Del Suelo al Software: Cómo la IA Está Impulsando la Revolución del Agronegocio

El agronegocio es, sin duda, uno de los pilares de la economía global, especialmente en países como Estados Unidos y Brasil. En los EE. UU., la agricultura, los alimentos y las industrias relacionadas contribuyeron con un 5,5 % al PIB nacional en 2023. Mientras tanto, en Brasil, el sector representó aproximadamente el 22,8 % del PIB del país en 2024. Además de su impacto económico, el agronegocio desempeña un papel crucial en la alimentación de millones de personas en todo el mundo, al mismo tiempo que impulsa una extensa cadena de valor, desde el campo hasta la mesa.En los últimos años, la fusión entre tecnología y agricultura—conocida como AgTech—ha revolucionado una industria que antes estaba arraigada en métodos tradicionales. Entre las innovaciones más transformadoras se encuentra la Inteligencia Artificial (IA), una herramienta poderosa que promete aumentar la productividad y enfrentar desafíos globales.La IA está en el centro de la transformación digital de la agricultura, ayudando a los agricultores a navegar en un escenario cada vez más complejo. Los cambios climáticos, los recursos naturales escasos y la creciente demanda de prácticas sostenibles exigen una toma de decisiones rápida y basada en datos. Al aprovechar los insights impulsados por IA, provenientes de sensores, drones, satélites y otras tecnologías conectadas, los agricultores pueden predecir patrones climáticos, monitorear cultivos en tiempo real y automatizar procesos—lo que resulta en una mayor eficiencia y menos desperdicio. La IA no solo remodela la forma en que se gestionan los cultivos; redefine la relación entre productores, consumidores y toda la cadena de suministro.Este artículo explora el impacto de la Inteligencia Artificial en la agricultura, examinando las principales tendencias tecnológicas, los beneficios reales y los desafíos que persisten. A través de insights de líderes del sector, entrevistas y testimonios de figuras clave del agronegocio brasileño, presentamos un análisis detallado estructurado en torno a tres pilares principales:

1. Datos para la Agricultura Predictiva
2. Experiencia del Agricultor por Encima de las Transacciones
3. Empresas Agrícolas Transformándose en Empresas de Tecnología

El agronegocio está entrando en una nueva era con la Agricultura 5.0, la próxima evolución de la Agricultura 4.0. Esta transformación integra tecnologías avanzadas, como la Inteligencia Artificial (IA), en un ecosistema interconectado, yendo más allá de la automatización y la conectividad para permitir el aprendizaje automático y la toma de decisiones autónomas. Con estas capacidades, los sistemas agrícolas no solo pueden recolectar datos, sino también interpretar información y tomar acciones inteligentes—impulsando ganancias significativas en productividad y sostenibilidad.Un ejemplo fascinante del potencial transformador de la IA en la agricultura surgió indirectamente durante la Ceremonia del Premio Nobel de 2024. Este evento histórico destacó no solo la ingeniosidad humana, sino también el reconocimiento de la inteligencia artificial en el más alto nivel. Por primera vez, un avance impulsado por IA ganó el Premio Nobel de Física, otorgado a un equipo de Google DeepMind, liderado por Demis Hassabis y John Jumper. Su creación, AlphaFold, revolucionó la ciencia al predecir con precisión las estructuras de las proteínas—un desafío que había desconcertado a los investigadores durante décadas.Solo unos meses después de recibir el prestigioso premio, Google lanzó AlphaFold 3, una versión aún más avanzada, capaz de predecir el comportamiento de las moléculas humanas. Este avance plantea preguntas profundas: ¿debe el reconocimiento ser para la inteligencia humana por diseñar la IA, o para la propia IA por lograr lo que antes se consideraba imposible? ¿Y hasta dónde llegará la IA en la transformación de industrias y sociedades?La capacidad de AlphaFold para generar nuevas moléculas tiene enormes implicaciones—no solo para la industria farmacéutica, sino también para el agronegocio. La IA se está utilizando cada vez más para abordar algunos de los desafíos más urgentes del mundo, incluida la seguridad alimentaria y la agricultura sostenible. Un ejemplo destacado es Iktos, una startup francesa especializada en generación molecular impulsada por IA, que recientemente se asoció con Bayer para desarrollar soluciones sostenibles de protección de cultivos. Utilizando el software de diseño generativo de novo de Iktos, Makya™, los científicos de Bayer pueden acelerar el descubrimiento y la optimización de nuevas moléculas, ayudando a crear soluciones agrícolas más efectivas y sostenibles.Este es solo un ejemplo de cómo la IA está transformando el sector. La adopción de la IA en la agricultura está aumentando rápidamente, con proyecciones de mercado que reflejan su creciente impacto. En 2025, se espera que el mercado de la IA en la agricultura alcance los 2.400 millones de dólares, y para 2030, se proyecta que casi se triplique, llegando a los 6.400 millones de dólares.Liderando esta transformación impulsada por la IA está John Deere, que ha evolucionado de un fabricante tradicional de equipos agrícolas a una empresa impulsada por la tecnología, capacitando a los agricultores con soluciones inteligentes y basadas en datos. Este cambio refleja la adaptación estratégica de la empresa a la era digital, reconociendo el inmenso valor de los datos y el software en la agricultura moderna.La estrategia de IA de John Deere se centra en tres áreas clave:

1. John Deere Operations Center – La empresa planea conectar 1,5 millones de máquinas y 500 millones de acres de tierras agrícolas a su plataforma basada en la nube para 2026. Este centro recopila y almacena grandes volúmenes de datos agrícolas, incluyendo millones de imágenes de malezas para la aplicación dirigida de herbicidas.
2. Maquinaria Autónoma – John Deere ha desarrollado tractores totalmente autónomos y está invirtiendo en tecnología para modernizar equipos más antiguos con capacidades autónomas, haciendo que la IA avanzada sea accesible para más agricultores.
3. Agricultura de Precisión – Utilizando imágenes satelitales y algoritmos de IA, John Deere proporciona a los agricultores insights accionables para riego, fertilización y protección de cultivos, optimizando el uso de recursos y aumentando el rendimiento.

Con esta transformación impulsada por la IA, John Deere se ha fijado un objetivo ambicioso: para 2030, el 10 % de sus ingresos anuales provendrá de tarifas de software—un movimiento audaz que subraya cómo la IA está remodelando el futuro de la agricultura.Ahora está claro que la IA está redefiniendo el éxito en el agronegocio. Con esto en mente, echemos un vistazo más de cerca a los tres pilares principales que impulsan la transformación de la agricultura por la IA.

Datos para la Agricultura Predictiva

Imaginen esto: cuando un equipo agrícola está operando en el campo—quizás en medio de los Estados Unidos—¿asumen que está en línea o fuera de línea? Durante décadas, el agronegocio ha sido una de las industrias menos conectadas digitalmente debido a su naturaleza vasta y descentralizada. Sin embargo, esto está cambiando rápidamente. En 2023, el 21,3 % de las tierras agrícolas de los EE. UU. aún carecían de acceso a internet, creando una barrera para la adopción de tecnologías avanzadas. Aunque la conectividad en las granjas ha mejorado—el 78,7 % de las operaciones agrícolas de los EE. UU. estaban en línea para 2022—la velocidad y la confiabilidad siguen siendo grandes preocupaciones.Por ejemplo, la Comisión Federal de Comunicaciones (FCC) define la banda ancha como 25 Mbps de descarga y 3 Mbps de subida, pero los expertos sugieren que las tecnologías de próxima generación, como la maquinaria autónoma, requerirán velocidades cercanas a los 300 Mbps. Sin una conectividad rápida y confiable, la adopción de técnicas de agricultura de precisión se ve significativamente obstaculizada, lo que podría afectar el rendimiento de los cultivos y la eficiencia operativa.Aquí es donde las asociaciones como la de John Deere y Starlink de SpaceX están marcando la diferencia. Juntos, están abordando los desafíos de conectividad rural a través de soluciones de comunicación por satélite (SATCOM) adaptadas para la agricultura. El servicio SATCOM de John Deere integra terminales robustos de Starlink y módems celulares, permitiendo el intercambio de datos en tiempo real, diagnósticos remotos y comunicación entre máquinas.Actualmente, esta iniciativa está en una fase de acceso anticipado en los EE. UU. y Brasil, con el objetivo de conectar 1,5 millones de máquinas. Se planea un lanzamiento limitado para finales de 2024, con una adopción más amplia esperada para fin de año—un paso significativo hacia un futuro agrícola más conectado e impulsado por la IA.Una vez establecida la conectividad, el siguiente desafío es gestionar los datos—tanto su volumen como su utilidad práctica. Se proyecta que el número de dispositivos habilitados para IoT en la agricultura de precisión y equipos agrícolas alcance casi 300 millones para fines de 2024, con un crecimiento adicional a 379 millones para 2026. Estas aplicaciones de IoT están transformando el agronegocio al permitir el riego de precisión, el monitoreo del suelo, el seguimiento de enfermedades y la gestión de fertilizantes. Sin embargo, este aumento en los datos presenta un nuevo desafío: ¿cómo pueden los agricultores procesar y actuar de manera efectiva con tal volumen de información?Aquí es donde la IA se convierte en un factor de cambio. Los algoritmos de IA impulsan el desarrollo de «granjas inteligentes»—ecosistemas interconectados que recopilan, analizan y actúan sobre los datos en tiempo real. Estas granjas cambian el agronegocio de una toma de decisiones reactiva a estrategias predictivas, permitiendo una planificación proactiva y la mitigación de riesgos.Por ejemplo, la IA puede:

