Interconexión digital entre todos los actores en la cadena de suministro.
Montevideo | Todo El Campo | La tecnología es una parte integral del sector agroalimentario. Además del proceso productivo, adquiere un papel decisivo a lo largo de toda la cadena de suministro hasta la distribución, involucrando cada vez más al consumidor.
La tecnología de la información, la inteligencia artificial y otras innovaciones son ahora elementos esenciales para toda actividad y afectan tanto al agricultor como al procesador y distribuidor.
Interconexión digital entre todos los actores en la cadena de suministro
Lo importante es que los distintos procesos tecnológicos y los distintos actores en la cadena de suministro estén interconectados para comunicarse rápida y eficazmente. Este es el punto: hay demasiada distancia entre quienes producen y quienes trabajan con nuevas tecnologías (de alta tecnología). El problema es la interconectividad, es decir, la dificultad de entenderse mutuamente porque los lenguajes entre quienes producen un bien y quienes proporcionan apoyo tecnológico e informativo permanecen distantes en términos de dinámica y métodos.
Un ejemplo de esto es la diferente mentalidad y enfoque del mercado entre quienes trabajan en una start-up y quienes dirigen una productora, o entre quienes distribuyen productos con una plataforma de TI y quienes gestionan un supermercado. Este diálogo puede mejorarse mediante diversos estímulos.
Una de ellas son las empresas conjuntas entre empresas productoras y start-ups innovadoras en agricultura, transformación y distribución de productos. Necesitamos reducir la dicotomía entre la planta grande que produce los productos y la unidad pequeña que gestiona los datos. Sin embargo, también es necesario acercar más a quienes procesan el producto y al criador/agricultor. Si las pequeñas empresas alimentarias locales están ganando popularidad, es gracias a su estrecha conectividad y a su capacidad de diálogo con las granjas.
El consumidor en el corazón del ecosistema agroalimentario digital
La tecnología de la información puede ser una herramienta valiosa para conectar la agricultura y la producción industrial, superando distancias geográficas y culturales. Luego está el actor más importante, el consumidor, que siempre debe ser una parte integral de la ecuación. El objetivo final y esencial de cualquier actividad productiva debe ser interconectar con el consumidor, sin quien todo sería en vano.
Más que nunca, necesitamos moldear nuestro futuro digital.
Agricultura Innovación Tecnologías de la información y comunicación. Guadalupe Tiscornia del INIA Uruguay participó del lanzamiento.
San José, Costa Rica | Todo El Campo | El Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura (IICA) presentó la quinta edición de la Semana de la Agricultura Digital (SAD), principal espacio regional de impulso a la transformación digital de los sistemas agroalimentarios de las Américas, y abrió la convocatoria para agtechs interesadas en participar en el evento, que se efectuará del 7 al 10 setiembre en Costa Rica.
La convocatoria para las startups agtechs estará abierta hasta el 15 de junio.
Podrán postularse aquellas originadas en países de las Américas que cuenten con soluciones digitales en términos de madurez tecnológica (TRL) nivel 6 en adelante.
Para ello, deben complementar el formulario de inscripción disponible en el sitio web www.semanaad.iica.int. Un jurado especializado convocado por el IICA seleccionará a las 15 startups ganadoras, que participarán de la quinta edición de la SAD con todos los gastos pagos.
En el lanzamiento de la SAD 2026, el director general del IICA, Muhammad Ibrahim, resaltó que la transformación de los sistemas agroalimentarios en las Américas depende de la adopción decidida de la ciencia, la tecnología y la innovación, y ratificó el compromiso del Instituto de impulsar una digitalización responsable.
“Vivimos un momento decisivo para nuestros sistemas agroalimentarios. Estamos convencidos de que la ciencia, la tecnología y la innovación no son una opción, sino el camino seguro para enfrentar con éxito los enormes desafíos de nuestro tiempo. En este contexto, las tecnologías digitales y la inteligencia artificial cumplen una función central como herramientas que nos permiten aumentar la productividad, proteger nuestros recursos naturales, fortalecer la resiliencia, generar más oportunidades y mejorar la calidad de vida en nuestras comunidades rurales”, aseguró Ibrahim.
Marco Llinás, director de la división de Desarrollo Productivo y Empresarial de Cepal, coincidió en que la digitalización del agro es un habilitante central del desarrollo productivo, y advirtió que, pese al crecimiento de soluciones en la región, aún persisten brechas de conectividad y adopción, de ahí que es crucial articular políticas públicas, inversión y capacitación para lograr una transformación digital sostenible en el sector.
