bank's evaluation workflow via API, alongside the applicant's financial data.
The in-season forecast shows the regional yield trend and projects final yield, the input for budgeting seed bags and the season's origination.
A commercial program to sell more biostimulants: every purchase comes with drought protection. If the zone's simulated yield falls below the trigger, the company replaces the product, with no field inspection.
We made it the first.
We want yield data to enter a contract, a loan or a valuation with the same rigor as a rate or a price.
Agricultural yield data infrastructure.
Product updates, cases, press and talks.
Both. Before sowing, we simulate 42 climate seasons to estimate the distribution of possible yields for a site. During the season, we incorporate the weather already observed and update the simulations with climate scenarios for the remaining period. The initial distribution becomes a yield forecast, whose uncertainty range narrows as the crop advances toward harvest.
The model was calibrated and validated by comparing simulated yields against observed yields. Results show a correlation of 0.80 for soy, 0.81 for corn and 0.71 for sunflower, with mean absolute percentage errors of 16%, 14% and 14%. These metrics refer to climate and soil zones, not to point predictions for individual fields: the model estimates the distribution of possible yields and quantifies production risk before harvest.
Coordinates and a crop. From the coordinates we locate the field, and the simulation runs on that site's soil and weather. Sowing date, initial soil water and cultivar are optional.
No. The model does not depend on reported yields. If you share them for calibration, they are used only under explicit agreement.
Through the API in your systems, or with a solution integrated into your product or process. The conversational agent is coming soon. Details in Delivery.
Wheat, soy, corn and sunflower in Argentina and Uruguay. Brazil and Paraguay are next.
No. yieldata provides the yield data and, in parametric programs, acts as calculation agent. Credit decisions, policy issuance and legal structuring stay with the institution.
Yield, first.
Tell us which deal you want to back with an objective number and we'll help you integrate it.