• Predecir patrones climáticos con mayor precisión.
• Detectar enfermedades en los cultivos de manera temprana utilizando reconocimiento avanzado de imágenes.
• Recomendar los momentos óptimos para la siembra y la cosecha basándose en datos ambientales.

Estas capacidades impulsadas por la IA son paralelas a los avances vistos en los diagnósticos de salud, donde el aprendizaje automático mejora la predicción, la detección temprana y la toma de decisiones.Principios clave de la Agricultura Inteligente:

• Decisiones basadas en datos
• Plataformas unificadas basadas en la nube
• Automatización de sistemas
• Integración de IoT para la agricultura de precisión
• Análisis predictivo
• Monitoreo remoto y computación de borde
• Tecnologías futuras como gemelos digitales (simulaciones de granjas físicas)

Al combinar la IA con IoT, la computación en la nube y la automatización, la agricultura inteligente no solo está mejorando la eficiencia—está redefiniendo el futuro de la agricultura.Un ejemplo destacado del impacto transformador de la IA en el agronegocio es Climate FieldView de Bayer. Esta plataforma integra datos de sensores de equipos, satélites y otras fuentes para proporcionar a los agricultores insights accionables para la siembra, la pulverización, la aplicación y la cosecha. Al aprovechar el aprendizaje automático, Climate FieldView analiza los datos de rendimiento a un nivel altamente granular, permitiendo a los agricultores refinar sus prácticas agrícolas para una mayor eficiencia y sostenibilidad.Los avances recientes han mejorado aún más las capacidades de la plataforma. Bayer introdujo una herramienta de IA generativa entrenada con datos agronómicos propietarios y conocimientos de expertos. Esta herramienta ayuda a los agricultores a:

• Optimizar el uso de insumos para reducir el desperdicio y aumentar la eficiencia.
• Detectar enfermedades en los cultivos de manera temprana para una intervención proactiva.
• Proporcionar soluciones adaptativas y basadas en datos para los desafíos ambientales.

La adopción de herramientas avanzadas de IA como esta representa un cambio fundamental en la agricultura. Los datos y la IA ya no son solo mejoras—son pilares centrales que impulsan la transformación del agronegocio. Al eliminar ineficiencias y reemplazar las conjeturas con precisión y análisis predictivo, estas tecnologías están sentando las bases para un futuro más sostenible y productivo.Con la expansión de la conectividad y la evolución de las plataformas de IA, la industria avanza constantemente hacia sistemas agrícolas totalmente autónomos—una visión que John Deere pretende alcanzar para 2030. El futuro de la agricultura ya no se trata solo de cultivar alimentos; se trata de cultivar inteligencia.

