El impacto de la Inteligencia Artificial en la agricultura: Potencial y oportunidades (II)

En estos años trabajando entre España y Latinoamérica, allí, donde el surco se cruza con la tecnología, he visto cómo la inteligencia artificial empieza a transformar no solo la agricultura, sino también a las personas que la hacen posible. Y, sin embargo, hay áreas estratégicas donde la innovación apenas ha tocado la puerta.

En esta segunda parte del artículo, vamos a explorar los nichos de mayor impacto para el futuro cercano y las oportunidades concretas que la inteligencia artificial ya está abriendo en el agro. Desde gemelos digitales que simulan tu finca, hasta modelos que predicen rendimientos o automatizan la gestión técnica. La IA empieza a ocupar su sitio en el campo. Pero una cosa es tener tecnología, y otra muy diferente es saber usarla bien.

Pero seamos claros: los datos por sí solos no cultivan nada. La clave no está en tenerlos, sino en saber qué hacer con ellos. Y ahí es donde se juega la diferencia entre una tecnología útil y, el simple ruido digital.

Tras años trabajando en la intersección entre tecnología y agro, puedo decir que, aunque la inteligencia artificial ya ha comenzado a transformar muchos aspectos de la agricultura, existen áreas estratégicas aún poco exploradas que representan un enorme margen de crecimiento e innovación. Estos nichos no solo tienen relevancia tecnológica, sino también un alto impacto directo en la rentabilidad, la sostenibilidad y la resiliencia del sector agroalimentario.

Veamos algunos de ellos:

1. Gestión de riesgos agronómicos: de lo reactivo a lo preventivo

La mayoría de las soluciones actuales basadas en IA se enfocan en la optimización operativa (riego, fertilización, siembra, etc.). Sin embargo, hay un campo con enorme potencial: la gestión predictiva de riesgos.

Esto incluye:

• Modelos de IA que anticipan condiciones propensas a plagas, enfermedades o estrés hídrico con base en múltiples variables (clima, suelo, historial productivo, genética).
• Integración con seguros agrícolas para crear modelos de cobertura adaptativa que se ajusten en tiempo real al riesgo efectivo.
• Simulaciones que permitan a los productores diseñar estrategias agronómicas más robustas frente a eventos extremos.

La evolución de la IA en este campo puede marcar un antes y un después: reducir pérdidas, mejorar la planificación y fortalecer la resiliencia frente al cambio climático.

2. Gemelos digitales para explotaciones agrícolas: el salto a la virtualización del agro

El concepto de 'digital twin', ampliamente aplicado en industria, automoción o construcción, tiene un potencial transformador en la agricultura, aunque todavía es incipiente.

Estos sistemas, combinados con IA, podrían convertirse en centros de mando para la gestión agronómica, mejorando el control, la trazabilidad y la eficiencia, especialmente en explotaciones medianas y grandes.

3. IA generativa para asesoramiento técnico y automatización administrativa

Mientras el campo avanza en sensores y maquinaria inteligente, las tareas administrativas siguen siendo una carga operativa importante para productores, asesores y cooperativas.

La IA generativa (como los modelos de lenguaje tipo GPT o LLMs específicos del agro) tiene un papel clave para:

• Redactar automáticamente informes técnicos, bitácoras de cultivo, fichas de seguimiento o documentación para certificaciones.
• Generar respuestas automatizadas y contextualizadas para consultas agronómicas frecuentes.
• Servir como copiloto para técnicos y agrónomos, ayudando a sintetizar datos, recomendar prácticas o alertar sobre desvíos.

Esta línea de desarrollo puede liberar tiempo y recursos humanos, aumentar la calidad del asesoramiento y reducir errores administrativos que, en muchos casos, derivan en penalizaciones o pérdida de ayudas.

4. Educación digital para agricultores: formar para transformar

Ninguna tecnología se adopta bien sin conocimiento. Y en el caso de la IA, el gap formativo es uno de los mayores cuellos de botella en su escalabilidad real, especialmente en el sector agrícola. Además, integrar la IA como herramienta educativa en sí misma, por ejemplo, tutores virtuales, asistentes interactivos, simuladores, puede revolucionar la forma en que se forma y actualiza el capital humano del agro.

