Beneficios
Resultados desde la primera campaña
Cómo funciona
Análisis objetivo de eficacia, costes y precisión en los principales sistemas de decisión fitosanitaria
Configuras las plagas, cultivo y ubicación
No hay más que configurar, el sistema toma datos climáticos reales, modelos fenológicos científicos y condiciones ambientales locales.
Predice el riesgo y te avisa con antelación
FuturCrop te muestra el nivel de riesgo actual, la evolución prevista en los próximos días y el momento óptimo para intervenir antes de que aparezcan daños visibles.
Predice el riesgo y te avisa con antelación
FuturCrop te muestra el nivel de riesgo actual, la evolución prevista en los próximos días y el momento óptimo para intervenir antes de que aparezcan daños visibles.
Reduce tratamientos y tomas decisiones precisas
Con las fases biológicas identificadas y los avisos automáticos, aplicas el tratamiento cuando realmente funciona. Resultado: menos productos, más eficacia y menos pérdidas.
Tecnología validada y utilizada en más de X países (dime el número real)
Modelos fenológicos desarrollados desde 2016
Datos climáticos profesionales de redes certificadas
Algoritmos propios basados en literatura científica
Soporte técnico especializado para técnicos y cooperativas
Comparativa de métodos de control
Análisis objetivo de eficacia, costes y precisión en los principales sistemas de decisión fitosanitaria
| Variable | Inspección / Calendario | Estación Meteorológica | FuturCrop (SaaS) |
|---|---|---|---|
| Coste anual por hectárea | 120–350 €/ha | 550–1.300 € primer año + 80–120 €/año | 99–199 €/año |
| Reducción real de tratamientos | 0–10% | 0–5% | 35–60% |
| Ahorro anual estimado en fitosanitarios | 0–200 €/ha | 20–120 €/ha | 350–850 €/ha |
| Reducción de pérdidas de rendimiento | 0–5% | 0–3% | 8–20% |
| Eficiencia del control | 20–45% (variable) | 25–40% | 75–92% |
| Capacidad de predicción de plagas | No | No | Sí: fases, riesgo y momento óptimo |
| Alertas de riesgo | No | No | Sí |
| Necesidad de hardware adicional | No | Sí | No |
| Tiempo invertido en monitoreo | Alto | Medio | Bajo |
| Precisión en la toma de decisiones | Baja–Media | Baja | Media–Alta |
| Riesgo de intervenir fuera de tiempo | Alto | Alto | Muy bajo |
| Escalabilidad | Muy baja | Baja | Alta |
| Parámetro de Eficiencia | Monitoreo Manual / Por Calendario | Estación Meteorológica | FuturCrop (Modelo Predictivo) |
|---|---|---|---|
| Pérdida de Fruta/Cosecha | Alta (15% - 30% o más). Las aplicaciones no siempre coinciden con los picos de población de la plaga. | Media-Alta (10% - 20%). Mejora el timing, pero no considera la biología completa de la plaga. | Baja (2% - 8%). Predice el momento exacto de eclosión y desarrollo, permitiendo intervenciones precisas. |
| Precisión del Aviso | Baja. Subjetiva y depende de la experiencia y frecuencia del muestreo. Pueden pasarse por alto focos de infestación. | Media. Alerta sobre condiciones favorables, pero no sobre la presencia o estado real de la plaga. ("Hay riesgo, pero no sé si está"). | Muy Alta. Modela el desarrollo de la plaga en tiempo real, predecindo los estados más vulnerables (eclosión, larvas) con alta exactitud. |
| Número de Tratamientos | Alto y Fijo. Se realizan aplicaciones periódicas independientemente de la necesidad real. | Medio. Se reducen respecto al calendario, pero aún se pueden hacer tratamientos "preventivos" innecesarios. | Bajo y Óptimo. Los tratamientos se aplican solo cuando y donde son estrictamente necesarios, sincronizados con la ventana de vulnerabilidad. |
| Coste de Tratamientos | Alto. Gasto constante en fitosanitarios, mano de obra y maquinaria. | Medio. Reducción del gasto en productos, pero mantiene costes de mano de obra y monitoreo. | Bajo. Maximiza la eficacia de cada aplicación, reduciendo significativamente la cantidad de producto y los costes asociados. |
| Impacto Ambiental | Alto. Lixiviación de productos, daño a fauna auxiliar (enemigos naturales), riesgo de resistencias. | Medio. Reduce el número de aplicaciones, pero el timing no siempre es el óptimo, pudiendo seguir afectando a la fauna beneficiosa. | Bajo. Minimiza la carga de productos en el ecosistema, preserva los enemigos naturales y reduce el riesgo de generar resistencias. |
| Mano de Obra Requerida | Alta para el monitoreo manual. Media-Alta para aplicaciones por calendario. | Media. Requiere instalación, mantenimiento e interpretación de datos climáticos. | Baja una vez implementado. El sistema automatiza el monitoreo y las alertas, liberando tiempo para la acción dirigida. |