2 – Experiencia del Agricultor por Encima de las Transacciones

En el mundo hiperconectado de hoy, los agricultores—al igual que los consumidores—están exigiendo mejores experiencias digitales de las empresas del agronegocio. La razón es simple: ya están acostumbrados a interacciones personalizadas y fluidas en otros aspectos de sus vidas, ya sea a través de servicios de transporte como Uber, banca digital o plataformas de comercio electrónico. Estas experiencias han establecido un nuevo estándar, y los agricultores ahora esperan el mismo nivel de conveniencia, eficiencia y personalización de sus socios comerciales.

Si las empresas del agronegocio aún creen que ofrecer los mejores productos y servicios es suficiente, están equivocadas. El éxito hoy no se trata solo de lo que vendes, sino de la experiencia que brindas. La diferencia entre vender un producto o servicio y ofrecer una gran experiencia radica en cómo haces sentir a los clientes a lo largo de todo el proceso.Una encuesta reciente de McKinsey destaca los principales desafíos que enfrentan los agricultores al interactuar con plataformas digitales en el agronegocio:

• 50% de los agricultores identifican la personalización y la experiencia como sus mayores desafíos al comprar en línea.
• 57% sienten que las plataformas que utilizan no ofrecen un servicio al cliente adecuado.
• 29% no confían en el proceso de autoservicio para realizar compras.

Estos insights revelan una brecha crítica en cómo las empresas del agronegocio están abordando las expectativas cambiantes de los clientes. Las experiencias de los agricultores están cada vez más moldeadas por las mejores interacciones digitales que encuentran fuera del sector agrícola. Este cambio subraya la necesidad de hiperpersonalización, procesos sin fricciones, accesibilidad omnicanal y respuestas instantáneas—factores que definirán el futuro del compromiso digital en el agronegocio.Un ejemplo sólido de esta transformación es la adquisición de Orbia por parte de Bayer, una plataforma en línea brasileña diseñada para agricultores. A diferencia de los modelos tradicionales centrados únicamente en la venta de productos Bayer, Orbia ofrece una variedad de marcas, incluidas las de la competencia. Este movimiento refleja un cambio fundamental: las empresas del agronegocio deben adoptar plataformas de «todo en uno» que permitan a los agricultores gestionar múltiples aspectos de sus operaciones en un único entorno digital integrado.Plataformas como Orbia son más que simples tiendas en línea. Representan un cambio estratégico hacia la entrega de valor a través de la conveniencia y la elección, incluso si eso significa generar ingresos con productos de la competencia. Este enfoque omnicanal está alineado con el futuro del agronegocio, donde las plataformas digitales desempeñan un papel central en la resolución de los desafíos diarios de los agricultores, simplificando la adquisición de insumos y optimizando la gestión de las fincas.Este cambio no se limita a los agricultores. Los consumidores también tienen expectativas crecientes en cuanto a transparencia y acceso a la información. Cada vez más, desean poder escanear un código QR en los envases de los alimentos para rastrear su origen, verificar prácticas sostenibles y garantizar una producción ética. A medida que las plataformas digitales continúan evolucionando, la demanda de mayor visibilidad y responsabilidad en la cadena de suministro agrícola solo aumentará.La agricultura de precisión impulsada por IA está remodelando la sostenibilidad en la agricultura, impulsando mejoras mensurables:

• Aumento del 21% en el rendimiento de los cultivos.
• Reducción del 26% en el uso de fertilizantes.
• Disminución del 34% en el uso de pesticidas.

