¿Puede la IA resolver la crisis alimentaria mundial?

Entradilla: un año de pilotos y grandes promesas

En 2025, investigadores, agencias de ayuda y centros de políticas publicaron un flujo constante de demostraciones que muestran cómo la inteligencia artificial puede transformar los sistemas alimentarios. En mayo, una perspectiva en npj Science of Food esbozó ocho formas en que la IA generativa y predictiva podría acelerar la innovación alimentaria. El Programa Mundial de Alimentos publicó un trabajo que muestra herramientas de aprendizaje automático que convierten imágenes de drones en mapas de daños rápidos y limpiezas de bases de datos que ahorraron cientos de miles de dólares. En laboratorios universitarios, desde Vancouver hasta Ciudad del Cabo, prototipos de robots aprendieron a leer las señales eléctricas de una planta de tomate y a regarla de forma autónoma. Al mismo tiempo, equipos de políticas en grupos de expertos celebraron mesas redondas sobre cómo la agricultura de precisión podría llegar a los más de mil millones de personas que dependen de pequeñas explotaciones agrícolas. Estos experimentos e informes plantean la misma pregunta: ¿cuándo —y bajo qué reglas— podrá la IA ir más allá de los proyectos piloto para reducir el hambre de manera significativa?

Una nueva caja de herramientas para la innovación alimentaria

A nivel de la ciencia del producto, la IA no es un solo dispositivo, sino una caja de herramientas. El aprendizaje automático puede acelerar desde la predicción de la estructura de las proteínas, que ayuda a diseñar análogos de carne de origen vegetal, hasta los modelos de lenguaje que traducen recetas y comentarios de los consumidores en nuevas formulaciones. En una perspectiva de alto perfil, los investigadores argumentaron que los modelos fundacionales entrenados con conjuntos de datos multimodales podrían predecir la textura, el sabor y las propiedades mecánicas, áreas que históricamente requerían una iteración lenta y manual en una cocina o laboratorio.

Los ejemplos de la industria ya ilustran este punto: las empresas que combinan grandes conjuntos de datos, conocimientos de química alimentaria y cribado automatizado pueden reducir meses del desarrollo de productos. Pero la perspectiva fue clara sobre los límites: los atributos sensoriales subjetivos están mal representados en los conjuntos de datos abiertos, y los datos patentados y fragmentados son un cuello de botella importante. Para convertir la IA de un acelerador en una fuerza democratizadora para la innovación, el campo necesita conjuntos de datos compartidos, equipos interdisciplinarios y una comprensión clara de que la IA aumenta, en lugar de reemplazar, la experiencia culinaria y nutricional humana.

Agricultura de precisión: de los satélites al asesoramiento local

La agricultura de precisión es donde la IA tiene quizás el potencial más inmediato para afectar la producción. La idea es simple: utilizar datos a escala de campo —imágenes de satélites y drones, sensores de suelo, pronósticos meteorológicos— para aplicar agua, fertilizantes y mano de obra exactamente donde se necesitan, reduciendo el desperdicio y aumentando los rendimientos. Durante 2025, analistas de políticas convocaron a participantes del sector público y privado para mapear cómo estas tecnologías encajan en una estrategia de seguridad alimentaria más amplia.

Cuando los modelos de IA se entrenan con datos locales de alta calidad, pueden sintetizar insumos dispares en una orientación práctica y oportuna: dónde plantar, cuándo regar o qué parcelas necesitan tratamiento contra plagas. Para las granjas comerciales más grandes en países de ingresos altos, la adopción ha sido gradual pero constante. El desafío más difícil es llegar a los pequeños agricultores, que constituyen la mayoría de las granjas en todo el mundo y, sin embargo, a menudo carecen de conectividad, alfabetización digital y el capital inicial para comprar sensores y drones. Varios proyectos tienen como objetivo cerrar esa brecha integrando la IA en servicios de extensión de confianza o herramientas ligeras que funcionan sin conexión y en teléfonos básicos.

Despliegues humanitarios y logística

En contextos humanitarios, la IA ya ha pasado del concepto al uso operativo. Las herramientas de aprendizaje automático del Programa Mundial de Alimentos automatizan el análisis de imágenes de drones para producir evaluaciones de daños en horas en lugar de semanas, y las herramientas estadísticas han ayudado a optimizar el abastecimiento y las rutas para reducir costos. Una solución del PMA para eliminar duplicados en las listas de beneficiarios alcanzó una precisión casi perfecta en los pilotos y recuperó fondos significativos.

