YielData integra 42 años de registros climáticos con información de suelos y manejo para calcular riesgos de rendimiento y diseñar coberturas paramétricas
Redactor: Santiago Duarte
Editor: Karem Díaz S.
Una tecnología desarrollada en Argentina despertó el interés de la NASA por su capacidad para transformar información climática, edáfica y agronómica en un índice destinado a proteger cultivos frente a caídas de rendimiento. La solución fue creada por YielData, una empresa fundada por Mariano Tamburrino, Diego Romero y Soledad Tamburrino.
La agencia estadounidense convocó a los emprendedores para que presenten el funcionamiento de la herramienta durante una serie de encuentros virtuales programados para los días 22 y 23 de septiembre de 2026. Las jornadas reunirán a científicos de la NASA y especialistas de distintos países que utilizan información producida por el organismo para resolver problemas concretos.
El desarrollo argentino combina 42 años de registros climáticos de la NASA con datos digitalizados de los suelos y las prácticas de manejo aplicadas en cada establecimiento. Con esas variables construye diferentes escenarios de producción y calcula la probabilidad de que una cosecha quede por debajo de un rendimiento previamente establecido.
Un índice expresado en kilos por hectárea
El sistema no se limita a pronosticar cuánto podría producir un lote. Su infraestructura genera una distribución de rendimientos posibles para determinar el nivel de exposición productiva y facilitar la valoración económica del riesgo.
El resultado se expresa en kilos por hectárea, una unidad directamente relacionada con la producción obtenida por el agricultor. Esta característica diferencia al modelo de otras coberturas paramétricas basadas exclusivamente en variables como milímetros de lluvia, temperatura o radiación solar.
Para llegar a ese resultado, el motor conecta la serie climática histórica con las características del terreno y las decisiones agronómicas del productor. La combinación resulta relevante porque el rendimiento no depende de una sola variable: la respuesta de un cultivo ante determinada condición meteorológica también está influida por el suelo y el manejo.
Este enfoque guarda relación con los sistemas de predicción de cosechas mediante datos climáticos, edáficos y agronómicos, utilizados para anticipar resultados y respaldar decisiones productivas. Sin embargo, YielData llevó el análisis hacia una aplicación financiera concreta: establecer coberturas vinculadas con el rendimiento calculado.
Cómo funciona la cobertura paramétrica de rendimiento
En un seguro convencional, la determinación de la pérdida puede requerir una inspección del campo para comprobar el daño. En el esquema paramétrico desarrollado alrededor de esta tecnología, la indemnización se activa cuando el índice de rendimiento alcanza el umbral definido en la póliza.
El productor y la aseguradora establecen previamente el nivel de rendimiento cubierto. Si el cálculo realizado por el sistema queda por debajo de ese valor, se configura la condición prevista para el pago, sin que sea necesario justificar individualmente el daño mediante una evaluación posterior del lote.
La distribución de resultados posibles también permite estimar la probabilidad de incumplir el rendimiento acordado. Esa información puede utilizarse para valorar el riesgo y determinar el precio de la prima. Además de las aseguradoras, la plataforma fue concebida para integrarse con sistemas de bancos y otras empresas que necesitan información productiva para analizar campos, créditos y operaciones agrícolas.
El modelo ofrece así una alternativa para ampliar la gestión del riesgo en una actividad expuesta a sequías, excesos de agua, temperaturas desfavorables y otros factores capaces de reducir la cosecha. En Argentina ya existen iniciativas orientadas a probar seguros agrícolas para soja y maíz en Córdoba, dentro de una búsqueda más amplia de instrumentos que den previsibilidad a los productores.
La relación entre el índice y la pérdida agrícola
Las coberturas paramétricas dependen de que el indicador seleccionado represente razonablemente el perjuicio que se pretende cubrir. Un índice puede ser transparente y fácil de medir, pero resultar insuficiente si su comportamiento no guarda una relación técnica adecuada con el rendimiento real del cultivo.
La propuesta de YielData busca disminuir esa distancia al combinar distintas variables y traducir el resultado a kilos por hectárea. Aun así, se trata de una estimación basada en datos y modelos, no de una medición física de la cosecha efectivamente recolectada. La calidad de las bases utilizadas, la representación del manejo y la validación técnica son, por tanto, componentes centrales del producto.
La utilidad de localizar vulnerabilidades productivas mediante datos también aparece en herramientas como el mapa global que identifica dónde la sequía amenaza más el rendimiento de los cultivos. Estos instrumentos no eliminan la incertidumbre, pero permiten cuantificarla y orientar decisiones sobre cobertura, financiamiento, manejo e inversión.
Argentina incorporó una regulación para seguros paramétricos
La empresa ya empleó la herramienta para cubrir productores durante la campaña anterior y ahora busca ampliar su aplicación. Ese objetivo coincide con un cambio regulatorio introducido en julio de 2026 por la Superintendencia de Seguros de la Nación mediante la Resolución 315/2026.
La disposición incorporó los seguros paramétricos al Reglamento General de la Actividad Aseguradora. Bajo este mecanismo, la indemnización se activa cuando un índice predeterminado alcanza el valor acordado, sin exigir al asegurado una demostración posterior del daño.
La normativa también exige un estudio técnico que demuestre la relación entre el indicador seleccionado y el riesgo objeto de la cobertura. Para YielData, el nuevo marco agiliza el camino necesario para llevar estas soluciones al mercado y ofrece una base específica para productos que anteriormente debían atravesar procesos de aprobación con menor previsibilidad.
La expansión de estas coberturas podría aportar una herramienta adicional ante la incertidumbre climática que condiciona las decisiones agrícolas. Su alcance dependerá de la validación de los modelos, la disponibilidad de información local, el costo de las primas y la correspondencia entre el índice calculado y las pérdidas experimentadas por cada productor.
De la predicción agrícola a una aplicación comercial
YielData nació en 2022 después de que sus fundadores identificaran dificultades de bancos, aseguradoras y empresas para acceder a información productiva adecuada. A partir de esa necesidad construyeron una infraestructura de rendimientos simulados que puede conectarse con plataformas de terceros.
El contacto con la NASA comenzó antes de la actual convocatoria. En 2024, los argentinos fueron seleccionados para participar en un encuentro de NASA POWER, iniciativa que genera y distribuye información meteorológica obtenida mediante observaciones satelitales. En aquella oportunidad presentaron el uso conjunto de esos registros, los datos del suelo y el manejo agrícola para anticipar rendimientos.
La exposición de septiembre mostrará la evolución desde aquella capacidad predictiva hacia operaciones de cobertura. El interés de la NASA está centrado en conocer cómo la información generada por la agencia puede convertirse en una solución práctica para medir el riesgo agrícola y respaldar instrumentos financieros vinculados con la producción.
Fuente referencial:
LA NACION
