La agricultura, uno de los sectores más antiguos y fundamentales de la humanidad, atraviesa una transformación sin precedentes gracias a la integración de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA).
Este cambio promete no solo mejorar la productividad y sostenibilidad del sector, sino también garantizar la seguridad alimentaria en un mundo con una población en constante crecimiento. Nicolás Gennaro, director de marketing de protección de cultivos de Syngenta para América latina, y Ezequiel Naya, jefe de tecnologías de la información y digital de la misma empresa para la región, aportaron ante iProfesional sus perspectivas sobre cómo la IA está revolucionando el agro.
Estado actual de la agricultura y adopción tecnológica
La agricultura está inmersa en una ola de innovación tecnológica que abarca desde herramientas digitales hasta modelos predictivos basados en IA. Según Gennaro, «la agricultura está en plena transformación digital, con grandes avances que permiten optimizar la toma de decisiones. Desde la planificación hasta la cosecha, hoy contamos con herramientas como las aplicaciones para gestionar el campo, la incorporación de la Internet de las cosas (IoT), y la revolución que está generando la inteligencia artificial aplicada a modelos predictivos o reconocimiento de imágenes».
Sin embargo, este avance no está exento de desafíos. Entre ellos se destacan la necesidad de capacitar a los productores para que adopten estas tecnologías sin sentirse abrumados, los costos iniciales que implican estas herramientas y las limitaciones en conectividad en ciertas regiones. Gennaro señaló que «la llegada de internet satelital será como generar una autopista para acelerar la digitalización del sector».
Impacto transformador de la IA en el agro
La inteligencia artificial se ha convertido en un eje central para el futuro de la agricultura debido a su capacidad para mejorar la eficiencia y sostenibilidad del sector. Según proyecciones del mercado global, se espera que el valor del mercado de IA aplicada al agro crezca significativamente, pasando de 1.700 millones de dólares en 2023 a 4.700 millones de dólares en 2028.
Además, el impacto económico potencial es enorme: según el World Economic Forum, la agricultura digital podría aportar hasta 450 mil millones de dólares anuales al PBI agrícola de los países en desarrollo.
Nicolás Gennaro
Descubrimiento acelerado en investigación agrícola
En el ámbito de investigación y desarrollo (I+D), Syngenta utiliza modelos de aprendizaje automático para identificar moléculas innovadoras que puedan ser utilizadas como ingredientes activos para insumos agrícolas.
Este enfoque permite predecir su eficacia y seguridad antes incluso de realizar pruebas en campo. «Gracias a la IA, reducimos tiempos y costos de desarrollo, facilitando y acelerando el acceso de los productores a soluciones más eficientes y sustentables», explicó Gennaro.
Un ejemplo concreto es el uso de la inteligencia artificial para definir densidades óptimas de siembra o realizar conteos precisos de plantas emergentes mediante imágenes procesadas por plataformas digitales como Cropwise.
Monitoreo del suelo impulsado por inteligencia artificial
La salud del suelo es fundamental para garantizar cultivos sostenibles y productivos. Naya destacó que los sistemas basados en IA generan mapas detallados sobre nutrientes, textura y carbono del suelo mediante datos obtenidos por satélites, drones y sensores. «Esto permite a los productores optimizar la aplicación de insumos para mejorar la salud del suelo, contribuyendo a una producción más sostenible y eficiente», dijo.
Un ejemplo destacado es el desarrollo por parte de Syngenta de mapas interactivos sobre brechas de carbono orgánico del suelo, diseñados para promover estrategias que mitiguen el cambio climático.
Asesores virtuales impulsados por IA generativa
Las herramientas digitales basadas en IA generativa están transformando el asesoramiento agronómico. Estas actúan como asesores virtuales al proporcionar recomendaciones precisas sobre riego, fertilización y manejo agronómico adaptadas a cada metro cuadrado del lote.
Aunque no reemplazan al agrónomo tradicional, complementan su trabajo con información procesable en tiempo real. Según Gennaro, «esto representa un progreso notable en productividad y sustentabilidad».
Optimización logística y reducción del desperdicio alimentario
La inteligencia artificial también tiene un impacto significativo en la logística agrícola al mejorar las previsiones sobre demanda y optimizar rutas de entrega. Esto contribuye a reducir tanto la sobreproducción como el desperdicio alimentario.
Naya explicó que «analizando grandes cantidades de datos históricos como patrones climáticos y tendencias del mercado, los agricultores pueden ajustar su producción anticipándose a las necesidades».
Barreras para la adopción tecnológica
A pesar del potencial transformador, existen barreras importantes para adoptar estas tecnologías. Entre ellas se encuentran los altos costos iniciales, las deficiencias en infraestructura digital y conectividad, así como una brecha significativa en habilidades tecnológicas entre los productores. Para superar estos desafíos es fundamental fortalecer programas educativos e incentivos gubernamentales que promuevan esta transición tecnológica.
Riesgos asociados al uso de IA
El uso masivo de inteligencia artificial también conlleva riesgos potenciales relacionados con privacidad de datos, seguridad cibernética e impacto laboral. Naya enfatizó que «garantizar un sólido programa de ciberseguridad es clave para un desarrollo responsable». Además, es necesario capacitar a los trabajadores agrícolas para integrar sus conocimientos tradicionales con nuevas capacidades tecnológicas.
Tendencias emergentes: robótica e IoT
El futuro promete una mayor integración entre IA y tecnologías emergentes como robótica e Internet de las cosas (IoT). Estas herramientas permitirán automatizar procesos agrícolas desde la siembra hasta la cosecha. Naya subrayó que «estas tecnologías están revolucionando el agro al optimizar todos los procesos dentro de la cadena productiva».
A pesar del avance tecnológico, el productor seguirá siendo el eje central del proceso productivo. La IA no busca reemplazar su experiencia sino potenciarla mediante herramientas digitales que mejoren su capacidad para tomar decisiones informadas. «Medir y conocer es el primer paso para ajustar y mejorar», afirmó Gennaro.
La inteligencia artificial representa una oportunidad única para transformar el agro hacia un modelo más eficiente, sostenible y adaptado a los desafíos actuales como el cambio climático y la seguridad alimentaria global. Sin embargo, su adopción requiere superar barreras significativas mediante inversión en infraestructura digital, capacitación continua e incentivos estratégicos.
El futuro agrícola estará marcado por una colaboración estrecha entre productores tradicionales y tecnologías avanzadas que prometen llevar al sector hacia niveles inéditos de productividad y sostenibilidad. Como señaló Naya: «La digitalización no solo transforma procesos; redefine lo posible».