RESUMEN:El objetivo del trabajo fue desarrollar una metodología para el procesamiento de información de una chacra de arroz generada con monitores de rendimiento; y su posterior utilización como punto de partida a un manejo sitio-específico. Se cuantificó y caracterizó la variabilidad espacio-temporal de los datos relevados durante dos campañas en una chacra comercial de arroz de 100 ha. Se estudió el efecto de los factores de manejo agronómico y la distribución espacial de las propiedades del suelo como causas de la variabilidad espacial del rendimiento. Además se realizó un análisis económico a partir de mapas de ingreso neto. El análisis de conglomerado identificó dos grupos de rendimiento contrastantes. Asociados a ellos, se encontraron diferencias en el contenido de arena y fósforo del suelo y diferencias en la implantación, lámina de agua y control de malezas. El análisis económico reveló que la zona de bajo rendimiento presentó pérdidas promedio de 361 dólares americanos ha-1 y la zona de alto rendimiento dio ganancias promedio de 280 dólares ha-1. El estudio demostró que las tecnologías asociadas a la agricultura de precisión permiten el análisis de la variabilidad espacial del rendimiento en chacras cuyos cultivos parecen uniformes. Se identificaron dos grupos de rendimiento contrastantes, los cuales podrían verse beneficiados con un manejo sitio-específico. La simple transformación de los datos del monitor de rendimiento en un mapa de ingreso neto se constituyó en una herramienta muy útil a la hora de tomar las decisiones acerca de potenciales estrategias para el manejositio específico de esta chacra.-.-.-.-.-.-.-.-.-. SUMMARY.The objective of this study was to develop a methodology for processing information from a rice field generated by yield monitors; and its subsequent use as a starting point to a site-specific management. The spatiotemporal variability of the yield monitor data relayed for two years in a commercial rice field of 100 ha was quantified and characterized. The effect of agronomy management factors and the spatial distribution of soil properties as the causes of the yield spatial variability were explored. Besides, an economic analysis with maps of net income was performed. The cluster analysis identified two zones of contrasting yield. Associated with them, differences in sand content, soil phosphorus, plant emergence, water depth, and weed control were found. The economic analysis showed that the low-yield zone presented average losses of 361 American dollars ha-1 and the high yield zone had average earnings of 280 dollars ha-1. Our study demonstrates that the technologies associated with precision agriculture allow the analysis of the yield spatial variability in fields that a first glance seem uniform. Two yield zones, which potentially could benefit from site-specific management, were identified. The simple data transformation of the yield data on a map of net income constitutes a very useful tool to make decisions about the potential strategies of site-specific management on this farm.