“La digitalización (IA incluida) puede elevar hasta un 30 % el rendimiento de los cultivos y reducir en un 20 % las pérdidas poscosecha” afirma Larrazabal
Por: Ing. Agr. Mariano Larrazabal. Consultor transformación digital y Agtech en el sector agroalimentario
Aun ningún gallo canta. Las botas no están pisando barro. El amanecer no asoma. Y, sin embargo, el campo ya se ha despertado. Una notificación confirma qué parcela ajustará su riego al milímetro o un alerta en tu móvil anticipa una enfermedad días antes de que cualquier hoja muestre sus síntomas.
Así comienza la jornada en muchas fincas donde la tecnología no sustituye al agricultor, sino que le da superpoderes.
No es ciencia ficción, ni son promesas lejanas. Es la Inteligencia Artificial trabajando sin ruido, es la realidad presente e integrada que ya está cambiando el paradigma agrícola de forma discreta pero profunda.
Es la nueva agricultura. Está sucediendo ahora.
En un contexto marcado por el cambio climático, variabilidad en los mercados, presión por producir alimentos sostenibles y, mayor rendimiento en menos espacio, cada decisión en el agro importa. Más que nunca.
En este escenario, la Inteligencia Artificial no es una herramienta más: es un aliado estratégico, un catalizador que traduce océanos de datos en acciones concretas, que ya está transformando la forma de producir, anticipar y gestionar el agro.
En este artículo mapeo a fondo cómo la IA está revolucionando el sector agrícola y agroalimentario en Europa, España y Latinoamérica, con casos reales, tecnologías emergentes, y con un análisis crítico de sus desafíos actuales y futuros, nichos y oportunidades.
Una visión clara de lo que ya está ocurriendo… y de lo que viene.
Porque comprender su papel no es un lujo para pocos, sino un paso imprescindible para quienes quieren cultivar un futuro competitivo, resiliente y responsable.
Para quienes trabajan en un agro que se adapta, evoluciona y mira hacia adelante.
Miremos un poco hacia atrás.
En poco más de una década, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una utopía tecnológica para convertirse en una pieza clave de la agricultura profesional.
La Inteligencia Artificial se está consolidando como un pilar de la agricultura de precisión, al permitir una gestión eficiente y basada en datos. Tecnologías como sensores, imágenes satelitales y equipos de aplicación variable, permiten monitorear el estado del cultivo y adaptar insumos en tiempo real.
Hoy hablamos de algoritmos que anticipan plagas días antes de que aparezcan a simple vista, robots que recorren el viñedo con rayos UV-C para eliminar mildiu sin químicos y gemelos digitales que permiten ensayar decenas de escenarios de riego antes de abrir una compuerta real.
Pero, el campo como ecosistema vivo, no responde bien a las soluciones genéricas. Por eso, la IA aplicada al agro debe adaptarse a realidades diversas: cultivos intensivos y extensivos, producción ecológica o convencional, zonas de alta tecnificación y otras aún desconectadas.
Lo que sí es común es el potencial de esta tecnología para detectar patrones, anticiparse a los problemas y ayudar a una gestión inteligente.
No se trata de gadgets aislados, sino de una transformación sistémica que redefine la forma de producir alimentos, mejorar la rentabilidad y la toma de decisiones agronómicas como reducir la huella ambiental, además de responder al desafío global de producir más con menos superficie disponible.
El mercado mundial de IA agrícola ya ronda los 4.700 millones de dólares en 2024 y crece a una tasa anual superior al 26 % entre 2025 y 2034, una de las más altas de todo el sector tecnológico (Fuente: gminsights).
“La IA se está convirtiendo en un insumo tan crítico como la semilla o el fertilizante”
La IA como eje de transformación del agro a escala global
Durante décadas, la agricultura ha sido el termómetro silencioso de la humanidad. Y con esto me refiero a que, cuando el agro sufre, todos lo sienten.
Hoy, con un sistema agroalimentario global sometido a tensiones ambientales, económicas y sociales, el sector está obligado a reinventarse. No es solo una cuestión de producir más. Es producir mejor, con menos impacto y más inteligencia humana y artificial.
El auge demográfico (se prevé llegar a 9.700 millones de personas en 2050) y la presión climática colocan al sector primario en el centro del tablero de la innovación.
La IA emerge como una “palanca multiplicadora”: combina sensores IoT, visión por computador, machine-learning y robótica, para exprimir cada hectárea con menos agua, menos fitosanitarios y menos emisiones.
Según la FAO, el 33 % de los suelos del mundo están degradados, y los eventos climáticos extremos como sequías prolongadas, inundaciones o heladas fuera de época, han triplicado su frecuencia en las últimas dos décadas.