Estos cuatro nichos, representan zonas de oportunidad estratégica para startups, centros de I+D, administraciones y grandes empresas agroalimentarias. Activarlos no solo ampliará el impacto real de la inteligencia artificial en el sector, sino que permitirá que más actores puedan acceder, aplicar y beneficiarse de esta revolución tecnológica de manera equitativa, útil y contextualizada.

La Inteligencia Artificial (IA) está irrumpiendo con fuerza en el sector agroalimentario, no solo como una herramienta tecnológica, sino como un verdadero motor de transformación, afirma Adolfo Peña Acevedo, Dr. Ingeniero Agrónomo por la ETSIAM de la Universidad de Córdoba. Lejos de limitarse a la IA generativa basada en grandes modelos de lenguaje, su aplicación en la agricultura abarca un espectro mucho más amplio: desde la construcción de modelos predictivos hasta el desarrollo de asistentes virtuales o gemelos digitales que optimizan la toma de decisiones a lo largo de toda la cadena de valor, en todo tipo de cultivos, señala Adolfo Peña.

Según su visión, "gracias a sensores, plataformas conectadas y análisis inteligente de datos, hoy es posible anticiparse a enfermedades, plagas o periodos de estrés hídrico, ajustar con precisión el riego y la fertilización, automatizar labores agrícolas y mejorar la trazabilidad y calidad en los procesos industriales", explica. La IA no sustituye al agricultor, lo empodera con conocimiento y capacidad de anticipación.

En este contexto, los espacios de datos agroalimentarios (data spaces) jugarán un papel crucial en los próximos años, destaca Peña. Estos ecosistemas seguros, federados e interoperables permitirán compartir datos entre agricultores, industrias, centros de investigación y administraciones, multiplicando así el valor del dato y desbloqueando el verdadero potencial de la IA en el sector.

El reto ya no es tecnológico, sino de gobernanza, formación e infraestructuras. "Apostar por una agricultura inteligente, conectada y basada en datos es clave para avanzar hacia un modelo más eficiente, competitivo y sostenible, en el que la inteligencia artificial y humana trabajen juntas para cultivar futuro", concluye.

El despliegue a gran escala de la Inteligencia Artificial en el agro no solo depende del desarrollo tecnológico, sino de la creación de un entorno estructurado, interoperable y accesible que facilite su implementación en la vida real de productores, técnicos, asesores y empresas agroalimentarias.

En ese contexto, varias recomendaciones se posicionan como prioridades estratégicas para la UE y los Estados miembro. Algunas de ellas son:

1. Crear un Espacio Común Europeo de Datos Agrícolas (European Agricultural Data Space)

La adopción de IA de forma eficiente requiere datos masivos, estructurados y accesibles. Sin embargo, en la actualidad, los datos agrícolas se encuentran dispersos entre plataformas privadas, registros públicos, sensores, maquinaria, satélites y software de gestión, sin una gobernanza común.

Un Espacio Común Europeo de Datos Agrícolas permitiría:

• Unificar fuentes heterogéneas bajo un marco normativo claro (alineado con el Reglamento de Datos y la Ley de Gobernanza de Datos de la UE).
• Garantizar la soberanía del agricultor sobre sus propios datos, con mecanismos de control, cesión voluntaria y trazabilidad del uso.
• Fomentar la innovación abierta y el desarrollo de nuevas soluciones basadas en IA, especialmente por parte de startups y centros de investigación.

Este espacio actuaría como infraestructura crítica para que los algoritmos puedan entrenarse, mejorar su precisión y ofrecer servicios realmente personalizados para las condiciones agronómicas de cada región.

2. Mejorar la interoperabilidad entre datos geoespaciales

La información geoespacial (imágenes satelitales, mapas de suelos, catastro, uso del agua, cobertura vegetal, etc.) es un insumo clave para el desarrollo de soluciones basadas en IA. No obstante, hoy existen grandes barreras de acceso, formatos no estandarizados y baja integración entre plataformas nacionales y comunitarias.

