La relevancia de esta disyuntiva es más apremiante que nunca. La agricultura global se enfrenta a una tormenta perfecta: costos volátiles de fertilizantes, patrones climáticos impredecibles exacerbados por el cambio climático y márgenes de ganancia cada vez más estrechos que dejan poco margen para el error. En este contexto, la IA emerge como una luz al final del túnel, ofreciendo la capacidad de predecir, optimizar y mitigar riesgos. Estudios demuestran que modelos predictivos habilitados por IA pueden mejorar los rendimientos de los cultivos, optimizar el uso de insumos y reducir las pérdidas, lo que es vital para la seguridad alimentaria mundial y la sostenibilidad.
El mercado de la IA en la agricultura refleja este optimismo. Se valoró en USD 1.91 mil millones en 2023 y se proyecta que crecerá a USD 8.39 mil millones para 2031, con una impresionante Tasa de Crecimiento Anual Compuesto (CAGR) del 21.96%, según pronósticos de la industria. La adopción ya es significativa: en 2024, el 47% de las operaciones agrícolas había implementado al menos una solución de IA, un aumento del 104% desde 2021. Sin embargo, esta adopción no es uniforme; las grandes fincas (más de 1,000 acres) muestran una tasa del 78%, mientras que las pequeñas (menos de 250 acres) apenas alcanzan el 31%. Esta brecha inicial subraya la necesidad de soluciones accesibles y de infraestructuras de datos más democráticas.
Cómo funciona la IA agrícola y su dependencia de los datos
En su esencia, la IA en la agricultura opera mediante la recopilación, procesamiento y análisis de vastos volúmenes de datos para identificar patrones, hacer predicciones y tomar decisiones automatizadas o asistidas. El mecanismo técnico es fascinante: una red de sensores en el suelo, drones equipados con cámaras multiespectrales, imágenes satelitales y datos meteorológicos de estaciones locales y pronósticos globales, recolectan información continuamente. Estos datos alimentan algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales que pueden, por ejemplo, identificar la salud de los cultivos, detectar plagas y enfermedades en sus primeras etapas, predecir el rendimiento, optimizar los programas de riego y fertilización, o incluso guiar maquinaria autónoma.
La eficacia de estos sistemas depende enteramente de la calidad de los datos. Un modelo de IA es tan bueno como los datos con los que se entrena. Esto significa que si los datos son incompletos, inexactos, inconsistentes o están desorganizados, los resultados de la IA serán erróneos o ineficaces. Jesús Bejarano Quesada, profesor de la Universidad de Costa Rica, lo resume claramente: "sin información fiable, cualquier modelo pierde valor. Los modelos de IA se basan en datos, por lo que deben ser buenos; de lo contrario, se vuelven obsoletos".
Actualmente, el principal problema es la fragmentación. Los datos agrícolas a menudo residen en silos, sin estandarizar, lo que dificulta su integración y análisis holístico. Además, la instrumentación para recolectar datos de alta precisión no es universal, especialmente en regiones en desarrollo, donde la infraestructura puede ser deficiente y los datos existentes, incompletos o poco fiables. Esto lleva a una situación donde, a pesar de que la IA puede reducir el uso de agua hasta en un 41% y el de químicos en un 33% (según estudios de caso), el potencial real no se alcanza si la base de datos es deficiente. Es crucial sentar las bases de "datos listos para IA" – información limpia, organizada, estructurada y enriquecida – para que los algoritmos puedan trabajar con eficiencia y precisión, como destaca un reporte de Febrero de 2025 sobre "Knowledge Data Lakes".
Qué cambia para los profesionales tech y los retos en Latam
Para los profesionales tecnológicos, el auge de la IA en la agricultura abre un vasto campo de oportunidades y nuevos desafíos. Ya no es suficiente con desarrollar algoritmos de IA; la prioridad se desplaza hacia la ingeniería de datos y la creación de infraestructuras robustas que permitan recolectar, limpiar, estandarizar y gestionar grandes volúmenes de datos agrícolas. Los científicos de datos y los ingenieros de machine learning que comprendan las particularidades del sector agrícola, desde la fenología de los cultivos hasta las dinámicas del suelo, serán altamente valorados. La necesidad de desarrollar modelos específicos para diferentes regiones, climas y tipos de cultivo es inmensa. CIOs y CTOs en agronegocios deben reevaluar sus estrategias de inversión, priorizando la creación de bases de datos sólidas y sistemas de gobernanza de datos antes de lanzarse a la implementación de soluciones de IA complejas.
