La inteligencia artificial (IA) ya no es una promesa del futuro: en 2025 está transformando la industria agrícola globalmente.
Desde la agricultura de precisión hasta la ganadería inteligente, la IA optimiza recursos, reduce costes y mejora rendimientos. En este post de Fundación Caja Rural, analizamos su evolución histórica, aplicaciones prácticas, avances recientes, ventajas y limitaciones, y respondemos a preguntas clave sobre si la IA puede desplazar a los agricultores.
¿Cuándo se empezó a integrar la IA en la agricultura?
Aunque los primeros avances tecnológicos en el campo comenzaron con el uso del GPS en los años 80, no fue hasta la última década que la inteligencia artificial se integró de forma activa en el proceso agrícola.
Con la llegada de sensores, visión artificial, drones y análisis predictivo, la IA comenzó a formar parte de las decisiones agronómicas, el control de plagas, la gestión del agua y la planificación de cosechas.
Aplicaciones de la IA en la agricultura
La IA permite ejecutar una agricultura de precisión, analizando datos recogidos por sensores en el suelo, imágenes satelitales o drones. Con esta información, los agricultores pueden conocer en tiempo real la humedad, la fertilidad o el estrés de los cultivos, ajustando automáticamente el riego, la fertilización o el momento de la cosecha.
También se utiliza para predecir el rendimiento, detectar enfermedades vegetales o controlar plagas con una mínima intervención química. Existen robots autónomos que identifican y eliminan malezas sin necesidad de herbicidas, así como plataformas de predicción que combinan datos meteorológicos, históricos y de sensores para optimizar decisiones a nivel de parcela.
Además, la inteligencia artificial mejora la logística y reduce pérdidas en la cadena de suministro, haciendo más eficiente el almacenamiento, transporte y comercialización de productos agrícolas.
¿Cómo se aplica la IA en la ganadería?
En ganadería, la IA se aplica a través de collares inteligentes, cámaras térmicas, sensores y sistemas de gestión que analizan en tiempo real el comportamiento, salud y alimentación del ganado. Esto permite detectar enfermedades antes de que se manifiesten clínicamente, ajustar las raciones de forma personalizada y optimizar la reproducción.
Además, balanzas automáticas y dispositivos de monitoreo identifican cambios de peso, temperatura corporal o hábitos de movimiento, alertando al ganadero de cualquier anomalía. La inteligencia artificial también contribuye a mejorar la sostenibilidad de las explotaciones, reduciendo el consumo de recursos y aumentando el bienestar animal.
¿Puede la IA reemplazar a los agricultores?
La IA no está diseñada para reemplazar al agricultor, sino para complementar su trabajo. Automatiza tareas repetitivas y proporciona datos útiles para la toma de decisiones, pero la experiencia, el conocimiento del terreno y la intuición del agricultor siguen siendo insustituibles.
A pesar de su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos, la IA necesita del criterio humano para contextualizar la información, adaptar las prácticas a las condiciones locales y mantener el vínculo directo con el entorno. En ese sentido, la figura del agricultor evoluciona hacia un perfil más técnico, que combina tradición y tecnología.
Avances destacados en 2025
Durante 2025, se consolidaron herramientas de IA multilingües que asesoran verbalmente a pequeños agricultores y les permiten optimizar decisiones agronómicas en tiempo real. En varios países ya se ha digitalizado por completo la gestión agrícola, con plataformas que emiten alertas personalizadas parcela por parcela, integrando sensores de suelo, predicciones climáticas y datos de mercado.
1. Robots agrícolas con visión artificial y láser
Robots como LaserWeeder identifican y eliminan malezas con rayos láser sin afectar los cultivos. Su precisión reduce hasta un 90 % el uso de herbicidas, haciendo el cultivo más limpio y sostenible. Son ideales para explotaciones orgánicas y cultivos de alto valor.
