En un importante hito para la innovación agropecuaria, Grassland Analysis y la Universidad de Chile dieron inicio formal a un proyecto de desarrollo tecnológico orientado a mejorar la gestión de praderas mediante el uso de datos integrados.
La reunión de trabajo y planificación se llevó a cabo durante la jornada de hoy en dependencias de la casa de estudios, donde participaron un equipo de siete estudiantes de ingeniería junto al CEO de Grassland Analysis, Hardy Cárdenas Quichillao.
El proyecto tiene como objetivo evolucionar el sistema Grassland 1 hacia una plataforma más robusta, capaz de integrar información de terreno con datos satelitales, optimizando así la interpretación de los sistemas productivos y permitiendo anticipar decisiones clave en el manejo ganadero.
Desde Grassland Analysis destacaron que esta iniciativa no busca únicamente desarrollar software, sino construir una herramienta aplicada a la realidad del campo, basada en datos reales y orientada a resolver problemas concretos de los productores.
“Este no es un proyecto tecnológico más. Es la base de un sistema que permitirá entender mejor cómo funcionan los campos y tomar decisiones más precisas, especialmente en aspectos críticos como la carga animal, el sobrepastoreo y la producción de praderas”, señalaron desde la organización.
El equipo de estudiantes trabajará durante los próximos meses en el diseño e implementación de módulos clave del sistema, incluyendo la estructuración de datos, la integración satelital, la estimación de oferta forrajera y la generación de indicadores para la toma de decisiones.
Este trabajo conjunto entre academia y sector productivo representa un paso relevante hacia la modernización de la agricultura y la ganadería, incorporando tecnología, análisis y visión regenerativa en los sistemas productivos.
Con este proyecto, Grassland Analysis continúa consolidando su enfoque basado en datos y regeneración, proyectando el desarrollo futuro de Grassland 2.0, una plataforma integral que integrará suelo, microbiología y producción en un solo sistema de decisión.
