Necesitamos un nuevo sistema operativo para la agricultura, basado en datos, adaptable y diseñado para el mundo en el que vivimos. La IA puede estar en el centro de esa transformación.
Valeria Kogan | Foro Económico Mundial | Todo El Campo | Nuestro sistema alimentario mundial se encuentra bajo una presión sin precedentes. El cambio climático, la inestabilidad geopolítica y el rápido crecimiento de la población están convergiendo para crear una tormenta perfecta. Mientras tanto, la agricultura, una de las profesiones más antiguas del mundo, sigue dependiendo en gran medida de métodos y modelos mentales (1) arraigados en el siglo XX.
Esta disyuntiva se ha vuelto imposible de ignorar. Los agricultores de hoy en día se enfrentan a sequías más prolongadas, lluvias irregulares, patrones de plagas impredecibles y el aumento de los costos de los insumos. Y los riesgos no son solo agrícolas, son existenciales. La agricultura no solo alimenta a las personas, sino que sustenta la paz, la estabilidad económica y la capacidad de las comunidades para prosperar.
Necesitamos un nuevo sistema operativo para la agricultura, basado en datos, adaptable y diseñado para el mundo en el que vivimos. La IA puede estar en el centro de esa transformación.
POR QUÉ EL CAMBIO CLIMÁTICO ES UNA AMENAZA COMPUESTA PARA LA AGRICULTURA
El cambio climático no es un riesgo abstracto para el futuro, ya está transformando la agricultura en todo el mundo. Estaciones secas más prolongadas, inundaciones inesperadas y temperaturas más altas están dañando los rendimientos y desestabilizando los ciclos de cultivo. En 2024, los desastres naturales a nivel mundial causaron pérdidas económicas por 417.000 millones de dólares (2), y la agricultura fue uno de los sectores más afectados.
El Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) prevé que, para 2030, los rendimientos de maíz, un alimento básico para miles de millones de personas, podrían caer hasta un 24% (3) en algunas partes del mundo si los niveles de emisiones siguen elevados.
Pero el daño no se limita a los cultivos. A medida que cambian las temperaturas, también lo hacen las plagas y las enfermedades. Los agricultores de California han informado de casos de mancha roja de la hoja (4), antes poco frecuente en su zona climática, y Australia está viendo nuevas amenazas víricas (5) que no existían hace una década. Cada año, nuevos patógenos e insectos cruzan nuevas fronteras geográficas, creando desafíos en cadena sin precedentes.
Los pequeños agricultores, que producen hasta un tercio de los alimentos a nivel mundial (6), son especialmente vulnerables. Sin las herramientas ni el capital necesarios para adaptarse, corren el riesgo de quedar excluidos de un sistema alimentario cada vez más frágil y desigual.
CÓMO LA IA PUEDE CATALIZAR LA PRÓXIMA REVOLUCIÓN AGRÍCOLA
Aquí es donde la IA puede cambiar la ecuación. Cuando se combina con los datos correctos, la IA se convierte en una herramienta poderosa para lograr que la agricultura sea menos reactiva y más predictiva.
Hoy en día, los sistemas de IA pueden monitorear los cultivos en busca de primeros signos de estrés (7), enfermedades o brotes de plagas (8), semanas antes de que esos problemas sean visibles al ojo humano. Pueden mapear puntos críticos, analizar las previsiones meteorológicas y recomendar con precisión cuándo y dónde intervenir. Y aprenden con el tiempo, mejorando con cada temporada y en cada región.
Aún más importante, la IA puede actuar como un “cerebro descentralizado” para la agricultura. Una enfermedad detectada en España puede activar una alerta para los agricultores de China o Brasil. Un enfoque eficaz probado en una zona geográfica puede recomendarse al instante en otra. De este modo, la IA democratiza el conocimiento agrícola, no sustituyendo la experiencia humana, sino amplificándola.
En Fermata (9), hemos comprobado que la detección de plagas basada en IA supera a la tradicional en hasta 3-5 semanas. En Brasil, donde las infestaciones de mosca blanca son una preocupación creciente, nuestros modelos ayudan a los agricultores a detectar los problemas antes y a intervenir con mayor eficacia.
Esto es posible gracias a nuestro aprendizaje interregional: al entrenar los modelos de IA con datos sobre la mosca blanca de España y Canadá, regiones que llevan décadas combatiendo esta plaga, podemos detectarla de forma más rápida y precisa en regiones donde la amenaza es reciente.
