Inteligencia artificial en la agricultura: herramienta aliada, no varita mágica

La cadena agroalimentaria española avanza en un contexto difícil. La complejidad del mundo rural y urbano, los nuevos hábitos de consumo, las políticas como la nueva PAC, además de las crisis climáticas, con megaincendios y pérdida de biodiversidad, marcan la agenda. 

Esta realidad se suma al despoblamiento rural, y en paralelo a todo ello, vivimos una transición verde, una transición digital, una transición social, una transición territorial, lo que obliga, sí o sí, a construir una cadena agroalimentaria que funcione para consumidores, productores y también, para el medio ambiente, en definitiva, una cadena agroalimentaria sostenible. 

Ante este reto, la digitalización no es opcional. La propia cadena agroalimentaria necesita un importante proceso de digitalización. La irrupción de sensores, internet de las cosas, big data y datos abiertos permite avanzar hacia alimentos sanos y seguros, mayor eficiencia energética y reducción de residuos. 

El gran cambio que aporta la tecnología digital es la creciente capacidad para analizar datos de manera inteligente, reconocer patrones y utilizarlos para tomar mejores decisiones y desarrollar capacidades predictivas. 

En este sentido, y concretamente, la inteligencia artificial (IA) es una poderosa herramienta para hacer frente a la creciente complejidad en la agricultura moderna. 

La recopilación intensiva de datos allana el camino para que agricultores o ganaderos y demás actores de la cadena agroalimentaria adopten la IA como práctica cotidiana, y los algoritmos permiten analizar grandes cantidades de datos de muchos sensores para descubrir interacciones. 

Pero, igualmente, hay que tener en cuenta los riesgos potenciales exigentes, ya que esta tecnología se debe probar en entornos experimentales —cajas de arena digitales, instalaciones de prueba— para evitar fallos, consecuencias no deseadas o ataques cibernéticos.

IA como motor de eficiencia y sostenibilidad

Bruselas insiste en que la IA puede cambiar nuestras vidas. Advierte en su Libro Blanco sobre Inteligencia Artificial que la IA se está desarrollando rápido y que pronto mejorará la eficiencia de la agricultura, y contribuirá a la mitigación del cambio climático. 

El Plan Coordinado de Inteligencia Artificial de la UE prevé inversiones de 20.000 millones de euros al año para eliminar la fragmentación y garantizar una IA segura e inclusiva. Sin embargo, la clave no es gastar más, sino invertir mejor. Además, su uso, como se ha comentado anteriormente, exige responsabilidad: es necesario identificar y validar fuentes y así cultivar conocimiento con nueva información. 

En este contexto, las herramientas deben ser interoperables mediante API y pensar en la multimodalidad (texto, imágenes, vídeos, códigos), siempre bajo principios de ética, gestión de riesgos, uso responsable y transparencia. 

Estos avances son necesarios porque el reto no es solo técnico: también es estratégico, cultural y operativo.

De los datos a la toma de decisiones

El mayor cambio que puede aportar la IA no reside en los robots más llamativos, sino en la capacidad de analizar datos inteligentemente, reconocer patrones triviales y no triviales y usarlos para tomar mejores decisiones y desarrollar capacidades predictivas. 

Esta afirmación es clave: la IA no sustituye al agricultor, sino que amplifica su conocimiento. Un ejemplo es el control de riego de precisión, que combina sensores instalados en las plantas, agentes inteligentes, datos meteorológicos y análisis de mercado, por ejemplo, para ajustar el riego en tiempo real. Estas prácticas reducen el consumo de agua y energía, y optimizan la calidad de la cosecha.

La sensorización y la teledetección espacial, con satélites como los Sentinel I, II, III y V, drones de ala fija, multirrotores o pseudo satélites, permiten monitorizar cultivos y ganado a diversas altitudes. Estas plataformas generan datos que se integran en los espacios de datos agrícolas y alimentan algoritmos de IA capaces de detectar plagas tempranas, estimar rendimientos y optimizar rutas logísticas. 

La complementariedad e interacción entre satélites, drones y sensores de campo, junto con la observación del clima, ofrece un sistema de vigilancia integral que soporta la toma de decisiones a escala local y global.