“Por eso, espacios como la SAD son tan relevantes, ayudan a conectar la innovación con las necesidades del territorio y articular tecnología, políticas públicas, financiamiento y capacidades institucionales”, indicó.
Diego Arias, gerente de Práctica de Agricultura y Alimentos para ALC del Banco Mundial, hizo hincapié en que junto al IICA trabajan en acciones para mejorar la conectividad rural y disminuir la brecha en cuanto al acceso y adopción de la tecnología.
“Este año es de particular interés para el banco discutir algunos de los temas clave del desarrollo de la agricultura digital en la región. Las tecnologías digitales pueden resolver los riesgos sistémicos que sufre la agricultura, los costos de transacción y la asimetría de información entre los agricultores y las entidades que trabajan con la agricultura y prestan dinero”, señaló.
Federico Garat, líder de Asuntos Institucionales de Bayer Crop Science para el Cono Sur, enfatizó que la digitalización es clave para profundizar en la sustentabilidad de los sistemas productivos, de ahí la relevancia de la SAD.
“Esperemos que esta plataforma de conexión siga creciendo y dando oportunidades a múltiples actores del agro latinoamericano, fortaleciendo la colaboración para acelerar la digitalización y superar las barreras de acceso en la región”, mencionó.
En ese mismo sentido, Rosa Gallardo, directora de la Cátedra Internacional de Inteligencia Artificial y Agricultura de la Universidad de Córdoba, España, argumentó que la transformación digital es una condición necesaria para lograr sistemas agroalimentarios más sostenibles, competitivos e inclusivos, pero debe centrarse en las personas y no solo en la tecnología.
“Esa transformación no debe poner el foco en la tecnología solamente, sino en la persona que trabaja y vive en el campo, sus capacidades, datos, decisiones, necesidades y derechos. Sabemos que la agricultura no puede quedarse atrás en la transformación digital, pero también, la transformación no puede hacerse sin las personas, sin formar a los profesionales, sin diálogo con el sector, y hacer de la IA y las herramientas digitales herramientas para el bien común”, resaltó.
Jossette Hernández, oficial de Programas y proyectos de Fundación Crusa, manifestó que la transformación digital de la agricultura no debe venir de una “sola institución ni de una sola política pública”, sino, “de personas y de equipos que se atreven a proponer cosas distintas, ser creativos”.
“Vemos el rol de las personas emprendedoras como un eje central porque son quienes traducen la tecnología para la aplicación en el campo. La SAD es un ecosistema temporal que se activa entre startups, financiadoras y funciona para conectar la tecnología con el mercado y este tipo de conexión es lo que buscamos catalizar desde Crusa”, acotó.
La edición 2026 tendrá como novedad más espacios de debate e intercambio sobre cómo acelerar la adopción de soluciones digitales, especialmente entre medianos y pequeños productores. Si bien la región registra un crecimiento significativo en la oferta tecnológica, con más de 2.500 soluciones identificadas, el nivel de adopción sigue siendo bajo, ya que se estima que los agricultores utilizan menos del 5 % de las herramientas disponibles.
En línea con esto, entre los principales cambios de esta edición es que tendrá una mayor presencia de decisores políticos y organizaciones de agricultores, así como la apertura a startups de otras verticales tecnológicas como biotech y foodtech, lo que ampliará el alcance del evento.
UNA EDICIÓN RENOVADA DE LA SAD
En esta edición de la Semana de la Agricultura Digital se priorizarán startups con soluciones orientadas a aumentar productividad y competitividad, mejorar la gestión de recursos naturales y la resiliencia de agricultores; acortar y transparentar circuitos comerciales; facilitar la asistencia técnica y extensión rural; y la gestión de riesgos, la sanidad e inocuidad de alimentos. Se valorarán especialmente las que incorporen de manera concreta y demostrable el uso de la inteligencia artificial y se considerarán también soluciones en el campo de la biotecnología.
Las agtechs seleccionadas tendrán la oportunidad de presentar en la SAD sus soluciones ante actores clave del ecosistema agroalimentario, sostener reuniones con fondos de inversión y generar alianzas estratégicas.
