El grupo trabaja ya en una línea de investigación varietal con la que busca adentrarse en categorías que, hasta el momento, no formaban parte de su catálogo comercial: melocotón, platerina y paraguayo.
La responsable de Innovación y Nuevo Desarrollo, Ana Hernández, explica que la compañía está testando nuevos materiales en sus propias condiciones de cultivo para comprobar si estas variedades son capaces de responder a las exigencias de una producción tan temprana.
Durante años, Paloma dejó fuera el melocotón porque las variedades disponibles no ofrecían las cualidades organolépticas necesarias en esa época tan temprana, “pero hoy ya estamos realizando pruebas con melocotón, platerina y paraguayo para evaluar su adaptación.”
En este contexto, la innovación varietal se apoya en el trabajo con obtentores especializados. Paloma trabaja con PSB, cuyos desarrollos están orientados a zonas y calendarios de producción temprana. Las nuevas variedades que se están imponiendo en este segmento responden a un perfil muy concreto: fruta subácida, con firmeza, coloración atractiva y un buen nivel de sabor, incluso fuera de la campaña tradicional.
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El salto más significativo se está dando en el uso de tecnología aplicada al campo. Al trabajar bajo malla, Paloma no puede recurrir al análisis mediante drones, por lo que ha incorporado sistemas de captación de imágenes con cámaras instaladas en un quad que recorre las parcelas. Esta tecnología permite analizar el cultivo árbol por árbol y obtener información clave para la toma de decisiones.
Uno de los usos más relevantes se produce durante el aclareo. En fruta de hueso, dejar el número adecuado de frutos en el árbol es determinante para alcanzar el calibre y la calidad deseados.
La misma tecnología se utiliza más adelante para la predicción de cosecha. Cuando el fruto ya ha crecido, el sistema permite estimar la producción real de cada parcela.
A esta herramienta se suman los dendrómetros, dispositivos que miden en tiempo real el crecimiento del fruto. La combinación de estos datos con registros de campañas anteriores, información climática e inteligencia artificial permite anticipar con mayor exactitud el inicio de la recolección.