Mejorar la interoperabilidad implicaría:

• Aplicar estándares abiertos (como los definidos por INSPIRE) para asegurar que los datos puedan ser compartidos y reutilizados por diferentes actores tecnológicos y administrativos.
• Facilitar la conexión entre datos públicos y privados, por ejemplo, entre los datos del CAP (PAC) y plataformas de gestión agrícola.
• Garantizar una lectura automatizable por parte de modelos de IA, sin necesidad de intervención manual o costosa reestructuración.

Con ello, se reduciría la duplicidad de tareas, se optimizarían los modelos predictivos y se facilitaría una toma de decisiones territorializada, fundamentada y trazable.

3. Desarrollar una identificación agrícola digital única

La IA requiere trazabilidad y vinculación de datos a unidades productivas reales. En la actualidad, cada país gestiona su propio sistema de identificación de explotaciones, con diferentes criterios, nomenclaturas y estructuras, lo que complica el despliegue de soluciones transversales a nivel europeo.

Proponer una identidad agrícola digital europea permitiría: unificar la referencia, facilitar el seguimiento y análisis histórico de datos e integrar múltiples servicios en una sola arquitectura interoperable.

Además, esta identificación actuaría como clave de acceso a servicios digitales personalizados y permitiría escalar soluciones de IA de forma más ágil, segura y respetando la privacidad.

4. Implementar modelos de dominio agrícola que reduzcan costes y barreras técnicas

Uno de los principales retos de la IA en el agro es su coste de entrada. Entrenar modelos desde cero para cada contexto agronómico local suele ser ineficiente y costoso, especialmente para pequeñas y medianas empresas o cooperativas. Por eso, urge crear modelos de dominio agrícola reutilizables.

Este enfoque permitiría democratizar la IA en el agro, acelerar el desarrollo de soluciones verticales (por rubro o cadena de valor) y reducir drásticamente los tiempos y costes de implementación. Sería el equivalente a tener una 'plantilla inteligente' que cada productor o empresa pueda adaptar a su realidad.

Estas recomendaciones no son solo mejoras técnicas, son condiciones habilitantes para que la IA deje de ser una tecnología de nicho y se convierta en una herramienta escalable, equitativa y eficaz para toda la cadena agroalimentaria europea.

1. Automatización de campo (tractores y robots autónomos)

La mecanización inteligente ataca directamente la escasez de mano de obra y el encarecimiento salarial. El segmento global de tractores autónomos crecerá un 25% anual hasta 2030 , mientras que el mercado de robótica agrícola pasará de 12,2 M USD (2025) a 139,4 M USD (2035) (CAGR 24,8%). Fabricantes como John Deere (autonomous 8R), CNH-Raven, Monarch Tractor o start-ups como Naïo Technologies y Harvest CROO están desplegando flotas que trabajan 24/7 sin conductor.

2. Monitorización con drones y satélites

La vigilancia aérea, potenciada por modelos de visión artificial, acelera la detección de estrés y plagas. El mercado de IA en drones crecerá un 30,5% CAGR 2025-2030, saltando de 31,9 M USD a 120,4 M USD. Plataformas como Taranis, Descartes Labs o Lense AI (Farmevo) transforman miles de imágenes en alertas de riego o nutrición casi en tiempo real.

3. Insumos de precisión (pulverización, riego, fertilización)

La IA permite aplicar 'sólo lo necesario'. La tecnología See & Spray™ de John Deere reduce un 59% el consumo de herbicida en maíz, soja y algodón (pruebas de campo reportan ahorros de miles de litros por explotación). Start-ups como Ecorobotix (micro-dosificación) o CropX (riego inteligente) multiplican este ahorro para fertilizantes y agua.

4. Analítica predictiva y gestión del riesgo climático

Modelos de machine learning combinan históricos y datos en tiempo real para anticipar clima, enfermedades y rendimientos. En India, proyecciones advierten pérdidas de 10-30% en cultivos de secano hacia 2050 si no se actúa. Firmas como Tomorrow.io (pronóstico hiperlocal), Sencrop (redes de estaciones) o la aseguradora paramétrica Pula, que ya cubre a 20 millones de agricultores y ha pagado 120 M USD en indemnizaciones, convierten esos modelos en decisiones y coberturas financieras.

La automatización genera nuevos datos, que a su vez alimentan la analítica predictiva, mejorando la trazabilidad y desbloqueando la financiación climática.