El encuentro regional tendrá cuatro ejes principales: conocer las innovaciones digitales de frontera, acciones para acelerar el uso de las tecnologías, la digitalización de la asistencia técnica y extensión rural, y el diseño de políticas para impulsar la digitalización en los países.
Se desollarán sesiones sobre tecnologías digitales aplicadas a la investigación y desarrollo agropecuario, y diversos espacios de diálogo para fortalecer los ecosistemas de innovación.
La SAD 20206 reunirá a actores públicos y privados involucrados en el desarrollo y adopción de tecnologías digitales, incluyendo startups, incubadoras, aceleradoras, fondos de inversión, institutos de investigación agropecuaria, organismos multilaterales, la academia, decisores políticos, entre otros.
Es organizada por el IICA con el respaldo de socios estratégicos como la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (Cepal), el Banco Mundial (BM), Bayer, la Universidad de Córdoba (España) y la Fundación Crusa, más el apoyo de más de 20 entidades promotoras. (IICA).
La inteligencia artificial multiplica su huella hídrica: centros de datos en zonas áridas consumen millones de litros para energía y refrigeración, mientras surgen soluciones como agua regenerada y refrigeración por inmersión.
Montevideo | Todo El Campo | La demanda de agua por parte de la IA se ha convertido en un reto por el uso de centros de datos, en tanto que la demanda energética y la refrigeración elevan su huella hídrica, especialmente en zonas con escasez. El traslado de la infraestructura a zonas más frías y húmedas, emplear agua regenerada o sumergir a los servidores en líquidos que absorben el calor son algunas de las soluciones.
California (Estados Unidos) alberga muchas de las grandes empresas tecnológicas que impulsan el desarrollo y la aplicación de la inteligencia artificial (IA). El llamado Estado Dorado, junto con amplias zonas del centro y oeste de Estados Unidos, sufre la peor crisis hídrica en décadas. La sequía persistente y la falta de nieve han agravado la situación.
El desarrollo de la IA no es ajeno al estrés hídrico del oeste norteamericano. Esta tecnología necesita muchos recursos para funcionar con eficiencia. Su consumo de agua no solo es directo, ya que se usa para refrigerar sistemas. También es indirecto, porque la generación de electricidad que los alimenta requiere grandes volúmenes de agua.
Pedro Martínez Santos, geólogo y director del grupo de investigación Hidrogeología y Medio Ambiente de la Universidad Complutense de Madrid, explica que en los últimos años han surgido controversias en la industria. El motivo principal es la ubicación de los centros de datos donde operan estas herramientas. Estas instalaciones consumen mucha agua y aumentan la huella hídrica.
“El gran polo tecnológico del mundo, Silicon Valley, es una zona con fuerte estrés hídrico y una notable sobreexplotación de acuíferos”, señala Martínez. Estados como California, Arizona y Nuevo México concentran muchos centros de datos. También ocurre en el este de Oregón y otras áreas del oeste y suroeste de Estados Unidos. Las big tech los sitúan cerca de sus sedes. (Nota de Redacción: las big tech son las cinco empresas tecnológicas más influyentes y dominantes a nivel mundial: Alphabet -Google-, Amazon, Apple, Meta -Facebook- y Microsoft).
Sin embargo, muchas de estas regiones son áridas o semiáridas. El agua escasea y la presión sobre los recursos ya es alta. En este contexto, la expansión de los centros de datos añade un nuevo factor que incrementa el consumo hídrico.
¿CUÁLES SON LAS PRINCIPALES CAUSAS DEL CONSUMO DE AGUA DE LA IA?
El uso de recursos hídricos por parte de la IA responde a varias causas:
La enorme demanda energética de los modelos empleados por los sistemas.
La necesidad de refrigeración constante en los centros de datos.
La ubicación de los centros de datos en regiones con estrés hídrico.
Crecimiento exponencial del uso de estas tecnologías, que multiplica su impacto sobre los recursos hídricos. En concreto, un estudio de UC Riverside estima que la IA podría consumir entre 312.000 y 764.000 millones de litros de agua al año.
¿CÓMO INFLUYE EL ENTRENAMIENTO Y LA INFERENCIA EN EL CONSUMO HÍDRICO DE LA IA?