| Prevención de Resistencias | Baja. La presión selectiva constante y en diferentes estadios promueve la aparición de resistencias. | Media. Al reducir el número de aplicaciones, disminuye la presión, pero la imprecisión del timing puede no eliminarla. | Alta. Al atacar en el momento y estado de mayor vulnerabilidad, se maximiza la eficacia y se reduce drásticamente la selección de individuos resistentes. |
| Enfoque Principal | Reactivo / Preventivo indiscriminado. Se actúa cuando se ve el problema o por rutina. | Preventivo basado en riesgo. Se actúa cuando las condiciones ambientales son propicias. | Predictivo y Preventivo. Se anticipa al ciclo biológico de la plaga, actuando de forma proactiva en su punto débil. |
| Fiabilidad | Variable y dependiente de la persona. Sujeta a error humano y condiciones climáticas que impidan el muestreo. | Media. Depende de la calidad de los datos y de la correlación entre clima y biología de la plaga, que puede no ser perfecta. | Alta y Consistente. Basada en modelos biológicos científicos y datos en tiempo real, es objetiva y reproducible. |
| Parámetro de Eficiencia | Monitoreo Manual / Por Calendario | Estación Meteorológica | FuturCrop (Modelo Predictivo) |
|---|---|---|---|
| Pérdida de Fruta/Cosecha | Alta (15% - 30% o más). Las aplicaciones no siempre coinciden con los picos de población de la plaga. | Media-Alta (10% - 20%). Mejora el timing, pero no considera la biología completa de la plaga. | Baja (2% - 8%). Predice el momento exacto de eclosión y desarrollo, permitiendo intervenciones precisas. |
| Precisión del Aviso | Baja. Subjetiva y depende de la experiencia y frecuencia del muestreo. Pueden pasarse por alto focos de infestación. | Media. Alerta sobre condiciones favorables, pero no sobre la presencia o estado real de la plaga. ("Hay riesgo, pero no sé si está"). | Muy Alta. Modela el desarrollo de la plaga en tiempo real, predecindo los estados más vulnerables (eclosión, larvas) con alta exactitud. |
| Número de Tratamientos | Alto y Fijo. Se realizan aplicaciones periódicas independientemente de la necesidad real. | Medio. Se reducen respecto al calendario, pero aún se pueden hacer tratamientos "preventivos" innecesarios. | Bajo y Óptimo. Los tratamientos se aplican solo cuando y donde son estrictamente necesarios, sincronizados con la ventana de vulnerabilidad. |
| Coste de Tratamientos | Alto. Gasto constante en fitosanitarios, mano de obra y maquinaria. | Medio. Reducción del gasto en productos, pero mantiene costes de mano de obra y monitoreo. | Bajo. Maximiza la eficacia de cada aplicación, reduciendo significativamente la cantidad de producto y los costes asociados. |
| Impacto Ambiental | Alto. Lixiviación de productos, daño a fauna auxiliar (enemigos naturales), riesgo de resistencias. | Medio. Reduce el número de aplicaciones, pero el timing no siempre es el óptimo, pudiendo seguir afectando a la fauna beneficiosa. | Bajo. Minimiza la carga de productos en el ecosistema, preserva los enemigos naturales y reduce el riesgo de generar resistencias. |
| Mano de Obra Requerida | Alta para el monitoreo manual. Media-Alta para aplicaciones por calendario. | Media. Requiere instalación, mantenimiento e interpretación de datos climáticos. | Baja una vez implementado. El sistema automatiza el monitoreo y las alertas, liberando tiempo para la acción dirigida. |
| Prevención de Resistencias | Baja. La presión selectiva constante y en diferentes estadios promueve la aparición de resistencias. | Media. Al reducir el número de aplicaciones, disminuye la presión, pero la imprecisión del timing puede no eliminarla. | Alta. Al atacar en el momento y estado de mayor vulnerabilidad, se maximiza la eficacia y se reduce drásticamente la selección de individuos resistentes. |
| Enfoque Principal | Reactivo / Preventivo indiscriminado. Se actúa cuando se ve el problema o por rutina. | Preventivo basado en riesgo. Se actúa cuando las condiciones ambientales son propicias. | Predictivo y Preventivo. Se anticipa al ciclo biológico de la plaga, actuando de forma proactiva en su punto débil. |
| Fiabilidad | Variable y dependiente de la persona. Sujeta a error humano y condiciones climáticas que impidan el muestreo. | Media. Depende de la calidad de los datos y de la correlación entre clima y biología de la plaga, que puede no ser perfecta. | Alta y Consistente. Basada en modelos biológicos científicos y datos en tiempo real, es objetiva y reproducible. |