Además, más del 70 % del agua dulce global se utiliza en agricultura, y los márgenes de rentabilidad son cada vez más ajustados. En ese contexto, la IA no es una opción futurista, es una necesidad presente.
La digitalización (IA incluida) puede elevar hasta un 30 % el rendimiento de los cultivos y reducir en un 20 % las pérdidas poscosecha, indica la FAO.
IA en la Agricultura europea
La Inteligencia Artificial está redefiniendo el agro europeo. En agricultura de precisión, gestión de insumos y toma de decisiones basadas en datos, herramientas como drones, cartografía de potencial plurianual y modelos predictivos ya permiten recortar hasta un 30 % el uso de fertilizantes y fitosanitarios, aumentar la competitividad y aligerar la carga administrativa de los productores.
Desde agosto de 2024, la entrada en vigor del AI Act, la primera normativa integral sobre IA a escala mundial obliga a clasificar cada sistema en cuatro niveles de riesgo (inaceptable, alto, limitado y mínimo), con obligaciones específicas para quienes los desarrollan o los utilizan. Esta regulación crea un marco claro, pero también impone nuevos requisitos técnicos y de cumplimiento al sector agrario.
Veámoslo con algunos ejemplos concretos. En Italia, xFarm Technologies se ha convertido en la copiloto digital del campo: su plataforma recorre en segundos los datos que llegan de satélites, estaciones meteorológicas y sensores de suelo y los convierte en consejos diarios que ya siguen más de 200.000 agricultores en toda Europa.
Un salto al otro lado de los Alpes nos lleva a Suiza, donde Gamaya hace volar drones con cámaras hiperespectrales que leen lo que el ojo no ve; sus algoritmos desmenuzan esas imágenes y entregan mapas que revelan estrés hídrico o carencias nutricionales con más del 90 % de precisión.
Entre la pantalla del móvil y el sonido de los drones, ambas firmas demuestran que la inteligencia artificial ya no es teoría y ha pasado del laboratorio a las parcelas, transformando datos invisibles en decisiones que impactan directo en cada hilera de cultivo.
La tendencia es clara: pasar de plataformas de análisis pasivo a ecosistemas de IA colaborativa y predictiva, donde los productores, cooperativas y técnicos se conviertan en protagonistas activos.
El avance, no obstante, tropieza con obstáculos estructurales:
- Fragmentación de los datos entre estados miembro y ausencia de formatos comunes.
- Barreras legislativas que ralentizan la interoperabilidad.
- Brecha de adopción evidente entre grandes corporaciones y pequeñas explotaciones.
- Acceso a datos de calidad y confianza en los sistemas de IA, aún por consolidar.
- Conectividad limitada: aún hoy, más del 20 % de las zonas rurales de Europa y Latinoamérica carecen de acceso estable a internet. Sin conectividad, no hay datos. Y sin datos, no hay IA.
- Falta de talento especializado: el agro necesita nuevos perfiles, entre ellos: ingenieros de datos, desarrolladores de algoritmos, técnicos de campo con habilidades digitales. La educación técnico-profesional debe adaptarse rápidamente.
- Resistencia al cambio: muchos productores aún perciben la IA como una amenaza o una solución inalcanzable. Se requiere acompañamiento, demostraciones reales y casos de éxito cercanos.
- Modelos de negocio sostenibles: no todos los agricultores pueden pagar tecnologías avanzadas. Aquí entran modelos como IA-as-a-Service, cooperativas digitales o subsidios público-privados.
- Ética, privacidad y gobernanza de los datos: ¿quién es dueño de los datos del cultivo? ¿Cómo se protege la privacidad del productor? ¿Qué pasa si un algoritmo falla? Estas preguntas son urgentes y aún no tienen respuestas claras.
Superar estos desafíos es vital para que el potencial transformador de la IA se traduzca en una modernización inclusiva y sostenible de la agricultura europea.
“El auge demográfico y la presión climática colocan al sector primario en el centro del tablero de la innovación”
Latinoamérica siembra algoritmos: la nueva frontera de la IA en el agro
Latinoamérica se ha convertido en el próximo gran laboratorio de la IA agrícola. Brasil y Argentina, auténticos colosos en superficie cultivable y en vocación exportadora, están incorporando algoritmos con la misma rapidez con la que amplían sus fronteras productivas.
En los cañaverales de São Paulo, por ejemplo, los robots Solix de la brasileña Solinftec patrullan los surcos día y noche identificando maleza planta por planta y aplicando micro-pulverizaciones que ya han recortado hasta un 90 % el uso de herbicidas en las primeras campañas comerciales presentadas en Agrishow 2024.