Para entender el consumo de agua de la IA es clave, según reconoce Edgar Rubión, responsable de soluciones de inteligencia artificial para el agua y el cambio climático del Centro Tecnológico de Cataluña (Eurecat), distinguir dos fases:
Entrenamiento. En términos de ciclo de vida, el entrenamiento del software de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) equivale a “construir la máquina”, lo cual implica un proceso intensivo en recursos computacionales que puede durar semanas o meses. En los modelos más pequeños (SLM, por sus siglas en inglés) suele requerir un tiempo más corto. Pero el coste inicial debe amortizarse a lo largo de todas las consultas posteriores que ejecutan los usuarios.
Inferencia. En cambio, la inferencia es la fase en la que utilizamos el modelo ya entrenado para obtener resultados. “Los modelos generativos de gran escala consumen en ambas fases: su entrenamiento es extremadamente intensivo en recursos y siguen consumiendo energía y agua cada vez que se utilizan”, subraya Rubión.
¿QUÉ IMPACTO TIENE EL CONSUMO DE AGUA DE LA IA EN UN CONTEXTO DE ESCASEZ HÍDRICA?
El problema es global, atendiendo al Informe Mundial de las Naciones Unidas sobre el Desarrollo de los Recursos Hídricos 2025 (*): los últimos datos disponibles (2022) establecen que unos 2.200 millones de personas en el planeta carecen de acceso a agua potable de manera segura; en zonas rurales, de hecho, cuatro de cada cinco personas carecen de servicios básicos de agua potable. En este contexto, el desarrollo de la IA añade presión a un sistema hídrico ya tensionado a escala global, más allá de casos concretos como el de Estados Unidos. La pregunta es si la IA puede avanzar hacia un uso más eficiente del agua en un mundo que atraviesa transformaciones drásticas en los patrones de consumo de agua y una presión creciente sobre los recursos hídricos.
¿QUÉ SOLUCIONES PERMITEN REDUCIR EL CONSUMO DE AGUA DE LA IA EN CENTROS DE DATOS?
El geólogo Martínez Santos expone una serie de posibles soluciones:
Ubicar los centros de datos en regiones con mayores índices de humedad y de frío, normalmente con más agua natural alrededor. El científico propone el empleo de agua regenerada, depurada tras un uso anterior, porque para refrigerar no se requiere que sea de especial calidad. Este enfoque es especialmente útil en zonas con alta presión hídrica. Este investigador menciona el uso de refrigeración líquida en un circuito cerrado: “Evaporas el agua, la condensas y la vuelves a utilizar. Quizá puedes perder un poco de agua durante el proceso, pero reduces mucho los costes”, asegura el geólogo e investigador de la UCM. Empresas como Microsoft ya han anunciado centros de datos cuyos sistemas recirculan constantemente el agua, sin perderla y sin requerir más líquido.
Optar por sistemas de refrigeración sin agua que pueden mejorar la eficiencia en el uso de recursos naturales. Frederic Clarens, director de la unidad tecnológica de Residuos, Energía e Impacto Ambiental de Eurecat, asegura que hay una “alternativa prometedora” como la refrigeración por inmersión: los servidores pueden sumergirse en líquidos dieléctricos que absorben el calor de forma mucho más eficiente que el aire. Esta tecnología permite atacar una de las principales causas del consumo hídrico: la necesidad de refrigeración intensiva. Esta solución permite reducir drásticamente, e incluso eliminar, el uso de agua en la refrigeración, según análisis del sector como los publicados por Data Center Frontier.
Además, se está estudiando la puesta en marcha de otras medidas como ubicar los centros de datos bajo tierra o sumergidos en el mar. Ya se han desarrollado pruebas reales. El proyecto Natick, de Microsoft, se ha basado en situar un centro de datos experimental bajo el agua, cerca de las costas de Escocia. Durante dos años han comprobado que el agua fría del océano podía refrigerar los servidores de forma natural y fiable. “También existen centros de datos subterráneos, por ejemplo, en antiguas minas, donde la temperatura del subsuelo se mantiene estable durante todo el año. Según la IEA, aprovechar estas condiciones naturales puede reducir significativamente el consumo energético y de recursos”, sostiene Martínez.
Más allá de la tecnología, empieza a cobrar relevancia el enfoque sistémico. Las estrategias de simbiosis industrial o de colaboración entre empresas suponen un gran potencial porque integran los centros de datos en entornos industriales. El calor se aprovecha para, por ejemplo, procesos industriales o sistemas de calefacción, lo que a su vez permite reducir tanto la necesidad de refrigeración como el consumo de agua asociado.
