Pocos mecanismos convierten los datos ecológicos específicos del campo en recomendaciones de gestión para la producción de cultivos con la incertidumbre adecuada. La agricultura de precisión se despliega principalmente para mejorar la eficiencia de las máquinas y el manejo zonal basado en el suelo, y el paradigma tradicional de la investigación en parcelas pequeñas no logra unir la investigación agronómica y la gestión efectiva bajo las restricciones de campo únicas de los agricultores. Este trabajo evalúa el uso de experimentos en fincas aplicados con tecnologías de agricultura de precisión y datos de código abierto para obtener conocimiento local de la variabilidad espacio-temporal en el rendimiento agroeconómico a escala de subcampo para acelerar el aprendizaje y superar el sesgo inherente en los enfoques de investigación tradicionales. La metodología de experimentación de precisión en fincas es un enfoque para mejorar las habilidades de los agricultores para tomar decisiones de entrada agronómicas específicas del lugar al simular una distribución de resultados económicos para el productor utilizando modelos de respuesta de cultivos específicos del campo que tienen en cuenta la incertidumbre espacio-temporal en las respuestas de los cultivos. La metodología es la base de un sistema de apoyo a la toma de decisiones que incluye un proceso cíclico de seis pasos que involucra tecnología de agricultura de precisión para aplicar experimentos, recopilar datos específicos del campo, incorporar enfoques modernos de gestión y análisis de datos, y generar recomendaciones de gestión como probabilidades de resultados. La cuantificación de la variabilidad en la respuesta de los cultivos a las entradas y el aprovechamiento del conocimiento histórico sobre el campo y las restricciones económicas hasta el momento en que se necesita una decisión permite inferir de manera probabilística que un escenario de gestión futuro superará a otro en términos de producción, economía y sostenibilidad. La metodología propuesta representa un avance sobre otros enfoques al comparar estrategias de gestión y proporcionar la probabilidad de que cada una aumente las ganancias del productor respecto a su gestión de entradas previa a escala de campo.