Latinoamérica, una región con una vasta extensión agrícola y una alta exposición a extremos climáticos (el 74% de los países de ALC), se presenta como un laboratorio natural para la aplicación de la IA en la agricultura. Aquí, el impacto puede ser transformador, no solo en términos de eficiencia y rentabilidad, sino también en la mejora de la seguridad alimentaria y la sostenibilidad ambiental. Empresas como Agrosmart en Brasil ya apoyan a más de 100,000 agricultores con datos en tiempo real, mientras que Kilimo de Argentina utiliza IA para optimizar la irrigación, logrando un ahorro de 72 millones de metros cúbicos de agua en dos años en siete países. La región cuenta con 2,656 startups agrotech, con Brasil liderando con 2,075, lo que demuestra un ecosistema vibrante.
Sin embargo, la región enfrenta desafíos significativos. La brecha digital en áreas rurales sigue siendo un obstáculo formidable, limitando la conectividad necesaria para la transmisión y el análisis de datos. Los altos costos de implementación, la complejidad de las tecnologías y la escasez de experiencia técnica especializada son barreras adicionales. Además, la heterogeneidad en la calidad de los datos y la falta de estándares unificados dificultan la escalabilidad de las soluciones. La necesidad de marcos éticos y regulatorios claros para el uso de IA y datos en la agricultura es una tarea pendiente que requiere la colaboración entre gobiernos, industria y academia.
Qué viene después: el camino hacia una agricultura inteligente
El futuro de la agricultura inteligente pasará por una serie de desarrollos clave. En primer lugar, la estandarización de datos a nivel sectorial será fundamental. Esto permitirá la interoperabilidad entre diferentes sistemas y fuentes de información, facilitando la creación de "lagos de datos de conocimiento" que puedan alimentar modelos de IA más sofisticados y precisos. Organizaciones y consorcios industriales están trabajando ya en la definición de protocolos y formatos de datos universales, un paso esencial para desmantelar los silos de información.
En segundo lugar, la inversión en infraestructura de conectividad rural es ineludible. Sin acceso fiable a internet en las zonas agrícolas, muchas de las promesas de la IA quedarán en el papel. Iniciativas público-privadas para extender la banda ancha y la conectividad 5G a las áreas rurales serán cruciales. Paralelamente, la capacitación de agricultores y profesionales técnicos en el uso de herramientas digitales y la comprensión de los datos se convertirá en una prioridad educativa. La "brecha tecnológica" mencionada por FFA en su reporte de 2023 deberá ser cerrada con programas educativos accesibles y relevantes.
Finalmente, la evolución de los marcos regulatorios y éticos para la IA en la agricultura será un área de observación constante. A medida que la IA asume un papel más central en la toma de decisiones, surgen preguntas sobre la propiedad de los datos, la privacidad, la responsabilidad en caso de errores algorítmicos y el impacto en el empleo rural. Expertos como Ranveer Chandra, CTO de Agri-Food en Microsoft, enfatizan que la digitalización del sistema alimentario debe generar mayor eficiencia, transparencia, rentabilidad y equidad.
La inversión en agrotecnología, que alcanzó los USD 6.7 mil millones en 2024, continuará, con un enfoque particular en la "agrotecnología física con IA", según el inversionista Antony Yousefian. El camino hacia una agricultura verdaderamente inteligente es complejo y requiere una colaboración sin precedentes entre tecnólogos, agricultores, gobiernos y la academia. Sin embargo, el potencial para abordar algunos de los desafíos más apremiantes del mundo, desde la seguridad alimentaria hasta la sostenibilidad ambiental, hace que este esfuerzo valga la pena.