LA EFICIENCIA DE LOS CENTROS DE DATOS EN LA UE: DE LOS INDICADORES PUE A LA CALIFICACIÓN ENERGÉTICA.
El aumento del consumo energético asociado a la inteligencia artificial o el uso de las plataformas de streaming ha llevado a la Unión Europea a establecer un marco común para evaluar la sostenibilidad de los centros de datos. Este sistema, impulsado por la Directiva de Eficiencia Energética y su normativa de desarrollo, obliga a los operadores a reportar indicadores clave sobre su funcionamiento. Entre ellos figuran el consumo total de energía, el uso de agua (WUE, water usage effectiveness) y métricas estandarizadas como el PUE, que permite medir la eficiencia energética de las instalaciones.
La información recopilada se integrará en una base de datos europea que facilitará la comparación del rendimiento entre los países. Sobre esa base, la Comisión Europea trabaja en una futura calificación energética común -aún en fase de diseño y comparable a las etiquetas de los electrodomésticos- que permitirá clasificar los centros de datos según su nivel de eficiencia y sostenibilidad. Esto servirá como base para posibles requisitos mínimos en los próximos años.
PREGUNTAS FRECUENTES SOBRE EL CONSUMO DE AGUA DE LA IA.
¿POR QUÉ LA IA CONSUME TANTA AGUA? Respuesta: El consumo de agua de la IA se debe principalmente a la refrigeración de centros de datos y a la generación de electricidad necesaria para su funcionamiento.
¿CUÁNTA AGUA CONSUME LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL? Respuesta: Estudios estiman que el consumo de agua de la IA puede alcanzar entre 312.000 y 764.000 millones de litros al año a nivel global.
¿QUÉ FASES DE LA IA CONSUMEN MÁS AGUA? Respuesta: El entrenamiento de modelos consume grandes recursos inicialmente, mientras que la inferencia genera un consumo constante con cada uso.
¿CÓMO SE PUEDE REDUCIR EL CONSUMO DE AGUA DE LA IA? Respuesta: Mediante tecnologías como refrigeración por inmersión, uso de agua regenerada o ubicación de centros de datos en zonas frías.
¿EL CONSUMO DE AGUA DE LA IA ES UN PROBLEMA GLOBAL? Respuesta: Sí, especialmente en regiones con estrés hídrico, donde aumenta la presión sobre recursos ya limitados.
La información inunda a la agricultura del mundo, pero apenas puede utilizar todos esos datos. Lo que sucede es que se siguen generando enormes volúmenes de información atrapada en compartimentos incompatibles.
Montevideo | Todo El Campo | Fast Company, influyente revista estadounidense de negocios e innovación publicó un interesante artículo en el que señala que el gran problema de la agricultura no es la falta de datos, sino la incapacidad de integrarlos y darles sentido.
La información agrícola está dispersa, fragmentada y en formatos incompatibles, observa la nota de Kolawole Samuel Adebayo, periodista multipremiado de amplia trayectoria.
El artículo sostiene que investigadores, fabricantes, agricultores y minoristas usan sistemas de datos distintos que no “conversan” entre sí, lo cual impide que la inteligencia artificial general funcione bien en el campo, porque sin contexto (suelo, clima, rotaciones previas, disponibilidad local) las recomendaciones se vuelven poco útiles.
La idea central que expone el periodista es que la agricultura necesita una infraestructura de datos estandarizada y específica para poder transformar esa enorme cantidad de información en verdadera inteligencia y valor económico.
El siguiente es el artículo completo.
¿POR QUÉ LA INDUSTRIA QUE ALIMENTA A 8.000 MILLONES DE PERSONAS TODAVÍA NO PUEDE LEER SUS PROPIOS DATOS?
Los datos agrícolas son «fragmentados, distribuidos, heterogéneos e incompatibles.» Ese es el veredicto de un importante informe del Council for Agricultural Science and Technology (CAST) publicado hace apenas un año, y ayuda a explicar por qué la inteligencia artificial (IA) ha tenido dificultades para ganar terreno en las explotaciones agrícolas. Otras industrias con mucha carga de datos, como la sanidad o los servicios financieros, han establecido estándares de datos, pero la agricultura no cuenta con un marco universal para traducir entre las decenas de sistemas que generan información a nivel de campo.
