Inteligencia artificial e innovación en agricultura digital
1. Nuevas tendencias agrícolas
La producción tradicional —desde la selección y el riego hasta el transporte y la venta— gira en torno a las personas y a su experiencia acumulada. El resultado es una eficiencia baja, grandes oscilaciones y poca capacidad de controlar la calidad. Incrementar los viejos factores productivos ya no basta; hay que trasladar la toma de decisiones del “yo” al “dato” para planificar y ejecutar con precisión.
La transferencia de tierras, la concentración de explotaciones y el crecimiento de nuevos operadores agrícolas han creado condiciones favorables para aplicar innovaciones basadas en IA.
2. ¿Qué es la agricultura digital?
Conceptos como agricultura inteligente, de precisión, bajo invernadero o basada en datos comparten tres rasgos:
- Construyen modelos inteligentes sobre datos experimentales y experiencia histórica utilizando representación del conocimiento y razonamiento.
- Recopilan parámetros ambientales en tiempo real mediante sensores agrícolas.
- Analizan los grandes volúmenes de datos para extraer, predecir y visualizar información que mejore la toma de decisiones.
Entre todos, “agricultura digital” es el término más intuitivo. Considera la información digital como un nuevo factor productivo e integra internet, IoT, computación en la nube, big data, IA y equipos inteligentes con la agricultura moderna. Así logra sensorización completa, decisiones cuantitativas, control inteligente, insumos precisos y servicios personalizados: un ejemplo clásico de cómo la economía digital transforma industrias tradicionales.
3. Un mercado enorme
El informe Connected Farm de Huawei estima que el mercado potencial pasará de 13 800 millones de dólares en 2015 a 26 800 millones en 2020, con un crecimiento anual compuesto del 14,24 %.
4. La economía digital como motor
Los países líderes priorizan la tecnología agrícola adaptada a su realidad local. El informe 2017 de la Academia China de TIC señala que en 2016 la economía agrícola digital aportó más del 10 % del valor agregado en el Reino Unido (25,1 %), Alemania (21,3 %) y Corea del Sur (14,7 %), y superó ese umbral en EE. UU., Japón y Francia. China ocupó el noveno puesto con más del 5 %.
4.1. Estados Unidos: ventajas naturales y tecnología avanzada
EE. UU. es la nación agrícola más desarrollada y el mayor exportador mundial; el sector representa alrededor del 1,2 % del PIB. En los años ochenta creó el concepto de agricultura de precisión y la red AGNET, que cubre 46 estados, seis provincias canadienses y siete países adicionales, conectando al USDA, 15 agencias estatales, 36 universidades y numerosos agronegocios para intercambiar información en tiempo real. El 41,6 % de las granjas familiares, el 46,8 % de los establos y el 52 % de los agricultores jóvenes usan internet para obtener datos apoyados por servicios técnicos especializados.
El progreso tecnológico impulsa la productividad agrícola estadounidense. Robots, sensores de temperatura y humedad, imágenes aéreas y GPS ayudan a aumentar el rendimiento, mantener estables los costos y fortalecer la competitividad.
4.2. Alemania: la maquinaria avanzada acelera la transición digital
Alemania es uno de los principales productores agrícolas de la UE y el tercer exportador de alimentos del mundo. La agricultura, muy mecanizada y dominada por granjas familiares pequeñas y medianas, ha experimentado fusiones constantes gracias al aumento de la productividad. También fue pionera en “Industria 4.0”, cuyos principios reflejan los de la agricultura digital: IoT, big data y nube para recopilar, procesar y reenviar datos a la maquinaria. El resultado es un aumento adicional de la eficiencia.
El gobierno alemán considera la agricultura digital una prioridad y los grandes conglomerados lideran la I+D. Según la asociación de fabricantes de maquinaria, la inversión en tecnología agrícola alcanzó 5400 millones de euros en 2016. Además, Alemania se beneficia de la estrategia europea “Digitizing European Industry”, que busca modernizar los sectores tradicionales. Empresas como Bayer desarrollan plataformas de gestión agrícola digital y servicios de transformación integral para los agricultores.
4.3. Israel: la escasez obliga a innovar
Israel sufre escasez de agua dulce y lluvias; dos tercios del país son semiáridos o áridos, y al principio importaba el 80 % de sus alimentos. Tras décadas de modernización, la producción local cubre hoy el 95 % de la demanda. La falta de recursos obligó a mejorar la eficiencia, impulsando la agricultura digital y el uso de big data. El Estado apoya la innovación agritech mediante financiamiento a la I+D y a las startups. Tecnologías avanzadas en riego, automatización, mecanización e informatización han convertido al agro en el sector más productivo desde 2000.