2. Asistentes virtuales agrícolas con IA multilingüe
Programas como Dhenu 2.0 ofrecen asesoramiento agrícola por voz en idiomas locales.
Ayudan a agricultores sin formación técnica a tomar decisiones sobre riego, plagas o fertilización. Son accesibles desde móviles básicos y mejoran notablemente el rendimiento.
3. Sistemas predictivos de clima y rendimiento
La IA combina datos satelitales y sensores para anticipar sequías, lluvias o enfermedades.
Permite reprogramar siembras, ajustar el riego y reducir pérdidas antes de que ocurran.También estima cosechas con mayor precisión para planificar la logística.
Datos de mercado y crecimiento en 2025
En 2025, el mercado global de soluciones de inteligencia artificial aplicadas a la agricultura supera los 2.400 millones de dólares, con una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) estimada entre el 22 % y el 26 % desde 2023. Este crecimiento se concentra especialmente en Estados Unidos, India, Brasil y varios países de Europa Occidental.
- Estados Unidos lidera en inversión privada y adopción de maquinaria autónoma en grandes explotaciones agrícolas. Más del 70 % de las grandes granjas ya usan IA para predicciones climáticas, gestión de riego y automatización de maquinaria.
- India se posiciona como el país con mayor impacto social de la IA agrícola, debido a programas públicos de digitalización del campo que alcanzan a millones de pequeños productores. Se estima que al menos 30 millones de agricultores usan asistentes virtuales o plataformas predictivas con IA.
- En Brasil, el mayor productor de soja del mundo, el uso de IA en monitoreo satelital y gestión de nutrientes ha permitido mejorar los rendimientos hasta en un 18 %, especialmente en el Mato Grosso y São Paulo.
- En Europa Occidental, países como Francia, Alemania y los Países Bajos integran IA en sistemas de agricultura de precisión, combinando drones, sensores de humedad y algoritmos de predicción en más del 60 % de sus explotaciones medianas y grandes.
Desventajas o desafíos
A pesar de sus beneficios, la implementación de la inteligencia artificial en el sector agrícola presenta barreras importantes, especialmente para los pequeños productores. Uno de los principales desafíos es el elevado coste inicial de los equipos, sensores, drones o plataformas digitales, lo que limita el acceso en zonas rurales con menor capacidad económica. Esta desigualdad tecnológica puede ampliar aún más la brecha entre explotaciones avanzadas y aquellas que operan de forma tradicional.
Otro obstáculo clave es la falta de formación técnica en el uso de estas herramientas. Muchos agricultores no cuentan con conocimientos digitales suficientes para interpretar los datos que generan los sistemas de IA o para aprovecharlos al máximo en la toma de decisiones. Esto obliga a crear programas de capacitación específicos y adaptados a contextos locales, así como a diseñar interfaces más simples y accesibles, especialmente en países en desarrollo.
Por último, surgen también desafíos relacionados con la gestión de datos: la privacidad, la propiedad de la información generada en el campo y la dependencia de servicios en la nube o plataformas externas. Sin una regulación clara, los agricultores pueden verse expuestos a perder el control sobre sus propios datos productivos o depender excesivamente de tecnologías que, en caso de fallo, podrían afectar gravemente la operatividad de su explotación.
En conclusión, la inteligencia artificial está reconfigurando la agricultura global: más inteligente, más precisa y más sostenible. Lejos de reemplazar al agricultor, la IA potencia su capacidad para adaptarse a los desafíos del presente y del futuro.
¿Necesitas apoyo o asesoría? En la Fundación Caja Rural de Burgos trabajamos para impulsar el desarrollo social y económico en las zonas rurales, apostando por el crecimiento sostenible de su entorno.
Si tienes una explotación agrícola o ganadera, formas parte de una cooperativa, o estás desarrollando una iniciativa local y buscas orientación o acompañamiento, ponte en contacto con nosotros. Estaremos encantados de ayudarte a avanzar con herramientas, conocimiento y compromiso.