No es una observación nueva, pero su persistencia es digna de mención. Aunque la tecnología de consumo y el software empresarial resolvieron en gran medida sus desafíos de interoperabilidad hace años, la agricultura sigue generando enormes volúmenes de información atrapada en compartimentos incompatibles. Las instituciones de investigación publican resultados de ensayos en formatos inconsistentes, los fabricantes de productos utilizan sistemas de nombres propietarios, los agricultores registran observaciones con terminología local y los minoristas registran las ventas sin relacionarlas con resultados agronómicos. El resultado es una industria que posee enormes cantidades de información que apenas puede utilizar.
“La agricultura no tiene un problema de datos, tiene un problema de inteligencia”, señala Ron Baruchi, CEO de Agmatix, una empresa que desarrolla IA específica para el sector. “Los datos existen. Lo que falta es una infraestructura que entienda lo que significa”.
Según un informe de McKinsey, implementar la integración de datos y la conectividad en la agricultura podría añadir 500.000 millones de dólares en valor al PIB mundial, una mejora del 7 al 9% respecto a las proyecciones actuales. Pero capturar ese valor requiere resolver un problema con el que las plataformas de IA de propósito general han tenido dificultades constantes.
¿POR QUÉ LA IA HORIZONTAL SIGUE FALLANDO EN LAS CHACRAS?
El atractivo de aplicar grandes modelos de lenguaje a la agricultura es evidente: un agricultor podría describir lo que ocurre en su campo y recibir consejos instantáneos sobre qué hacer al respecto, sin tener que contratar a un consultor ni tener que esperar a un laboratorio. Pero la complejidad de la agricultura rompe con ese enfoque.
Aunque un LLM (Large Language Model, en español Modelo de Lenguaje Extenso) formado en textos por internet pueda saber que el nitrógeno ayuda a las plantas a crecer, no puede decirte que la cantidad correcta varía según la etapa de crecimiento, el suelo y lo que se plantó en el mismo campo el año anterior. De manera similar, la visión por ordenador puede identificar el estrés de los cultivos, pero sin conocimiento contextual del clima, el suelo y las aplicaciones de productos, esa visión no significa mucho.
Puedes preguntar a ChatGPT sobre la fertilización con nitrógeno y obtener una respuesta que suene autoritaria. Pero cuando profundizas en detalles específicos -el momento adecuado para el tipo de suelo, las interacciones con tu cultivo anterior y la selección de productos según la disponibilidad local- las recomendaciones se desmoronan.
El mismo informe de CAST refuerza este punto, señalando que muchos agricultores desconfían de la IA debido a su naturaleza de “caja negra”: modelos que hacen predicciones sin explicaciones claras detrás. En la agricultura, un 90% de precisión en una recomendación de fungicida significa que el 10% de las veces le estás diciendo al agricultor rociar el producto equivocado en el momento equivocado.
CONSTRUYENDO INTELIGENCIA DESDE CERO.
Aquí es donde un número creciente de empresas está adoptando un enfoque diferente: construyendo sistemas de IA diseñados específicamente para la agricultura en lugar de adaptar herramientas de uso general. Por ejemplo, Cropin, con sede en India y respaldado por Google, ha construido su propio gráfico de conocimiento de cultivos que abarca 500 cultivos en 103 países y recientemente ha desarrollado un modelo microlingüístico específico para la agricultura. La startup israelí-estadounidense Agmatix construyó su propio sistema de inteligencia agrícola desde cero, un enfoque que refleja, en concepto, lo que Palantir hizo con los datos de defensa e inteligencia.
El núcleo de ese sistema es lo que Agmatix llama “ontologías preentrenadas”, que son marcos que codifican relaciones agrícolas antes de que los datos del cliente entren en el sistema. El motor de IA de Agmatix utiliza una arquitectura neurosimbólica, combinando grafos de conocimiento estructurados con aprendizaje automático. Las relaciones agrícolas -cómo ciertos fertilizantes interactúan con suelos concretos en determinadas etapas de crecimiento- son codificadas por agrónomos, validadas mediante ensayos de campo y refinadas continuamente.
Lo que eso significa, esencialmente, es que la IA no empieza desde cero. Antes de que toque los datos de cualquier granja, los agrónomos ya le han enseñado cómo funciona la agricultura: qué fertilizantes afectan a qué suelos, cómo cambian las necesidades de un cultivo a medida que crece y por qué lo que se plantó la temporada pasada importa para lo que se siembra después.