5. Impulso de las políticas públicas

Las ayudas reducen la barrera de entrada y generan demanda asegurada:

• India lanzó la Misión de Agricultura Digital (sept-2024) con 2.817 crores INR.
• La PAC 2023-27 reserva 8.000 M€ de Next Generation EU para digitalizar el campo.
• El USDA y NIFA financian capacidades de IA en universidades agrarias.

Esto crea nichos para proveedores de software, sensores y formación especializados.

6. Trazabilidad y cumplimiento ESG

Consumidores, retailers y reguladores exigen transparencia. El negocio de food-traceability crecerá de 23,8 M USD (2024) a 38,5 M USD (2029) (CAGR 10,1%). Soluciones basadas en IA desde IBM Food Trust hasta herramientas de escaneado documental automatizan auditorías, certificaciones y reporting de huella de carbono.

7. Mercado de carbono y MRV del suelo

La demanda de créditos 'in-set' abre espacio a plataformas de monitoreo, reporte y verificación (MRV) con IA. Reuters destaca a Perennial y Downforce por mapear millones de hectáreas con modelos de aprendizaje automático, apoyados por financiación pública de 300 M USD en EEUU. En Europa, CinSOIL acaba de captar capital pre-semilla para MRV de carbono en cultivos.

8. Agri-Fintech y seguros inteligentes

Algoritmos de riesgo que combinan clima, satélite y transacciones, permiten conceder microcréditos o pólizas a productores sin historial bancario. Apollo Agriculture y Pula emplean modelos de IA para evaluar riesgo y ya muestran mejoras del 56% en el rendimiento de los agricultores beneficiados.

9. Agricultura de ambiente controlado (CEA)

La IA maximiza luz, CO₂ y clima en invernaderos y granjas verticales. El mercado de smart-greenhouse escalará de 1,91 M USD (2023) a 4,39 M USD (2032) (CAGR 9,7%). Firmas como Plenty, AeroFarms o Crop One reportan incrementos de productividad de dos dígitos usando gemelos digitales y control predictivo.

Estas oportunidades se retroalimentan. La automatización genera nuevos datos, que a su vez alimentan la analítica predictiva, mejorando la trazabilidad y desbloqueando financiación climática. Para los actores del ecosistema (fabricantes, start-ups, integradores, gobiernos) el momento de capturar valor es ahora, antes de que los estándares tecnológicos y regulatorios queden consolidados.

Hablar de ecosistema de IA en la agricultura es hablar de una red global en movimiento.

Este ecosistema está compuesto por cinco nodos principales:

1. Startups agtech: impulsoras de soluciones disruptivas. Desde algoritmos de detección de enfermedades hasta robots de cosecha, las startups son el corazón innovador. Destacan en este espacio empresas como PEAT (Alemania), AgroSmart (Brasil), Augmenta (Grecia) o Agerpix (España).

2. Big techs: gigantes tecnológicos como Microsoft, IBM o Google desarrollan plataformas de análisis predictivo y servicios cloud para gestionar millones de datos agronómicos en tiempo real. Su entrada al sector ha acelerado la profesionalización digital del agro.

3. Instituciones académicas: universidades como Wageningen (Países Bajos), Davis (EEUU), São Paulo o la Universidad Politécnica de Valencia generan conocimiento aplicado y validan soluciones antes de su escalado.

4. Gobiernos y reguladores, desde la Unión Europea hasta INTA (Argentina) o EMBRAPA (Brasil): los organismos públicos definen las reglas del juego, financian proyectos, generan normativas y crean entornos de confianza.

5. Productores y cooperativas: sin ellos, la IA no tiene sentido. Son quienes deben integrar estas herramientas en sus rutinas, y cada vez más, lo hacen desde una lógica de eficiencia, trazabilidad y sostenibilidad.

Este ecosistema tiene un reto común, pasar de la promesa al impacto real. Alinearse. Interoperar. Hablar el mismo lenguaje. Y, sobre todo, colocar al productor en el centro, como usuario final de una tecnología que debe ser útil, comprensible y rentable.

El Observatorio de la Digitalización del MAPA confirma que el 67% de las cooperativas españolas ya emplean, al menos, una herramienta de agricultura de precisión.

