La técnica Hidroestimador para estimar precipitación por satélite fue desarrollada originalmente en la National Oceanic and Atmospheric Administration/National Environmental Satellite, Data, and Information Service (NOAA/NESDIS). En el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) de Argentina, esta técnica volvió a estar operativa a partir de septiembre de 2013, y utiliza imágenes del canal infrarrojo térmico del satélite GOES-13 e información de variables meteorológicas pronosticadas por el modelo ETA. Los píxeles de lluvia y no lluvia, se separan de acuerdo a un valor construido con la media y la desviación estándar de la temperatura de brillo en un área centrada en el píxel de interés. Las nubes en un determinado píxel, producen precipitación si poseen topes más fríos que la media de los píxeles circundantes. La tasa de precipitación, se ajusta teniendo en cuenta la humedad del entorno, a partir de datos de humedad relativa y agua precipitable de los modelos de pronóstico numérico. En la página web del SMN, los mapas de precipitación instantánea están disponibles cada 30 minutos, y los mapas de precipitación acumulada cada 6, 12 y 24 horas, con una resolución espacial de 4 km. Actualmente, se lleva adelante el seguimiento y la aplicación de diferentes cambios en el algoritmo con el fin de mejorar esta estimación, que incluyen una versión asociada al filtrado de nubes cirrus, como también la comparación con una versión que no discrimina clusters de nubes. En este trabajo, se realiza una validación cada 24 horas de la versión operativa y las versiones de prueba de la estimación de precipitación, teniendo en cuenta el periodo de un año completo de datos disponibles. Esta evaluación integral, consiste en el análisis de diferentes estadísticos en forma puntual, y en la red completa de estaciones pluviométricas disponible en tiempo real. En el sur de Sudamérica, que presenta diferentes regímenes de precipitación, se pudo observar en la validación diaria para los meses disponibles, que el Hidroestimador tiende a subestimar la precipitación en los eventos de precipitación débil, tal como mostraron Salio et al. (2015), pero aparece una sobrestimación importante en los eventos de precipitación más intensa.