Según la empresa, el sistema ha estructurado más de 1.500 millones de puntos de datos de ensayos de campo, creando lo que los científicos de datos llaman “interoperabilidad semántica”: la capacidad de traducir entre diferentes fuentes de datos porque el sistema entiende lo que significan los datos, no solo lo que dicen.
Pero desarrollar una mejor tecnología no garantiza su adopción. El socio de McKinsey, Vasanth Ganesan, señaló en la encuesta Global Farmer Insights 2024 de la firma que los agricultores están «exigiendo un retorno de inversión más claro, menor coste de implementación y mantenimiento y tecnologías más fáciles de instalar», quejas derivadas de años de herramientas agtech que prometieron más y no cumplieron. Un análisis separado de McKinsey encontró que las malas experiencias de los usuarios siguen frenando la adopción en todo el sector.
Ron Baruchi dice que los agricultores tienen buenas razones para ser cautelosos. “Los agricultores son directores ejecutivos que operan en una de las industrias más impredecibles del mundo”, cuenta a Fast Company. “Equilibran sistemas biológicos, riesgo financiero y volatilidad ambiental en cada temporada. La pregunta del ROI solo es difícil de responder cuando tu plataforma no puede conectar lo que aplica un productor con lo que realmente ocurre en el campo”.
DÓNDE FUNCIONA.
El enfoque ya está funcionando. Por ejemplo, BASF ha colaborado con Agmatix en herramientas digitales para la detección de enfermedades de cultivos.
Por su parte, Cropin se asoció con Walmart en marzo de 2025 para optimizar el abastecimiento de productos frescos en los mercados de EE.UU. y Sudamérica, utilizando previsiones de rendimiento impulsadas por IA y monitorización de la salud de los cultivos.
LA PARTE DIFÍCIL.
Agmatix representa un cambio más amplio desde plataformas de IA horizontales hacia soluciones específicas de dominio. Pero no es la única empresa que apuesta a que la agricultura necesita su propia IA. La adquisición por parte de John Deere de la empresa de análisis aéreo Sentera en mayo de 2025 sugiere que los mayores actores del sector han llegado a la misma conclusión.
Se prevé que la IA en el mercado agrícola crezca de 2.550 millones de dólares en 2025 a más de 7.000 millones para 2030, según Mordor Intelligence. Pero la adopción sigue siendo desigual, con un 81% de las grandes explotaciones mostrando disposición a adoptar IA, mientras que solo el 36% de las pequeñas explotaciones planea hacer lo mismo.
La adopción de la IA agrícola sigue siendo lenta bajo cualquier estándar, y no es difícil entender por qué: altos costos, banda ancha rural limitada, formación insuficiente y cuestiones sin resolver sobre la propiedad de los datos. Estos desafíos se intensifican en una industria previamente plagada de promesas tecnológicas sobrevaloradas.
Pero los vientos de cola son reales. Las principales empresas alimentarias han asumido compromisos para descarbonizar cadenas de suministro que son imposibles de cumplir sin datos a nivel de campo. La volatilidad climática está haciendo que las herramientas predictivas sean más valiosas. Y una disminución en el gasto público estadounidense en investigación y desarrollo agrícola -aproximadamente un tercio inferior a su máximo de 2002, según datos del USDA- está creando un vacío que las plataformas del sector privado están preparadas para llenar.
La cuestión no es si la agricultura necesita una mejor infraestructura de datos. Lo importante es si las empresas que lo construyen pueden sobrevivir a los plazos de adopción por parte de los actores de la agricultura, y soportar el tiempo suficiente para alcanzar una masa crítica y si los beneficios se extenderán más allá de las granjas más grandes que ya pueden permitirse invertir. Para una industria responsable de alimentar a 8.000 millones de personas, lograr ese equilibrio es enormemente importante.
En alianza con el distribuidor Pertilco, las empresas presentan un pivote central y una plataforma digital que permite monitorear sistemas de riego en tiempo real
Soriano | Todo El Campo | Bauer do Brasil e Irricontrol participan en la Expoactiva Nacional, que se realizará entre el 18 y el 21 de marzo en el departamento de Soriano, donde presentará soluciones orientadas al riego eficiente, la agricultura mecanizada y la gestión inteligente del agua.
