La inteligencia artificial (IA) se presenta como una herramienta clave para transformar la agricultura, impulsando la sostenibilidad, mejorando la eficiencia energética y optimizando la cadena de suministro.
Según un informe de IMARC Group, una compañía internacional de investigación de mercados y consultorías, se espera que el mercado de IA en la agricultura alcance un valor global de US$10 mil millones en 2032.
Este crecimiento refleja el potencial de la IA para enfrentar los retos del sector agrícola, afectados por el aumento en los costos de producción, mano de obra y energía.
La tasa de crecimiento anual de la IA en la agricultura podría ser del 20.5 %.
IMARC Group
Agricultura de precisión: optimización en la toma de decisiones
La agricultura de precisión, potenciada por la IA, permite a los agricultores tomar decisiones basadas en datos.
Drones equipados con cámaras inteligentes pueden monitorear los cultivos, identificar enfermedades en etapas tempranas y evaluar las condiciones del suelo con una precisión sin precedentes.
> Fascinante: Crean mapas mundiales para optimizar la producción
Los algoritmos de IA analizan estos datos y proporcionan recomendaciones sobre riego, fertilización y control de plagas, optimizando así el uso de los recursos y aumentando el rendimiento.
La adopción de esta tecnología no está limitada solo a grandes explotaciones.
Como señala Gerardo Faro Moure, socio de ERA Group, “el nivel tecnológico de partida es lo suficientemente bueno como para comenzar a implantar la inteligencia artificial” en explotaciones de diversos tamaños, incluyendo las pequeñas.
Esto es posible debido a la escalabilidad de la IA, tanto en términos técnicos como de volumen, permitiendo que las explotaciones agrícolas adopten estas herramientas independientemente de su nivel tecnológico inicial.
3 aplicación de la IA en la agricultura
Existen tres áreas principales donde la IA puede tener un impacto positivo en el sector agrícola: sostenibilidad, eficiencia energética y cadena de suministro, según ERA Group.
- Sostenibilidad: la IA permite gestionar el consumo de agua de manera más eficiente mediante la medición de la humedad del suelo, lo que indica cuándo y cuánta agua se necesita.
Además, facilita un uso preciso de fertilizantes al identificar las carencias del terreno.
“Esto es mucho más fino; puedes utilizar lo que realmente necesitas, en la cantidad y en el momento adecuado”, explica Faro.
La IA también contribuye a la reducción del uso de pesticidas y herbicidas, al predecir la aparición de plagas y aplicar estos productos solo cuando son realmente necesarios. - Eficiencia energética: la IA permite optimizar el uso de calefacción y refrigeración en las explotaciones agrícolas, lo cual reduce el consumo de combustibles.
Faro remarca que esta tecnología ayuda a “utilizar mejor los recursos que hay y solo cuando se necesitan y hasta donde se necesitan”.
Esta optimización contribuye a la sostenibilidad y a la reducción de costos energéticos. - Cadena de suministro: la IA facilita la gestión de la cadena de suministro mediante la optimización de rutas de transporte, lo cual reduce los costos y el número de desplazamientos.
Además, permite predecir la demanda y adecuar los niveles de producción en consecuencia.
“Una de las cosas que hace hoy en día la IA es la predicción de la demanda”, menciona Faro.
Este tipo de predicciones permite a los agricultores decidir cuándo vender sus productos para obtener el mejor precio, aprovechando los datos en tiempo real en lugar de depender únicamente de estadísticas históricas.
> Lea: Así predijo la IA que será la agricultura en 100 años
La IA también se utiliza para mejorar la trazabilidad de los productos. “Hoy en día no es ningún problema trazar un producto desde la tierra al plato”, afirma Faro, destacando que las soluciones actuales son mucho más fiables y robustas que en el pasado.
Inversión y retorno en la IA agrícola
El nivel de inversión necesario para implementar la IA en la agricultura varía en función de factores como el tamaño de la explotación y su capacidad económica.
Según Faro, “la inversión es muy variable, siempre depende de lo que se quiera abarcar”, y la IA permite comenzar con un enfoque limitado e ir expandiéndose según las necesidades y posibilidades.
En cuanto al retorno de inversión, se estima que podría lograrse en un periodo de uno a cinco años, aunque esto depende del nivel de inversión inicial y el tamaño de la explotación.
Además, estudios preliminares sugieren que la IA podría mejorar la productividad agrícola en un 25 %, aunque Faro enfatiza que aún no existen datos reales suficientes para confirmar esta cifra con exactitud.
La formación: un tema relevante
Un aspecto clave para la implementación de la IA en la agricultura es la formación de los agricultores y técnicos.
Faro subraya la importancia de iniciar la capacitación en estas herramientas, aunque reconoce que actualmente “probablemente nadie esté muy bien formado” en IA aplicada a la agricultura.
La formación debe ser continua, dada la rápida evolución de la tecnología, y debe orientarse a hacer accesibles estas herramientas a usuarios con conocimientos básicos.
Faro destaca que los avances tecnológicos actuales están diseñados para ser intuitivos y accesibles, lo cual facilita su adopción.
Sin embargo, la formación sigue siendo necesaria, especialmente en el manejo de sistemas de medición que conectan sensores, drones y otros parámetros externos a la inteligencia artificial.
> Podría interesarle: Estas zonas son aptas para la agricultura en Colombia
La IA como motor de cambio en el sector agrícola
La inteligencia artificial se perfila como una tecnología transformadora en la agricultura, ofreciendo soluciones a retos complejos y permitiendo una producción más sostenible y eficiente.
Aunque todavía se encuentra en una etapa incipiente, la IA tiene el potencial de mejorar la gestión de los recursos, aumentar la productividad y reducir los costos en el sector agrícola.
Como bien apunta Faro, “la inteligencia artificial ha llegado aquí para quedarse”.
Fuente: La Voz de Galicia