Estas cifras destacan cómo la IA puede mejorar tanto la sostenibilidad como la productividad. Sin embargo, esta transformación también crea desafíos para las empresas del agronegocio que tradicionalmente dependen de la venta de fertilizantes y pesticidas. A medida que las eficiencias impulsadas por la IA reducen la necesidad de estos insumos, las empresas enfrentan lo que Clayton Christensen denominó el «dilema del innovador»: si no se adaptan y atienden las necesidades cambiantes de sus clientes, otros lo harán.Un ejemplo destacado de cómo superar el dilema del innovador proviene de la industria farmacéutica. Eli Lilly, por ejemplo, cambió su enfoque de la producción de insulina a medicamentos para la pérdida de peso, como Monjaro. Aunque esta transición redujo la dependencia de la empresa en su negocio tradicional de insulina, la posicionó como líder global al abordar una demanda creciente del mercado: combatir la obesidad.Para las empresas del agronegocio, la lección es clara: el éxito a largo plazo depende de la adaptación a los avances tecnológicos y a las cambiantes necesidades del mercado, en lugar de resistirse al cambio.Las empresas del agronegocio deben adoptar esta misma mentalidad, reinventándose continuamente para abordar los desafíos emergentes de los clientes, incluso cuando esto perturbe sus modelos de negocio establecidos. Esta adaptabilidad es esencial para mantener la relevancia en un mercado en constante evolución.La IA generativa es otra fuerza transformadora en la mejora de las experiencias de los agricultores y los consumidores. Sin embargo, los modelos de lenguaje grandes, como ChatGPT, aún no son lo suficientemente precisos para aplicaciones específicas de la agricultura. Un estudio publicado en Nature Food destacó imprecisiones en los consejos profesionales proporcionados por estos modelos a agricultores en África, subrayando los riesgos potenciales de confiar en soluciones de IA generalizadas para campos altamente especializados.La solución radica en los modelos de lenguaje pequeños—sistemas de IA entrenados específicamente para las necesidades del sector. Bayer ya ha probado una herramienta de este tipo, construida con datos propietarios y la experiencia de agrónomos. Esta solución de IA generativa proporciona insights accionables y recomendaciones personalizadas, abordando directamente las necesidades únicas de los agricultores y asesores.Según McKinsey, el valor incremental de la IA generativa para las empresas en toda la cadena de valor agrícola es significativo, con impactos potenciales en los ingresos que superan el 2,5 % en operaciones, marketing y ventas. Al priorizar modelos de lenguaje pequeños, las empresas del agronegocio pueden desbloquear todo el potencial de la IA para ofrecer experiencias precisas y de alto valor, adaptadas a las demandas del sector.Para tener éxito en el futuro, las empresas del agronegocio deben ir más allá de simplemente vender productos y centrarse en ofrecer experiencias transformadoras. Ya sea a través de la hiperpersonalización, la sostenibilidad o soluciones avanzadas de IA, el objetivo sigue siendo el mismo: satisfacer las necesidades cambiantes de los agricultores y los consumidores, proporcionando soluciones integradas, transparentes e innovadoras que mejoren la eficiencia y la confianza.

Empresas Agrícolas Transformándose en Empresas de Tecnología

El tercer y último pilar a explorar es la transformación del agronegocio de empresas agrícolas tradicionales en organizaciones impulsadas por la tecnología—un cambio del agronegocio hacia el «big tech». Ya no centradas únicamente en el trabajo en el campo, estas empresas se están convirtiendo rápidamente en emprendimientos impulsados por la tecnología, aprovechando la IA, la automatización, la ampliación y la simulación para redefinir sus operaciones e impacto.Un ejemplo notable de esta transformación es el proyecto Earth-2 de NVIDIA. Lanzado en 2021 y completamente operativo en 2024, Earth-2 es una plataforma basada en la nube diseñada para simular y predecir patrones climáticos globales utilizando IA y computación de alto rendimiento. Al combinar simulaciones de ultra alta resolución con velocidades de procesamiento sin precedentes, Earth-2 está dando forma al futuro de la predicción climática y la planificación agrícola.Varias características clave demuestran su impacto potencial en el agronegocio:

• Simulaciones impulsadas por IA: Earth-2 utiliza modelos avanzados de IA, como CorrDiff y FourCastNet, para generar simulaciones climáticas y meteorológicas con una resolución extraordinaria de 2 kilómetros. Este nivel de precisión es 12 veces más detallado que los métodos tradicionales, permitiendo pronósticos altamente localizados y precisos.
• Velocidad y eficiencia: Al aprovechar la tecnología de GPU de vanguardia, Earth-2 proporciona pronósticos en segundos, una mejora dramática en comparación con los modelos basados en CPU, que tardan minutos o incluso horas. También es 1.000 veces más rápido y 2.000 veces más eficiente energéticamente que los sistemas actuales de predicción numérica del tiempo.
• Aplicaciones globales: Organizaciones de todo el mundo ya están integrando Earth-2 en sus operaciones. The Weather Company lo incorpora en sus herramientas Weatherverse para una visualización mejorada, mientras que la Administración Central del Tiempo de Taiwán lo utiliza para mejorar las predicciones de tifones y la planificación de evacuaciones.

