# IA en el sector agroalimentario: ¿superinteligencia o superburbuja? > La IA ya es una variable de la cuenta de resultados del sector agroalimentario. La clave no es la tecnología, sino priorizar, formar equipos y elegir alianzas --- > Superinteligencia o Superburbuja... La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa de futuro para el campo y la industria agroalimentaria españoles: **es ya una variable de la cuenta de resultados**. No nos equivoquemos. En apenas dos años, el sector ha pasado de proyectos piloto aislados a un ecosistema donde conviven sensores de campo, plataformas de datos, algoritmos de predicción de cosechas y herramientas de trazabilidad automatizada. Para los equipos directivos, **la pregunta ha cambiado de “si” invertir en IA a “cómo” y “a qué ritmo” hacerlo** sin comprometer la solvencia ni quedarse atrás frente a competidores que ya están actuando. Estas líneas resumen, a mi juicio, el estado real de la adopción, los focos de aplicación con mayor retorno, las barreras que están frenando a buena parte del tejido agroalimentario español y un conjunto de recomendaciones prácticas sin objeto de ser maximalista. Pero conviene también, no nos engañemos, no dejarse deslumbrar. Junto a la superinteligencia que se nos promete conviven **señales que recuerdan demasiado a otras burbujas tecnológicas**: valoraciones desorbitadas de compañías que aún no han demostrado un modelo de negocio rentable, inversiones multimillonarias en centros de datos cuyo retorno está por ver y un discurso comercial que vende soluciones milagro a un sector que ya ha visto pasar muchas modas. A ello se suman riesgos muy concretos para el campo y la industria: **proyectos piloto que nunca llegan a escalar**, la dependencia de unos pocos proveedores tecnológicos globales, **la propiedad y el uso de los datos que generan nuestras explotaciones** —¿de quién son y quién se beneficia de ellos?—, el consumo energético e hídrico que exige la propia IA y las nuevas obligaciones que impone el Reglamento europeo de Inteligencia Artificial. La IA es una [herramienta aliada, no una varita mágica](https://www.plataformatierra.es/innovacion/inteligencia-artificial-agricultura-herramienta-aliada-no-varita-magica), y quien invierta sin criterio, sin datos de calidad y sin un problema real que resolver **corre el riesgo de pagar la factura de la burbuja**. Riesgo. ## **1\. Un sector que avanza más rápido de lo que parece** Los datos oficiales confirman una aceleración notable. Somos una referencia internacional en Innovación agroalimentaria, si bien nos sigue faltando foco, cierto, pero los datos no engañan. Con más de 800 empresas agrofoodtech activas en el país, solo, por ejemplo, apenas el 11% de las compañías españolas usa IA de forma efectiva, por debajo de la media europea, y su implantación, no nos engañemos, debe plantearse como una prioridad tanto tecnológica como social: **democratizar la IA en el mundo rural para revitalizar el territorio**, no solo para ganar eficiencia y optimizar una cuenta de resultados en muchos casos maltrecha. Relato. ## **2\. La brecha que más debe preocupar al SECTOR: el tamaño** El dato más relevante para cualquier gestor no es el de adopción media, sino **el de la brecha por tamaño de empresa**. Mientras el 80% aproximadamente de las compañías agroalimentarias con una facturación superior a 50 millones de euros cuenta ya con una estrategia tecnológica madura, **solo el 25% de las empresas de menos de 2 millones de facturación dispone de un plan de digitalización específico**. Dato. Las causas que explican este desfase **no son tecnológicas, sino organizativas** y esto en más de una ocasión se nos olvida a todos: - **Miedo a no recuperar la inversión**, especialmente en estructuras familiares con márgenes ajustados. - **Déficit de conectividad rural**, que limita el despliegue de sensórica y plataformas en tiempo real en explotaciones alejadas de núcleos urbanos. - **Falta de capacidades digitales en los equipos directivos y técnicos**, que ralentiza tanto la selección como