En Argentina, la cordobesa Kilimo conecta imágenes satelitales y datos meteorológicos hiperlocales para ajustar los turnos de riego en frutales y cultivos extensivos. Sus clientes reportan ahorros de agua cercanos al 50 %, una cifra crítica en regiones castigadas por sequías recurrentes.
Más hacia el Pacífico, bodegas chilenas prueban modelos predictivos capaces de anticipar el estrés hídrico de la vid en entornos de altísima variabilidad climática. Combinan redes de sensores de suelo, aprendizaje automático y simulaciones a escala de parcela para decidir cuántos litros y en qué momento exacto necesita cada cepa.
En mi opinión, el gran reto latinoamericano no es solo técnico, sino social. Es decir, mientras los productores exportadores incorporan drones y gemelos digitales, miles de pequeños agricultores siguen excluidos del ecosistema digital, sin conectividad, sin acceso a datos de útiles y a herramientas que podrían mejorar su productividad y calidad de vida.
Para cerrar esa brecha, varios gobiernos han comenzado a liberar bases climáticas y agronómicas en formato abierto y a coordinar normas regionales sobre gobernanza de IA (Montevideo 2024 fue el primer punto de encuentro).
El potencial es evidente, si la inteligencia artificial llega más allá de los grandes pooles de siembra y se democratiza hasta el minifundio, Latinoamérica no solo producirá más con menos, también consolidará un liderazgo tecnológico que, esta vez, nace en el mismo surco.
IA agrícola: radiografía de un mercado en expansión (2024-2034)
- El mercado global de inteligencia artificial aplicada a la agricultura está entrando en una fase de consolidación rápida y masiva. En 2024 movió unos 4,7 mil millones USD, y sólo la categoría de soluciones software (plataformas en la nube, SaaS y APIs) ya supera los 3,3 mil millones USD; de seguir la misma trayectoria, ese subsegmento rebasará los 31 mil millones USD en 2034, una tasa anual compuesta cercana al 26 %. (Fuente: gminsights).
El atractivo radica en la facilidad de despliegue: apps móviles, cuadros de mando web y actualizaciones “over-the-air” que evitan inversiones en hardware y permiten integrar desde sensores de tractor hasta ERPs.
- En términos tecnológicos, el aprendizaje automático (ML) es el verdadero motor: concentra cerca del 50 % de la facturación 2024 porque sustenta casi todo lo demás desde la visión artificial que identifica malezas hasta los modelos predictivos que afinan la logística de cosecha.
No es casual que IBM, Microsoft o Bayer (Climate FieldView) estén construyendo sus plataformas sobre ML y, en 2024, Microsoft lanzará Azure Data Manager for Agriculture junto con AgPilot para orquestar datos de IoT y meteorología en tiempo real.
- Por aplicaciones, la agricultura de precisión, riego y nutrición de dosis variable, detección temprana de plagas, mapeo de rendimiento absorbe más de un tercio del gasto mundial y sirve como puerta de entrada a la robótica autónoma (tractores, drones, pulverizadores), que reduce mano de obra y emisiones.
El liderazgo geográfico sigue en Norteamérica, con un 36 % de cuota; EE. UU. marca el ritmo gracias a la combinación de infraestructuras de banda ancha rural, músculo inversor y un ecosistema de startups respaldado por capital riesgo.
China va tras la estela con su Plan de Agricultura Inteligente 2024-2028 y el despliegue de drones de 70 kg de carga útil de XAG, mientras que Arabia Saudita impulsa IA para riego de precisión y agricultura vertical dentro de la Visión 2030 (respuesta obligada a la escasez de agua).
- El mercado es relativamente concentrado: John Deere, Microsoft, Corteva, IBM, Bayer Crop Science (Climate), Valmont-Prospera y Trimble, controlan más del 45 % del pastel combinando maquinaria autónoma, analítica agronómica y riego inteligente.
La competencia, sin embargo, se dinamiza con startups especializadas (FarmWise, Taranis, Gamaya) que escalan rápido en nichos como el desbroce robótico o la detección foliar hiperlocal.
En resumen, la IA se está convirtiendo en un insumo tan crítico como la semilla o el fertilizante, ya que acelera la toma de decisiones, ataja la falta de mano de obra y encaja con los objetivos de sostenibilidad exigidos por la PAC y el Green Deal.
El reto para el sector y para España en particular ya no es “si” adoptar IA, sino cómo garantizar conectividad rural, talento digital y estándares de interoperabilidad que permitan cosechar todo su potencial.
Las cinco grandes tendencias que marcan la IA en el agro: personalización, IoT, gemelos digitales y más
El horizonte de la IA en la agricultura es tan amplio como desafiante. Algunos vectores clave ya comienzan a perfilarse en cinco vectores:
- 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. - 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. - 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. - 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. - 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.