De la mecanización a la inteligencia conversacional, el sector agrario se adentra en una nueva etapa donde el conocimiento se democratiza gracias a asistentes inteligentes, según expresó Custodio López Cruz, consultor AgroTech & Desarrollo de Negocio Agricultura 4.0 en Hispatec.

Un buen ejemplo es Margaret Professional Assistant (MPA), la asistente inteligente integrada en sus soluciones digitales. “Basada en tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y modelos de aprendizaje profundo entrenados con datos agronómicos reales, MPA permite interactuar en lenguaje natural, por texto o por voz, incluso a través de canales ampliamente utilizados como WhatsApp”, señala.

Según su visión, esto se traduce en beneficios tangibles: “Un técnico puede dictar las prescripciones de sanidad vegetal y enviarlas directamente a los aplicadores, facilitando la llevanza del cuaderno digital; un agricultor puede consultar las últimas entregas de una parcela de forma conversacional; o generar informes automáticos sobre consumo hídrico, fertilización o evolución de costes”, explica.

La clave, según destaca Custodio López, es que una herramienta como MPA “elimina barreras tecnológicas y democratiza el acceso a herramientas avanzadas, independientemente del nivel de formación digital. Actúa como un puente entre el conocimiento agronómico, la tecnología y la acción diaria, haciendo que la inteligencia artificial sea verdaderamente útil para todos”. “El verdadero salto no está solo en el avance tecnológico, sino en su capacidad de ser útil, accesible y operativa para cualquier profesional del sector”, concluye.

A escala europea, el último estudio de Globenewswire subraya el salto hacia sensores IoT y analítica predictiva como motor de competitividad hasta 2034. El reto ya no es si incorporar IA, sino cómo integrarla para convertir los datos en margen neto por hectárea.

El horizonte de la IA en la agricultura es tan amplio como desafiante. Algunos vectores clave ya comienzan a perfilarse en cinco apartados:

1. Personalización algorítmica

Los modelos pasan de reglas genéricas a recomendaciones específicas de parcela. Ejemplo: la herramienta desarrollada por Purdue, Cornell y el Centro Dale Bumpers (marzo 2024) combina clima y genética, para anticipar el rendimiento del arroz y medir la resiliencia varietal. Este enfoque 'cultivo-genoma-clima' marca el estándar de los próximos años.

2. Convergencia IA + IoT + geoespacial

Sensores en campo, estaciones meteorológicas y satélites alimentan algoritmos que ajustan riego, nutrición y cosecha en tiempo real. La monitorización continua habilita mantenimiento predictivo y tratamientos milimétricos, elevando la eficiencia operativa y reduciendo insumos.

3. IA como servicio (AIaaS)

Plataformas cloud de pago por uso democratizan la tecnología para pymes agrícolas: diagnósticos de sanidad vegetal, predicción de rendimiento o pulverización de precisión sin comprar hardware ni mantener servidores. Con la mejora de la conectividad rural y el acceso móvil, AIaaS se perfila como modelo dominante de despliegue global.

4. Analítica predictiva de extremo a extremo

Los modelos de IA integran históricos, satélite y datos en vivo para anticipar producción, precios y logística. Esto permite a agricultores y cadenas de suministro ajustar inversiones, gestionar riesgo climático y optimizar almacenamiento y distribución con semanas de ventaja.

5. Gemelos digitales agrícolas

Los gemelos digitales se están convirtiendo en la sexta gran palanca de la IA agro a la altura de la personalización algorítmica, el IoT o la IA-as-a-Service porque permiten crear una réplica virtual del campo capaz de 'probar' decisiones antes de ejecutarlas.

CASOS DE ÉXITO

Lo que sigue son casos de éxitos, experiencias del agro que ya están dando resultados:

• Simulación agronómica en tiempo real

Texas A&M AgriLife y otras instituciones ya usan gemelos digitales que fusionan teledetección, big data y modelos climáticos para predecir cómo responderá un cultivo a distintos escenarios de riego, fertilización o estrés hídrico, reduciendo riesgos ambientales y financieros.

