La IA en agricultura está impulsando la productividad a escala global, en un contexto donde la demanda de alimentos crece y los efectos del cambio climático presionan los sistemas agrícolas. Durante el Foro Económico Mundial en Davos, Jeff Rowe —CEO de Syngenta Group— declaró que 2025 marca el año en que la inteligencia artificial deja de ser promesa para convertirse en herramienta práctica de transformación agrícola. Las proyecciones respaldan ese diagnóstico: se espera que el mercado global de IA en agricultura pase de 1.700 millones de dólares en 2023 a 4.700 millones en 2028.
Según estimaciones del Foro Económico Mundial, estas tecnologías podrían aumentar en hasta 450.000 millones de dólares anuales el PIB agrícola de países de ingresos bajos y medios. Pero ese impacto solo se logrará si las soluciones digitales llegan más allá de los grandes campos tecnificados, y alcanzan también a pequeños productores mediante políticas inclusivas, financiamiento y formación técnica.
En este nuevo escenario, la IA en agricultura impulsa productividad no solo a través de sensores o algoritmos, sino de sistemas integrados que permiten anticiparse, ajustar decisiones en tiempo real y reducir pérdidas en toda la cadena de valor.
Cinco aplicaciones clave que transforman el agro
- Syngenta identificó cinco áreas donde la IA ya cambia la lógica de producción:
- Investigación y desarrollo: Modelos de aprendizaje automático aceleran el descubrimiento de nuevos ingredientes activos, tanto sintéticos como biológicos, acortando el tiempo entre pruebas y lanzamientos.
- Monitoreo de suelos: Sensores e imágenes satelitales crean mapas detallados sobre nutrientes y contenido de carbono, lo que permite un manejo más preciso y sostenible del suelo.
- Asistencia digital al agricultor: Herramientas de IA generativa actúan como asesores agronómicos, entregando recomendaciones personalizadas según la ubicación, clima y tipo de cultivo.
- Control de plagas: Sistemas de agricultura de precisión permiten aplicar productos solo en zonas infestadas, reduciendo el uso de químicos sin afectar los rendimientos.
- Gestión de la cadena de suministro: Algoritmos de predicción anticipan la demanda, optimizan la logística y disminuyen el desperdicio poscosecha.
De la innovación a la adopción real
Para que estas innovaciones logren su potencial, no basta con desarrollar tecnología. Hace falta acompañarlas con infraestructura digital, programas de formación para agricultores, acceso a financiamiento y marcos regulatorios adecuados. Sin ese soporte, muchas de estas soluciones corren el riesgo de quedarse atrapadas en la llamada “valle de la muerte”: el espacio entre la innovación y la adopción efectiva.
Rowe destacó que herramientas como drones, sensores y mapas de suelo ya permiten manejar cultivos con precisión. Pero advirtió que su impacto será limitado si no se eliminan las barreras que dificultan su uso entre los agricultores más pequeños.
La vicepresidenta de Salesforce, Suzanne DiBianca, coincidió en la necesidad de alianzas público-privadas que reduzcan el costo de entrada a estas tecnologías. Ambos líderes destacaron que la IA solo cumplirá su promesa si va acompañada de un enfoque colaborativo y de largo plazo.
La combinación de tecnología digital e innovación agronómica permite construir sistemas alimentarios más resilientes. La clave está en asegurar que esas soluciones lleguen a todos los niveles del sector agrícola, desde los grandes productores hasta los agricultores familiares.