Otro campo prometedor son los gemelos digitales: modelos virtuales que reproducen el comportamiento de una explotación o de la cadena logística. Se han utilizado en la cadena de transporte de productos hortícolas frescos para anticipar condiciones y prevenir pérdidas, y permiten probar cambios sin riesgo. 

La IA también impulsa la robotización en la cadena agroalimentaria: tractores autónomos que realizan labores repetitivas, drones que monitorizan cultivos, y robots que recolectan fruta sin dañarla. Estas tecnologías pueden liberar mano de obra para tareas de mayor valor y mejoran el bienestar laboral.

La irrupción de la IA generativa añade nuevas posibilidades. Esta clase de modelos puede crear ideas y contenidos nuevos, desde conversaciones hasta imágenes o música. Utiliza modelos básicos que se adaptan a tareas específicas con pocos datos de ejemplo. En el sector, por ejemplo, esto permite generar simulaciones de crecimiento de cultivos, diseñar etiquetas más atractivas o incluso sugerir recetas fitosanitarias basadas en stock disponible. 

Pero la IA no solo mejora la producción. Puede ayudar a comunicar con los consumidores y a reforzar la confianza. Herramientas de trazabilidad basadas en blockchain y análisis de sentimiento permiten mostrar el origen del producto, la huella de carbono y las prácticas de bienestar animal. Esto genera valor añadido y permite diferenciarse en mercados saturados. De este modo, la experiencia del consumidor se convierte en un activo estratégico.

Construir infraestructuras de datos

Para que la IA funcione se necesitan datos de calidad y espacios donde compartirlos. La UE propone crear espacios de datos seguros y confiables que permitan acceder a datos de producción y datos abiertos de manera transparente. La escalabilidad y el valor se logran diseñando espacios que soporten muchos casos de uso de alto valor e integrando IA genérica para desarrollar mejores productos de datos con mayor rapidez y a menor coste. 

España ya experimenta con este paradigma. El Nodo Satélite Español de AgrifoodTEF (IA/Agricultura) reúne a universidades (Universidades de Córdoba y Lleida), centros tecnológicos (Gradiant) y empresas para investigar y desarrollar tecnologías aplicadas al sector agroalimentario, realizar demostraciones y pruebas de concepto, impulsar la formación y capacitación, transferir conocimiento al sector y colaborar con otras entidades nacionales e internacionales.

Herramienta poderosa, pero con cautela

Aunque la IA puede ser un catalizador, no hay que perder de vista los retos. La tecnología debe implantarse gradualmente: empieza con herramientas muy útiles y escala. 

Muchas explotaciones familiares temen quedar rezagadas frente a grandes productores. Para evitarlo, se requieren políticas públicas que faciliten el acceso a la conectividad, subvenciones para sensores y drones, y programas de alfabetización digital y formación continua para agricultores y ganaderos. 

Las cooperativas y organizaciones profesionales pueden desempeñar un papel clave agregando datos de sus socios y negociando con proveedores de tecnología para asegurar precios justos y evitar dependencia de plataformas privadas.

Además, hay que abordar la brecha digital entre territorios. Sin cobertura de banda ancha, la IA no despegará. La inversión en 5G rural y satélites de órbita baja se vuelve imprescindible. 

También resulta crítico desarrollar legislación que asegure la soberanía y la privacidad de los datos y que evite que unas pocas multinacionales controlen la información. 

La nueva Ley de IA de la UE y la creación de la Oficina Europea de IA, que promoverá un uso confiable y fomentará la cooperación internacional, van en esa dirección. Será fundamental garantizar que la normativa no ahogue la innovación y que exista un equilibrio entre protección y flexibilidad.

Mirar el futuro con los pies en el suelo

En última instancia, la IA será lo que hagamos con ella. Si se concibe como una herramienta que ayuda a la toma de decisiones, que reduce los insumos, mejora el bienestar animal y minimiza el impacto ambiental, puede ser una aliada valiosa para un sector que ya vive múltiples transformaciones. 

Pero si se convierte en una caja negra opaca y concentrada en pocas manos, generará desconfianza. La responsabilidad de que la IA se convierta en un catalizador de la innovación y la sostenibilidad recae en toda la cadena agroalimentaria.