EMPODERAR A LOS AGRICULTORES CON INFORMACIÓN BASADA EN DATOS
Pero la tecnología por sí sola no es suficiente. Debemos hacer que funcione para las personas que de hecho cultivan nuestros alimentos.
La mayoría de los agricultores (10) aún toman decisiones basadas en su instinto o en datos fragmentados. Y no es porque carezcan de conocimientos, sino porque las herramientas que tienen a su disposición a menudo son caras, complejas o están desconectadas de su realidad.
Ahí es donde la IA puede ayudar, si se implementa con un profundo conocimiento de las necesidades de los agricultores. Las herramientas de IA pueden orientar sobre cuándo regar, fertilizar o liberar insectos beneficiosos. Pueden reducir los residuos, ahorrar trabajo y ayudar a los agricultores a cumplir los estándares de sostenibilidad. Pero estas herramientas deben diseñarse buscando la simplicidad, la escalabilidad y la asequibilidad, especialmente en entornos con recursos limitados.
Un caso claro es el de BeeHero (11), que utiliza sensores en las colmenas e IA para optimizar la polinización, proporcionando información a los agricultores a través de una interfaz sencilla y fácil de usar. Su modelo plug-and-play ha permitido una rápida adopción, con más de 300 000 colmenas monitoreadas en todo el mundo. Es un claro ejemplo de cómo la IA puede ser eficaz y fácil de usar.
La inclusión digital es crucial. Si realmente queremos una agricultura más resiliente, la IA debe ser accesible, no exclusiva.
CREAR SISTEMAS AGRÍCOLAS RESILIENTES.
Lograr esta transformación no es solo un desafío tecnológico, es un desafío sistémico (12). Y comienza con la infraestructura.
Muchas zonas rurales aún carecen de conexión a internet o de apoyo para la alfabetización digital, lo que hace casi imposible la implementación de sistemas de IA. Los gobiernos y el sector privado deben invertir en conectividad y capacitación, no solo en software.
Las alianzas público-privadas son esenciales para garantizar que las herramientas de IA reflejen la diversidad geográfica, de cultivos y de necesidades de los agricultores. Esto incluye soporte en idiomas locales, funciones que no requieran conexión a Internet y modelos de negocio que no excluyan a los pequeños agricultores.
Un estudio del Banco Mundial (13) sobre los servicios de asesoría digital en África Occidental documentó cómo la colaboración entre gobiernos, proveedores de telecomunicaciones y organizaciones no gubernamentales permite ofrecer asesoría personalizada sobre el clima y los cultivos a través de mensajes de texto, voz y radio. Aunque aún no funcionan con IA, estos sistemas han sentado las bases para herramientas escalables y basadas en datos en entornos con pocos recursos.
También necesitamos marcos normativos que apoyen los datos abiertos, estándares tecnológicos justos y la innovación centrada en los agricultores. De lo contrario, corremos el riesgo de repetir los mismos errores que han llevado a las desigualdades actuales en el acceso a la tierra, los insumos y los mercados.
La convergencia de IA y agricultura ofrece una de las oportunidades más poderosas, y a la vez más ignoradas, para abordar simultáneamente el cambio climático, la seguridad alimentaria y la desigualdad en las zonas rurales.
Pero el reloj no se detiene. Cada temporada que esperamos, se pierden más cosechas, más agricultores se ven afectados y más comunidades se quedan atrás. No podemos permitirnos pensar que se trata solo de un problema sectorial. La agricultura es fundamental para todo, desde la salud y la educación hasta la estabilidad y la paz mundial.
Construyamos un sistema alimentario más inteligente, más justo y más resiliente. No solo por el rendimiento de los cultivos, sino por las personas. No solo por las ganancias, sino por el planeta. La próxima revolución agrícola no está por llegar – ya está en marcha. Es hora de que la lideremos.
—
Artículo de Valeria Kogan en World Economic Forum.
Kogan es fundadora y directora ejecutiva de Fermata, una reconocida startups en AgTech e IA
Toto IICA.
—
REFERENCIAS.
(1) La estructura de los modelos mentales de la agricultura sostenible | Naturaleza Sostenibilidad
(8) El futuro de la agricultura: innovaciones de IA que están transformando la agricultura
(9) Fermata | Detección de plagas y enfermedades por IA para la agricultura
(10) Agtech: Breaking down the farmer adoption dilemma | McKinsey
(11) Inicio de BeeHero
(13) World Bank Document
Compartir
Comparte este contenido en tus redes sociales!