# La calidad de los datos: el verdadero motor de la digitalización y la IA en agroindustria > Sin datos propios de calidad, la inteligencia artificial en explotaciones agrícolas e industrias alimentarias solo amplificará errores --- Consulta la previsión del tiempo en tu localización exactaSuscríbete a nuestra Newsletter semanal ![Gradient Background](/img/headerGradient.svg) [Con la Comida no se Juega](http://localhost:8080/comunidad/con-la-comida-no-se-juega) [![blog author](https://static.plataformatierra.es/strapi-uploads/assets/manuel_lainez_10f7876016.png) Manuel Lainez AndrésDirector de Innovación y Desarrollo Agroalimentario de Cajamar](http://localhost:8080/autor/manuel-lainez-andres) 13 February 2026 3 min # La calidad de los datos: el verdadero motor de la digitalización y la IA en agroindustria ![Evolución del dato agrario.](https://static.plataformatierra.es/strapi-uploads/assets/web_evolucion_dato_agrario_a9025ebe11.jpg) Guardar Compartir --- **He participado estos días en una jornada sobre la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en entornos industriales. La Industria 5.0 ya no es un concepto teórico, sino una realidad en muchas empresas, impulsada por el avance imparable de la IA.**  Antes de llegar aquí, todas han pasado por un proceso de transformación digital. Y la base de ese proceso ha sido simple: conocer al detalle, mediante datos, lo que sucede en sus procesos productivos. La jornada reunió a prácticamente todos los sectores: transporte y logística, construcción, energía, gestión de residuos, uso integral del agua… y, por supuesto, la industria alimentaria. Se habló de herramientas digitales como el [IoT, sensores y cámaras, gemelos digitales, realidad aumentada o big data](https://www.plataformatierra.es/innovacion/los-gemelos-digitales-en-la-agricultura). Pero en todos los casos, un mensaje se repetía: **sin datos propios y de calidad, nada funciona**. ![](https://static.plataformatierra.es/strapi-uploads/assets/web_robotica_agricultura_diciembre_blog_Fran_Castillo_84dbbdf73b.png) La ciencia perfila a la inteligencia artificial del sector agroalimentario [Leer la publicación](https://www.plataformatierra.es/comunidad/agroequilibrio/ciencia-perfila-inteligencia-artificial-IA-sector-agroalimentario) ## **El requisito previo: conocer la realidad productiva** Uno de los debates más vivos fue sobre el potencial de la IA generativa para optimizar procesos: mejorar la eficiencia en el uso de materias primas, prever la demanda o ajustar precios en tiempo real. Todo ello, claro, solo si hay datos propios que reflejen la realidad de la empresa. Si los datos son mediocres, la IA solo amplificará errores. En las primeras fases de la transformación digital, el foco estaba en datos perfectamente organizados y estructurados para algoritmos descriptivos, predictivos o prescriptivos. Hoy, con la IA actual, eso ya no es tan estricto. Lo clave es la **calidad de los datos**. Desde el Observatorio de la Digitalización Agroalimentaria vemos cómo, en la cadena alimentaria, muchas explotaciones y agroindustrias ya generan datos sobre suelo y riego, plagas y enfermedades, condiciones ambientales en granja, consumos de pienso, producciones por unidad, energías, agua, equipos de calor/refrigeración o calidad de producto final. Es un esfuerzo enorme, tanto personal como económico. > Si los datos son mediocres, la IA solo amplificará errores ## **Del campo a la industria: una inversión necesaria** Pero recolectar datos no basta: deben ser **precisos, íntegros, consistentes, únicos, actualizados, válidos y representativos**. Es decir, exactos, completos, coherentes, no duplicados, vigentes, bien formateados y que cubran escenarios reales. Ejemplo práctico en ganadería porcina: imagina que usas sensores en tu cebadero para medir consumos de pienso y crecimiento diario. Si esos datos son precisos (pesadas reales, no estimadas), un modelo de IA te puede predecir con fiabilidad el peso al sacrificio y optimizar lotes. Si hay errores en el peso o duplicados en las lecturas, el modelo generará sesgos y recomendaciones erróneas. Con datos de calidad, los modelos evitan sesgos y generan resultados fiables. Con IA, además, se acelera el aprendizaje y se maximiza el impacto en eficiencia y sostenibilidad. ![](https://static.plataformatierra.es/strapi-uploads/assets/inversion_innovacion_7a0e7a3eff.jpg) ¿Quién invierte en I+D en el sector agroalimentario español? [Leer la publicación](https://www.plataformatierra.es/comunidad/con-la-comida-no-se-juega/quien-invierte-i-d-sector-agroalimentario-espanol) ## **La calidad del dato marca el límite de la IA** Conclusión práctica para el sector: la calidad de los datos no es un lujo técnico, es el límite —o el potencial— de la IA en tu explotación o planta. Revisa ya tus registros de producción, riego o consumos: ¿son limpios? ¿representan tu realidad? Si no, empieza por ahí.  ¿Qué experiencia tienes tú con datos en tu granja o industria? ¡Cuéntanos en comentarios! [License![Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional. Se permite la reproducción total o parcial del contenido siempre que se cite la fuente original.](https://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) Esta obra está bajo una [Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional. Se permite la reproducción total o parcial del contenido siempre que se cite la fuente original.](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) --- Guardar Compartir --- Descarga de responsabilidad: Plataforma Tierra se exime de cualquier tipo de responsabilidad derivada del contenido publicado en el presente espacio web por sus respectivos autores. Los respectivos autores firmantes del contenido publicado en este espacio web son los exclusivos responsables del mismo, de su alcance y efectos, los cuales garantizan que dicho contenido no es contrario a la ley, la moral y al orden público, y que no infringen derechos de propiedad intelectual. --- Source: http://localhost:8080/comunidad/con-la-comida-no-se-juega/calidad-datos-motor-digitalizacion-ia-agroindustria