En alianza con el distribuidor Pertilco, las empresas exponen un pivote central y demostraciones de la Plataforma Irricontrol, una tecnología que permite monitorear y gestionar sistemas de riego en tiempo real y a distancia, contribuyendo a una mayor productividad y a un mejor uso de los recursos hídricos en el campo.
Luiz Alberto Roque, CEO de Bauer Latam y CEO de Irricontrol comentó: “Las ferias son siempre una oportunidad importante para estar cerca del productor rural, escuchar sus demandas y comprender los desafíos que enfrenta en el día a día de la producción. Este contacto directo con el campo es fundamental para que podamos seguir evolucionando nuestras tecnologías y desarrollar soluciones cada vez más alineadas con las necesidades reales de la agricultura”.
En el stand, los visitantes pueden conocer de cerca el pivote central de Bauer, una solución de riego diseñada con estructura de acero galvanizado, amplios tramos entre torres y un sistema de alineación preciso, características que garantizan estabilidad operativa incluso en terrenos irregulares y bajo condiciones climáticas desafiantes.
El equipo opera con aspersores distribuidos a lo largo de la tubería, lo que permite una aplicación uniforme del agua sobre el área irrigada, y puede integrarse a sistemas digitales de monitoreo y control, ampliando la eficiencia del manejo hídrico y el seguimiento de las operaciones en el campo.
Otro destaque del stand es la Plataforma Irricontrol, presentada mediante demostraciones en pantallas. La tecnología permite monitorear y controlar de forma remota los sistemas de riego, lo que posibilita que el productor acompañe en tiempo real el funcionamiento de los pivotes, programe los riegos y acceda a datos operativos de la propiedad directamente desde el celular o la computadora.
Con recursos de automatización, informes gerenciales y alertas de fallas, la plataforma contribuye a una gestión más precisa del riego, optimiza el uso del agua y apoya decisiones más eficientes en el manejo del cultivo.
“Nuestro objetivo es mostrar, en la práctica, cómo la integración entre equipos de riego y tecnologías digitales puede ayudar al productor a tener más control sobre la operación, utilizar mejor los recursos disponibles y alcanzar resultados más consistentes en el campo. La tecnología tiene un papel cada vez más importante para hacer la agricultura más eficiente, predecible y sostenible”, afirmó Roque.
La integración entre equipos de riego y plataformas digitales de monitoreo permite transformar datos operativos en información estratégica para la toma de decisiones, contribuyendo a una agricultura cada vez más eficiente y sostenible.
La empresa, referente en el agro, reafirma así su compromiso con el desarrollo del sector agroindustrial y la promoción de una producción cada vez más innovadora y sostenible,
Punta del Este, Maldonado | Todo El Campo | ADP-Agronegocios del Plata estará presente en la tercera edición de Agro en Punta que se realizará en la primera semana de febrero.
El evento, aunque nuevo (3 años), ya está instalado en la agenda porque cada año y desde su primera edición consolida su relevancia como punto de encuentro estratégico para los principales actores del agro de la región.
Este año Agro en Punta se desarrollará desde el miércoles 4 al viernes 6 de febrero en el Centro de Convenciones de Punta del Este.
ADP-Agronegocios del Plata participará con el auspicio dentro del espacio AgroInnova, un ámbito diseñado para la presentación de proyectos innovadores, lanzamientos y exposiciones vinculadas a nuevas tecnologías aplicadas al sector agropecuario.
A su vez, la compañía será sponsor premium del Foro Producción Consciente, que se realizará el viernes 6 de febrero, de 09.00 a 13.00 horas, acompañando un espacio de reflexión e intercambio sobre los desafíos actuales y futuros de la producción agropecuaria, con foco en la innovación y la gestión eficiente de los recursos.
FERIA INTERNACIONAL ANUAL EN CRECIMIENTO.
Agro en Punta es una feria internacional anual que reúne a los principales protagonistas del sector, líderes y empresas públicas y privadas, y se presenta como una instancia generadora de oportunidades de negocios e inversión.
El evento ofrecerá rondas de negocios, foros internacionales y un espacio de exposición que congregará a más de 200 empresas.
La feria cuenta con el patrocinio de Uruguay XXI y el Grupo BID, y ha sido declarada de interés por Presidencia de la República, la Intendencia de Maldonado, ministerios e instituciones nacionales e internacionales.
ADP reafirma así su compromiso con el desarrollo del sector agroindustrial y la promoción de una producción cada vez más innovadora y sostenible.
