El sector agrícola se encuentra en una coyuntura crítica, ya que se enfrenta a una creciente demanda mundial de alimentos, a la volatilidad del cambio climático y a la presión de operar de manera más sostenible. Los métodos agrícolas tradicionales, que a menudo se basan en la intuición y la observación manual, tienen dificultades para optimizar el rendimiento de los cultivos y el uso de los recursos. Esto conduce a estrategias de plantación ineficientes, a un uso subóptimo del agua y los fertilizantes y a una alta vulnerabilidad a las crisis ambientales. El enorme volumen de datos satelitales, sensoriales e históricos, combinado con variables ambientales complejas, hace Inteligencia artificial y análisis predictivo avanzado indispensable para aprovechar todo el potencial de la agricultura.

En Zyllica, aprovechamos el poder de la inteligencia artificial y el análisis predictivo para revolucionar las prácticas agrícolas. Nuestra metodología transforma la agricultura tradicional en una ciencia de precisión, lo que permite a las empresas agrícolas mejorar el rendimiento de los cultivos, optimizar la asignación de recursos y construir una cadena de suministro de alimentos más resiliente. Nuestro enfoque incluye datos geoespaciales y ambientales integrados, modelos predictivos del rendimiento, asignación óptima de recursos y simulación de riesgos y planificación proactiva.