“Ahorrar y ser eficientes” resumen el enfoque israelí. Preocupados por la seguridad alimentaria, el clima y la falta de agua, los agricultores adoptan tecnologías modernas para aprovechar al máximo cada gota, cada hectárea y cada hora de trabajo. Cámaras térmicas, sensores, drones, satélites y sondas monitorizan las parcelas 24/7 y envían datos directamente al productor, quien puede reaccionar más rápido, reducir daños y maximizar el rendimiento.
5. La oportunidad china con la revitalización rural y la 5G
5.1 Situación actual: adopción digital rezagada
El Libro Blanco del Desarrollo de la Economía Digital y el Empleo (2019) muestra que la economía digital agrícola equivale al 7,3 % del total, frente al 18,3 % en la industria y al 35,9 % en los servicios. La silvicultura, la pesca, la agricultura y la ganadería están por debajo de la mayoría de los sectores industriales y de servicios, lo que revela un amplio margen de mejora.
5.2 Viento político a favor
China lleva años apoyando la informatización rural. Desde el plan quinquenal de 2011, todos los Documentos Centrales n.º 1 mencionan la modernización agrícola. El de 2014 pedía construir un sistema de informatización y mecanización completo centrado en el IoT agrícola y el equipamiento de precisión. Tras 2015, la frecuencia de nuevas políticas se aceleró, reflejando la urgencia de la transformación digital.
En julio de 2017, el Consejo de Estado publicó el Plan de Desarrollo de la Nueva Generación de IA, que aboga por pilotos de agricultura inteligente como granjas, fábricas vegetales, ranchos, pesquerías, huertos, talleres de procesamiento y cadenas de suministro verdes. El plan nacional “13.º Cinco Años para la Informatización Agrícola y Rural” fijó un objetivo: que las aplicaciones de IoT y otras tecnologías superen el 17 % de las actividades productivas para 2020, con un crecimiento anual del 10,8 %.
6. Aplicaciones comerciales y casos prácticos
6.1 Mejoramiento asistido por diseño
La industria de las semillas es la colina estratégica de la competencia mundial. El mejoramiento por diseño combina genética, bioinformática, big data e IA; la concepción molecular es el frente principal. Mediante pruebas genéticas y datos de variación se identifican rápidamente los genes de interés y se predicen fenotipos, mientras que la edición genética crea nuevos rasgos y la IA diseña combinaciones óptimas de alelos.
6.2 Gestión del cultivo
Yunhe Zhilian, de Hangzhou, construye servicios centrados en el agricultor que integran ciencia agrícola y herramientas digitales. Proporciona planes basados en cultivos y en la demanda del mercado para equilibrar tiempo y recursos, reducir costos y mejorar la productividad integral. Con apoyo del IoT y la IA, implementa sistemas inteligentes que combinan monitorización ambiental, análisis de modelos de cultivo y control preciso para automatizar la programación, vigilancia y operaciones diferenciadas. En la gestión, los datos y la IA permiten decisiones digitales que preservan tanto el rendimiento como la calidad.
6.3 Robots agrícolas
- Robots de injerto: cultivos como la sandía o el tomate, susceptibles a enfermedades del suelo, dependen del injerto. El Instituto TGR de Japón construyó robots capaces de detectar plantones aptos y evitar los defectuosos, con una tasa de éxito del 98 %.
- Robots desmalezadores: las malezas compiten con los cultivos y albergan plagas; el abuso de herbicidas compacta el suelo y genera resistencia, y el deshierbe manual no es viable. Los robots con visión artificial segmentan suelo y plantas, localizan objetivos y eliminan malezas de forma continua.
- Robots de cosecha: la recolección manual es cara y sufre escasez de mano de obra en temporadas pico. OCTINION (Bélgica) desarrolló un robot para fresas basado en la plataforma autónoma Dribble que navega en invernaderos sin modificaciones, evalúa la madurez con visión y cosecha una fruta cada tres segundos con calidad similar a un operario experto.
- Tractores autónomos: en 2016 Case IH convirtió el Magnum T8 en un tractor autónomo equipado con radar, lidar y cámaras para esquivar obstáculos, planificar trayectorias, colaborar con máquinas tradicionales y volver a la base para reabastecerse antes de vaciarse, todo bajo supervisión remota.
