Agricultura e Inteligencia Artificial, el futuro del campo

La inteligencia artificial (IA) y el sector agropecuario están cada vez más interconectados, transformando la manera en que se producen y gestionan los alimentos en todo el mundo, y Colombia no es la excepción. Descubra algunos ejemplos y tendencias en este segmento.

A mediados de julio, en Colombia se realiza el evento anual de tecnología agrícola más importante del país: Agroexpo, una vitrina comercial que permite ver de primera mano cómo la tecnología y el campo se relacionan, incluyendo herramientas de punta como drones, IoT, conectividad y, por supuesto, la gran vedette de los últimos años: la inteligencia artificial.

En cifras concretas, el mercado global de IA en agricultura está creciendo rápidamente, pasando de 2.080 millones de dólares en 2025 a 10.490 millones de dólares en 2032, según proyecciones de la firma analista Data Bridge Market Research.

La relación entre la IA y el agro se manifiesta principalmente a través de la agricultura de precisión, el análisis de datos y la automatización de procesos clave. Pero si esto suena un poco abstracto, basta mencionar que la inteligencia artificial puede reducir el uso de agua y fertilizantes entre 20% y 40%, además de aumentar la productividad agrícola hasta en 20%.

Ejemplos de una IA agrícola

Aunque la IA suele relacionarse con grandes laboratorios, empresas y asistentes personales, en el campo se expresa mediante la agricultura de precisión, un enfoque que utiliza tecnologías avanzadas para optimizar la producción agrícola y minimizar el impacto ambiental, aplicando la cantidad exacta de insumos (agua, fertilizantes, pesticidas, etc.) en el momento y lugar adecuados.

En este nicho, la IA es invaluable, ya que permite recopilar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de sensores, drones, tractores con GPS y otros dispositivos IoT. Así, la IA facilita el monitoreo de cultivos en tiempo real, permitiendo a los agricultores tomar decisiones más precisas sobre riego, fertilización, control de plagas y manejo de insumos.

La IA también hace posible la automatización de tareas como los sistemas de riego inteligente, tractores autónomos y robots que detectan anomalías en los cultivos. Esta es una tendencia global que incluye a Colombia, como lo demuestran los robots desarrollados por el SENA (Servicio Nacional de Aprendizaje) en el Quindío.

Desafíos y consideraciones para la adopción de la IA

A pesar de los beneficios, la adopción generalizada de la IA en la agricultura enfrenta varios desafíos significativos, que comienzan por el financiamiento necesario para llevar la tecnología a los sectores agrícolas, con un retorno de inversión (ROI) a menudo poco claro.

Otro punto a considerar es el manejo de la información. Los sistemas de IA dependen de la recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos agrícolas sensibles, y es allí donde surgen preguntas críticas respecto a la propiedad de los datos y los mecanismos de protección de esta información.

Por último, está el factor cultural y la resistencia al cambio. La necesidad de que los agricultores comprendan conceptos tecnológicos complejos de IA y aprendizaje automático, interpreten análisis de datos sofisticados y gestionen eficazmente sistemas tecnológicos avanzados, representa un desafío que solo puede resolverse mediante educación y cooperación entre el sector privado, la academia y el Estado.

Si quieres saber cómo desde Movistar Empresas te podemos ayudar a impulsar la transformación de tu negocio y a hacerlo de manera sostenible ingresa aquí.

Foto de Freepik