Picketa Systems, una startup de Canadá, vende un lector portátil que promete medir 13 nutrientes de una hoja en un minuto, pero un estudio independiente de Nebraska muestra que el análisis foliar en tiempo real todavía necesita calibración frente al laboratorio.

En Fredericton, Canadá, la startup Picketa Systems vende un lector portátil que, según la empresa, estima 13 nutrientes de una hoja en menos de un minuto, sin esperar los resultados de un laboratorio. Su lema en redes es que prefieren los datos a las conjeturas, y su dispositivo, el LENS, promete llevar el análisis foliar en tiempo real a la decisión de fertilizar. Las cifras de la empresa son llamativas, pero un estudio independiente de la Universidad de Nebraska-Lincoln muestra que, al menos en su versión de 2024 para maíz, aún había diferencias importantes con el laboratorio.

Qué es el LENS y cómo funciona

LENS significa Leaf Evaluated Nutrient System. Picketa nació en 2020 como proyecto de egreso de estudiantes de ingeniería de la Universidad de Nuevo Brunswick, según Entrevestor, y la fundaron Xavier Hébert-Couturier, hoy director ejecutivo, Maxime Dumont, Dominic Levesque y Zachary Andersen. El equipo usa sensores ópticos que miden cómo una hoja refleja la luz a lo largo de un espectro, y un modelo de aprendizaje automático traduce esa lectura en concentraciones de nutrientes.

Quien muestrea reúne entre 10 y 15 hojas sin daño ni enfermedad de una zona del campo y escanea cada una con la sonda, según The Western Producer. Los datos viajan a la nube y llegan a la plataforma Fieldbook, donde el agrónomo los comparte con el productor. Hébert-Couturier dice que el sistema mide 13 nutrientes, desde nitrógeno, nitrato, fósforo y potasio hasta micronutrientes como calcio, boro, manganeso y magnesio. El tejido sigue recogiéndose a mano.

Por qué importa el análisis foliar en tiempo real

El análisis de laboratorio tradicional exige tomar las muestras, enviarlas y esperar entre 3 y 7 días por los resultados, según el estudio de Nebraska, con un costo por muestra relativamente alto. Hébert-Couturier dijo a AgFunderNews que la mayoría de los productores sigue sin hacer análisis de tejido, que lo hace quien tiene una meta de rendimiento o quien enfrenta un problema, y que el estándar con el que compite su producto no es el laboratorio sino la inspección visual.

También critica los niveles críticos que usan los laboratorios, que según él se definieron sobre todo en la década de 1970 y son amplios, a veces uno solo por cultivo. La empresa dice trabajar con instituciones agronómicas para obtener recomendaciones por región, variedad o meta. Y como muestrear con el LENS es sencillo, el agrónomo puede comparar lecturas antes y después de una aplicación para ver su efecto, algo que Hébert-Couturier dice que los asesores valoran.

Lo que dice la empresa

Picketa asegura que su plataforma puede reducir hasta 20 % el gasto en fertilizante en la temporada, una afirmación de la empresa. Según AgFunderNews, lo usan 45 distribuidores de insumos en Norteamérica, y hay cultivos validados como papa, maíz y canola, con soya y trigo en expansión. En 2023, CropLife informó de más de 3.300 escaneos que, según el medio, ahorraron a cada cliente unos US$7.000 y cerca de 100 horas de trabajo, cifras de origen empresarial.

Cobra US$10.000 al año por el equipo, muestreo ilimitado, soporte y Fieldbook, y destina 10 % de esa tarifa a validar con muestras de laboratorio. En 2026 cerró una ronda de CAD 2,1 millones (US$1,5 millones, según AgFunderNews; otros medios la informan como US$2,1 millones), liderada por Tall Grass Ventures, con BDC Seed Fund, Verdex Capital y Skull Diamond & Heart Capital, y la vuelta de inversionistas anteriores.

Qué encontró un estudio independiente en maíz

Investigadores de la Universidad de Nebraska-Lincoln compararon en 2024 el LENS con análisis de laboratorio en un ensayo de maíz en el condado de York, con cuatro tratamientos de nitrógeno y cuatro repeticiones. Tomaron la hoja de la espiga en floración y la mandaron a un laboratorio comercial que usa espectrometría de plasma, método de referencia. El trabajo, publicado en diciembre de 2025 como preprint, es decir, sin revisión de pares, declara no tener conflictos de interés ni financiamiento.

Con el modelo de maíz de 2024, el LENS estimó nitrógeno en 4,4 a 4,6 %, frente a 2,9 a 3,2 % del laboratorio, y no detectó diferencias entre tratamientos, mientras que el laboratorio detectó una. Magnesio y azufre coincidieron bien, con diferencias de 14 % y 5 %, pero el potasio quedó 42 % más alto, el calcio 54 %, el cobre 90 %, el hierro 45 %, el zinc 33 % y el manganeso casi cuatro veces más, mientras el boro quedó 67 % más bajo. Ambos métodos mostraron patrones parecidos entre tratamientos, y la inspección visual detectó mejor la deficiencia severa.

Los autores concluyen que la tecnología es prometedora, pero que esa primera versión necesitaba más calibración antes de usarse sola, y que el laboratorio sigue siendo la referencia. Agregan que versiones posteriores mejoraron, según estudios ciegos de Kansas y Ontario, aunque se trata de informes de la propia empresa que no están publicados.

Validación en curso y una prueba en Chile

Picketa trabaja con las universidades de Guelph, Missouri, Nebraska-Lincoln y Cornell para calibrar su plataforma. El Olds College, de Alberta, evalúa su exactitud con muestras pareadas frente al laboratorio, y la empresa fue elegida para la red de validación de Farm Credit Canada, con cuatro centros de prueba. Según The Western Producer, en el invierno previo a abril de 2024 la empresa llevó un equipo a Chile para seguir calibrándolo en maíz. Las fuentes revisadas no informan resultados de esa prueba. En camino están algodón, cebolla y tomate.

Datos sí, pero con calibración

Para los productores, decidir con datos y no a ojo es una idea atractiva, pero el estudio de Nebraska recuerda que un lector rápido aún no reemplaza al laboratorio. Mientras no haya validación independiente para su cultivo y su región, conviene usar estas herramientas como complemento y contrastar sus lecturas con análisis de laboratorio. El análisis foliar en tiempo real puede acortar el tiempo entre muestrear y decidir, y lo que falta es que su precisión se confirme fuera del discurso de quien lo vende.

AgFunderNews, Universidad de Nebraska-Lincoln, Research Square, The Western Producer, Manitoba Co-operator, CropLife, Entrevestor, BetaKit, Fundación de Innovación de Nuevo Brunswick, Olds College, Farmtario, PotatoPro y Asociación Internacional de Fertilizantes.

por José Rios