A medida que el agronegocio continúa evolucionando hacia una industria habilitada por la tecnología, herramientas como Earth-2 ilustran la creciente intersección entre la agricultura y la IA. La capacidad de simular y predecir condiciones ambientales con tal precisión será una ventaja crucial para garantizar la seguridad alimentaria, optimizar la gestión de recursos y mitigar los riesgos relacionados con el clima.Para las empresas del agronegocio, las implicaciones de estos avances son profundas. Herramientas como Earth-2 permiten a los agricultores y empresas agrícolas anticipar mejor los riesgos relacionados con el clima, optimizar los calendarios de siembra y mejorar la planificación de la cadena de suministro. Esta creciente intersección entre el «big tech» y la agricultura está remodelando la forma en que la industria aborda la eficiencia, la sostenibilidad y la resiliencia.Aunque algunas empresas del agronegocio pueden desarrollar soluciones tecnológicas internamente, muchas necesitarán adoptar la innovación abierta. Un concepto introducido por Henry Chesbrough, la innovación abierta reconoce que no todas las ideas deben originarse dentro de una empresa—colaborar con socios externos, startups e instituciones de investigación es crucial para mantenerse competitivo en un mercado en rápida evolución.El sector agroalimentario ya ha demostrado un fuerte compromiso con este enfoque:

• En 2023, 86% de las empresas agroalimentarias reportaron un aumento en las inversiones en innovación abierta, con 93% planeando continuar en los próximos tres años.
• Más del 90% colaboró con universidades y centros de investigación, pero solo el 50% se involucró en la búsqueda de startups, lo que destaca un potencial significativo sin explotar al trabajar con innovadores emergentes.

A medida que la tecnología continúa impulsando la transformación, la capacidad de aprovechar tanto la experiencia interna como la innovación externa definirá el éxito futuro de las empresas del agronegocio. Aquellas que integren proactivamente nuevas ideas, tecnologías y asociaciones estarán mejor posicionadas para liderar la próxima era de la agricultura.Este cambio hacia la innovación abierta está alineado con la creciente necesidad de que las empresas del agronegocio se conviertan en habilitadas por la tecnología. Las startups están a la vanguardia del desarrollo de soluciones para la agricultura de precisión, la robótica y el análisis impulsado por IA. Al buscar y colaborar con estos innovadores, las empresas del agronegocio pueden acceder a tecnologías de vanguardia que, de otro modo, tardarían años en desarrollarse internamente.La transformación de empresas agrícolas en empresas de tecnología conlleva desafíos. Las empresas deben superar obstáculos como la integración de nuevas tecnologías en sistemas heredados, la capacitación de empleados para adaptarse a procesos impulsados por la tecnología y la resistencia cultural en industrias tradicionalmente conservadoras. Sin embargo, los beneficios potenciales—mayor eficiencia, sostenibilidad mejorada y la capacidad de anticipar y responder a los desafíos en tiempo real—hacen que este cambio sea esencial.Earth-2 de NVIDIA es un ejemplo claro de lo que es posible cuando el agronegocio abraza la tecnología. Del mismo modo, la innovación abierta crea oportunidades de colaboración, reuniendo a las mejores mentes en tecnología y agricultura para resolver algunos de los problemas más urgentes del sector. Al adoptar estas estrategias, las empresas del agronegocio pueden posicionarse no solo para sobrevivir, sino para prosperar en un panorama donde la tecnología es la fuerza impulsora del éxito.El futuro del agronegocio radica en pensar como una empresa de tecnología—aprovechando la innovación, las asociaciones y las herramientas digitales avanzadas para construir un ecosistema agrícola más inteligente y sostenible.Puedes contactar a Andrea en sus perfiles:

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