la adopción efectiva de las herramientas. - **Desajuste entre la oferta y la necesidad real**: los ERP genéricos, por ejemplo, no entienden conceptos propios del negocio agroalimentario como campañas, trazabilidad de lote o contratos de futuro, etc., lo que obliga a adaptaciones costosas o a convivir con soluciones que no resuelven el problema de fondo. Otra realidad. ## **3\. Dónde está generando valor la IA a lo largo de la cadena** La inteligencia artificial no aporta el mismo valor en todos los eslabones de la cadena agroalimentaria. Conviene distinguir al menos tres ámbitos de aplicación, cada uno con **una lógica de retorno distinta**: **En la producción primaria**, los mayores avances están en **la optimización del riego y la fertilización** mediante modelos que cruzan variables de ubicación, cultivo, fase fenológica, producción estimada y clima; en la predicción meteorológica de alta precisión (radiación, evapotranspiración, riesgo de helada); y en **la detección temprana de plagas y enfermedades** mediante imagen y sensórica. Estas aplicaciones inciden directamente sobre dos de las mayores preocupaciones del sector: [el uso eficiente del agua](https://www.plataformatierra.es/innovacion/inteligencia-artificial-ahorrar-10-agua-regadio) —España consume en torno a 18.000 hectómetros cúbicos al año en agricultura— y la reducción de insumos. **En la industria y la transformación**, la IA se está aplicando sobre todo a control de calidad automatizado, mantenimiento predictivo de líneas de producción y optimización de la planificación de campañas. Son **proyectos con un retorno más rápido y medible**, y por eso suelen ser el punto de entrada natural para empresas o cooperativas que empiezan su recorrido digital. **En la distribución y la trazabilidad**, el foco está en sistemas de trazabilidad de lote de extremo a extremo, plataformas de datos interoperables entre eslabones de la cadena y herramientas de previsión de demanda. **La combinación de trazabilidad e IA es también la que mejor responde a las exigencias regulatorias y de los grandes compradores** en materia de sostenibilidad certificada, uno de los tres criterios —junto con productividad y resiliencia climática— que debemos fijar, no lo olvidemos, como condición de acceso a la financiación sea esta pública e incluso privada. ## **4\. El papel de la colaboración público-privada y los ecosistemas de innovación** **Ningún actor del sector puede abordar en solitario la magnitud de esta transformación.** La experiencia reciente confirma que los proyectos con mayor impacto combinan financiación pública, tecnología de proveedores globales y conocimiento agronómico local. Un ejemplo de ello es [la colaboración entre Cajamar e IBM a través de Plataforma Tierra](https://www.plataformatierra.es/actualidad/cajamar-e-ibm-ponen-la-inteligencia-artificial-al-servicio-del-sector), que pone a disposición de agricultores y empresas del sector servicios de IA para el cálculo dinámico de necesidades de riego, la gestión de la fertilización y la previsión meteorológica de precisión. Nuestro objetivo, claro, que por cierto resume perfectamente el triple reto al que se enfrenta el sector: **productividad, sostenibilidad y relevo generacional**. > "Nuestro objetivo es hacer que las explotaciones sean más eficientes, sostenibles y rentables, y también más atractivas para las nuevas generaciones" O, por ejemplo, que no dejaremos de destacar pues es un claro caso de éxito de colaboración público-privada, en el ámbito del Emprendimiento y la Innovación, programas como **Cajamar Innova**, que ilustran el ritmo al que se está moviendo la innovación aplicada: su última convocatoria ha seleccionado **22 startups de un total de 197 candidaturas**, distribuidas en tres verticales —agua, agrotech y foodtech— con soluciones que van desde bacteriófagos para control de enfermedades hasta robótica de precisión y diagnóstico de microbioma del suelo, validadas en centros experimentales de Almería y Valencia antes de su salida al mercado. Ecosistemas de este tipo cumplen una función que va más allá de la inversión: **actúan como banco de pruebas de bajo riesgo** para tecnologías que después pueden incorporarse a gran escala y donde la IA marcará un antes y un después. ¡No te pierdas nada! Artículos, cursos, informes, libros... Suscríbete a nuestro newsletter Suscribirse ## **5\. Recomendaciones FINALES** De este panorama se derivan una serie de implicaciones prácticas para gestores, empresas y cooperativas y cualquier perfil directivo que estén definiendo su hoja de ruta de IA: 1. **Priorizar por retorno, no por moda.