- Robots sembradores: David Dorhout (Iowa) creó Prospero, un robot que analiza el suelo, calcula la densidad óptima y siembra automáticamente; varios robots pueden trabajar en formación para maximizar la eficiencia.
6.4 Detección de plagas y enfermedades
Monsanto y DataRobot desarrollaron un algoritmo de visión que reconoce plagas y patologías con un 95,7 % de precisión. La canadiense Resson usa IA para vigilar infestaciones, analizar tendencias y emitir alertas tempranas. Yunhe Zhilian equipa drones con sensores multiespectrales para captar datos de vegetación; un vuelo de 30 minutos cubre 300 mu (20 hectáreas) con un 95 % de exactitud.
6.5 Ensayos no destructivos
Las técnicas de procesamiento de imágenes miden tamaño, forma, color y otros parámetros sin dañar la fruta, lo que permite evaluar la calidad y clasificar los productos.
6.6 Fábricas de plantas
Las fábricas vegetales recopilan datos en tiempo real de los invernaderos mediante IoT y aplican big data e IA para controlar el entorno y la fertilización. Aumentan el rendimiento, mejoran la calidad, ahorran mano de obra y elevan la rentabilidad. En el futuro alimentarán misiones humanas de larga duración a Marte.
6.7 Ganadería
Cainthus (Canadá) utiliza cámaras y visión artificial para analizar rostros, emociones y salud de las vacas lecheras. Connecterra (Países Bajos) combina wearables con detectores fijos para supervisar la salud del hato y los ciclos de celo.
7. Desafíos del AI agrícola
7.1 Infraestructura rural débil
El rendimiento de las redes rurales globales es inferior al 20 % del urbano. Muchos campos carecen de cobertura móvil estable, lo que dificulta desplegar IoT y socava los proyectos de IA. Las restricciones a equipos de telecomunicaciones asequibles, como la prohibición estadounidense a Huawei, ralentizan aún más la conectividad rural.
7.2 Escasez de datos agrícolas
La mayoría de los despliegues de IA se centra en automatización industrial, ciudades inteligentes o educación, sectores con retornos elevados. Pocas empresas invierten en agricultura porque necesitan datos masivos, etiquetado iterativo y entrenamiento constante. Los ciclos de los cultivos solo generan datos a gran escala una vez al año, y construir conocimiento biológico puede tardar décadas. Todo ello reduce el entusiasmo por la I+D agraria.
7.3 Riesgos de aplicar metodologías lean
El método lean prioriza la adaptación rápida, pero la agricultura está condicionada por la geografía, el clima, el suelo, las plagas, la biodiversidad y los microbiomas. Un modelo que funciona en una región puede fallar en otra, obligando a reconfigurar algoritmos con apoyo de agrónomos. Los agricultores tampoco arriesgan sus tierras con tecnologías inéditas; prefieren ver resultados tangibles antes de escalar. Por eso las estrategias de “salir rápido y escalar rápido” encajan mal con la IA agrícola.
8. Perspectivas
La IA agrícola se centrará en cuatro líneas:
- Inteligencia basada en big data: combinar minería de datos y conocimiento sectorial para descubrir patrones ocultos y diseñar estrategias de precisión.
- Inteligencia intermedia: a medida que la información pasa de soportes únicos a multimedia, el análisis cruzado se vuelve esencial. La visión artificial es clave para mejorar el tratamiento de imágenes espectrales y de video y así diagnosticar mejor las plagas.
- Inteligencia colectiva: la interconexión profunda entre personas, big data e IoT reconfigurará el mundo ciberfísico y potenciará el comercio electrónico agrícola, la trazabilidad y la logística.
- Inteligencia aumentada híbrida: dado que muchos problemas humanos son inciertos y abiertos, ninguna máquina puede reemplazar totalmente a las personas. Integrar modelos cognitivos humanos en los sistemas —el “humano en el bucle”— impulsará la conducción autónoma y la robótica agrícola.
9. Referencias
- Stafford, V. John. Precision Agriculture ’15. Wageningen Academic Publishers, 2015.
- Zhang, Qin. Precision Agriculture Technology for Crop Farming. CRC Press, 2015.
- Chen Guifen. “Progreso de la investigación de la IA agrícola en la era del big data”. China Agricultural Abstracts, 2019.
- TF Securities. “La agricultura digital despega: ¿quién controlará la puerta de entrada?”. Informe 2019.
- Zhao Chunjiang. “La inteligencia artificial guía a la agricultura hacia una nueva era”. China Agricultural Information, 2018.
Publicado el: 15 de nov de 2025 · Modificado el: 14 de ene de 2026