• Plataformas comerciales en despliegue

El John Deere Operations Center actúa hoy como 'gemelo' de la explotación: integra datos de maquinaria, satélite y sensores para planificar, monitorizar y revisar cada labor, incluso con diagnósticos remotos y actualizaciones OTA.

• Generative-AI + digital twin

Start-ups y proveedores de software combinan gemelos digitales con IA generativa para ensayar estrategias (densidades de siembra, calendarios de pasadas, mezclas de cultivares) y recibir la mejor opción en segundos.

• Impacto en la cadena de valor

Más allá de la parcela, los gemelos digitales modelan la logística y la huella de carbono, mejoran la trazabilidad y facilitan la certificación de sostenibilidad ante compradores y reguladores.

• Qué cambia para el mercado

- Decisiones basadas en escenarios: del 'dashboard' descriptivo al simulador predictivo.

- Servicios nuevos: 'Digital-Twin-as-a-Service' para cooperativas y aseguradoras.

- Talento y datos: exige agrónomos capaces de parametrizar modelos y sistemas interoperables para alimentar la réplica virtual con datos limpios.

La dirección del mercado se orienta a soluciones hiperespecíficas, entregadas desde la nube e integradas con una capa densa de sensores, como el motor de la agricultura de precisión.

Sin embargo, la dependencia de cadenas de suministro globales y los vaivenes geopolíticos siguen siendo el principal riesgo para la velocidad de adopción y escalabilidad de la IA en el campo.

La IA promete rentabilidad, resiliencia y trazabilidad, pero ninguna línea de código salvará al agro si no reescribimos nuestro contrato social con la tierra.

1. Del dato al margen neto

Hoy, la inteligencia artificial no es una novedad que impresiona en las ferias, es la llave que convierte cada kilo de insumo en margen neto. Si el sector no se mueve con la misma velocidad que los algoritmos, otros decidirán por nosotros.

Lo disruptivo ya no es adoptar IA, sino hacerlo con propósito, ética y con el foco en el productor medio.

2. La revolución será gradual

No habrá un 'Big Bang' tecnológico. La adopción de sensores, datos y automatización avanzará paso a paso, hasta que la agricultura tradicional quede atrás sin que apenas lo advirtamos.

El reto no es si nos subimos a la ola, sino cómo garantizamos que nadie se quede en la orilla. Democratizar la IA es, en realidad, democratizar la oportunidad.

3. Un contrato social con el campo

La IA promete rentabilidad, resiliencia y trazabilidad, pero ninguna línea de código salvará al agro si no reescribimos nuestro contrato social con la tierra: datos abiertos, formación continua y modelos de negocio justos.

Invertir en talento rural y conectividad es tan estratégico como invertir en chips. El que entienda esto primero cosechará ventajas competitivas que no caben en un dashboard.

4. De pilotos a producción

Hemos visto suficientes demostraciones. Es hora de encender los motores de escala industrial. El paso decisivo es convertir pilotos aislados en flujos de trabajo integrados. Un gemelo digital que hable con la sembradora, con la póliza agraria y con la cuenta de resultados.

Quien lidere esta orquestación no solo venderá tecnología, además, venderá tiempo, agua y confianza.

5. El momento de la audacia

La agricultura del siglo XXI no se mide en hectáreas sino en terabytes. Frente a la escasez de agua, al estrés climático y la presión de los mercados, la respuesta no es cautela: “Es audacia informada”.

Si los algoritmos ya pueden anticipar una helada con días de margen, nuestra tarea es anticipar la estrategia con años de ventaja. La verdadera revolución no está en el sensor, sino en la alianza que forjamos entre ciencia, empresa y territorio. Solo quienes tejan esa red harán que la IA sea patrimonio de todo el agro y no un privilegio de unos pocos.

Hoy, la inteligencia artificial no es una novedad que impresiona en las ferias, es la llave que convierte cada kilo de insumo en margen neto. Si el sector no se mueve con la misma velocidad que los algoritmos, otros decidirán por nosotros.

El despliegue a gran escala de la Inteligencia Artificial en el agro no solo depende del desarrollo tecnológico, sino de la creación de un entorno estructurado, interoperable y accesible

Parte I: El impacto de la Inteligencia Artificial en la agricultura: Potencial y oportunidades (I)