** Los proyectos de control de calidad, mantenimiento predictivo y optimización de riego y fertilización ofrecen los ciclos de retorno más cortos y sirven como puerta de entrada antes de abordar proyectos más ambiciosos de datos compartidos o robótica. 2. **Tratar la elección de proveedor como una decisión estratégica.** La consolidación del mercado de software agroalimentario hace previsible que la oferta se concentre en pocas plataformas con IA integrada; conviene evaluar la hoja de ruta tecnológica del proveedor a tres o cinco años, no solo su propuesta actual. 3. **Invertir en capacidades internas antes o en paralelo a la tecnología.** El déficit de competencias digitales en los equipos es, según los datos disponibles, una barrera tan relevante como la inversión económica. [La formación directiva y técnica](https://www.plataformatierra.es/innovacion/necesidades-formativas-digitalizacion-sector-agroalimentario) debe formar parte del presupuesto de cualquier proyecto de IA, no ser una ocurrencia posterior. 4. **Explorar activamente la financiación y los ecosistemas de innovación disponibles.** Los fondos públicos y/o privados y los programas de aceleración de startups reducen de forma significativa el riesgo financiero de la adopción temprana, especialmente para empresas medianas. 5. **Vincular la IA a los criterios que exige el mercado.** Productividad, sostenibilidad certificada y resiliencia climática son ya, de facto, condiciones de acceso tanto a financiación como a determinados compradores y cadenas de distribución. Diseñar los proyectos de IA teniendo en cuenta estos tres criterios desde el origen evita tener que justificarlos después. 6. **No esperar a tener todos los datos para empezar.** La brecha de adopción entre grandes y pequeñas empresas se explica en parte por la tendencia a posponer la decisión hasta contar con una estrategia de datos completa. La experiencia del sector muestra que los proyectos acotados y bien medidos generan el aprendizaje organizativo necesario para abordar después iniciativas de mayor alcance. No es teoría. Son ejemplos vividos en primera persona por quienes han logrado anticiparse a un futuro inminente que ya está aquí, no nos equivoquemos. El sector agroalimentario español se encuentra en **un punto de inflexión**: dispone de tecnología madura, de financiación creciente y de un ecosistema de innovación cada vez más denso, que exige también foco, especialización y exigencia, cierto, pero la adopción sigue siendo muy desigual según el tamaño de la empresa o de nuestras cooperativas. **La diferencia entre las organizaciones que capturen esta ventaja y las que se queden atrás no dependerá tanto de la tecnología disponible —que es, en gran medida, la misma para todos— como de la capacidad de sus direcciones para priorizar, formar equipos y elegir bien sus alianzas.** En un entorno tan cambiante, tan acelerado y tan lleno de incertidumbres continuas, la Innovación y, por ende, la IA se han convertido en condición de acceso al mercado, grabémonoslo, y donde la inteligencia artificial, insistimos, ha pasado de ser una palanca de eficiencia a ser, sencillamente, **una condición de competitividad y supervivencia**. _Superinteligencia o Superburbuja_... El tiempo dirá, pero no olvidemos que **la oportunidad, hoy, es única si sabemos gestionar esta revolución**. De nosotros dependerá como sector estratégico que somos. --- Source: https://www.plataformatierra.es/innovacion/impacto-estrategico-inteligencia-artificial-sector