Estas aplicaciones muestran una fortaleza particular de la IA en situaciones de crisis: la agregación rápida y el triaje de datos heterogéneos. Allí donde la logística, el acceso y el tiempo son factores limitantes, la automatización del análisis de imágenes, la conciliación de beneficiarios y la previsión de cuellos de botella en el suministro cambian materialmente la rapidez con la que la ayuda llega a las personas. Pero las agencias de ayuda también enfatizan la capa humana: la IA asesora y acelera, mientras que los equipos humanos mantienen la responsabilidad de las decisiones éticas y del juicio contextual en entornos de alto riesgo.

Robótica y detección de plantas: un camino del invernadero al campo

Los equipos de robótica han demostrado otra pieza del rompecabezas: el monitoreo continuo a nivel de planta. Un prototipo universitario utilizó electrodos no invasivos para registrar la electrofisiología de las plantas —diminutas señales eléctricas que se correlacionan con la hidratación y el estrés— y acopló esas señales a una IA que decidía cuándo regar. En un invernadero controlado, el sistema redujo las conjeturas y optimizó el uso del agua, y los desarrolladores ahora están trabajando en la adaptación de sensores y modelos para contextos de pequeños agricultores con infraestructura variable.

Escalar tales sistemas a campos abiertos no es trivial. Los robots y sensores deben tolerar el clima, ser asequibles y requerir poco mantenimiento. Sin embargo, el concepto apunta a un enfoque por capas: la teledetección y los modelos meteorológicos brindan una guía macro, mientras que los sensores locales y la robótica de bajo costo cierran el ciclo sobre la salud de las plantas. Esa combinación podría ser especialmente poderosa donde la escasez de agua o los choques climáticos hacen que la gestión precisa sea la diferencia entre la cosecha y el fracaso.

Limitaciones: sesgos, desiertos de datos y la brecha digital

A través de estos casos de uso, un tema recurrente es el de los datos: calidad, cobertura y gobernanza. Los puntos críticos del hambre son a menudo también desiertos de datos. Los modelos entrenados en conjuntos de datos de granjas de climas templados y bien equipadas no se generalizan automáticamente a las parcelas de pequeños agricultores en África o Asia. Sin una recopilación deliberada de datos y una validación local, la IA corre el riesgo de producir consejos engañosos o sesgados que afiancen la desigualdad.

Otros riesgos son conocidos de otros sectores: la opacidad de los modelos complejos (la llamada caja negra), las posibles alucinaciones o predicciones incorrectas, y las cuestiones sobre la propiedad de los datos y la privacidad. Para los agricultores, la desconfianza es real. Si un sistema sugiere un régimen de fertilización que falla y el agricultor pierde los ingresos de una temporada, la confianza se rompe y la adopción se detiene. Las políticas y las contrataciones deben enfatizar modelos interpretables, líneas claras de responsabilidad e incentivos para que los agricultores compartan datos sin perder el control sobre ellos.

Gobernanza, estándares y el papel de las asociaciones

Expertos e instituciones señalan pasos políticos prácticos que determinarían si la IA se vuelve inclusiva. Las recomendaciones comunes incluyen estándares para el intercambio de datos seguro y equitativo, herramientas interoperables en lugar de ecosistemas de proveedores aislados, y contrataciones agnósticas respecto a la solución que se centren en los resultados para los agricultores y las comunidades. Las asociaciones de múltiples partes interesadas —que combinan la capacidad de investigación de las universidades, el alcance de las agencias humanitarias y los recursos de ingeniería de las empresas privadas— son fundamentales para los éxitos iniciales y son esenciales para el escalamiento.

Los organismos internacionales y los gobiernos nacionales también tienen que invertir en infraestructura digital y servicios de extensión que traduzcan los algoritmos en asesoramiento local de confianza. En contextos donde la conectividad es limitada, los modelos de IA sin conexión o basados en el borde y los sistemas de sensores ligeros son una prioridad práctica.

Vías para el escalamiento: plazos y prioridades realistas

Tres prioridades destacan para convertir los pilotos en un impacto sistémico: invertir en conjuntos de datos representativos y de alta calidad (especialmente de pequeños agricultores y del Sur Global); diseñar con los agricultores y los profesionales humanitarios desde el principio para que las soluciones sean utilizables y confiables en los contextos locales; y establecer mecanismos de gobernanza y rendición de cuentas para proteger la privacidad y gestionar el sesgo. Cuando se cumplen esas condiciones, la IA puede ser un multiplicador de fuerzas. Sin ellas, corre el riesgo de amplificar las desigualdades existentes.

Conclusión: potente, condicional, centrada en el ser humano

La IA es un conjunto poderoso de tecnologías que pueden hacer que los sistemas alimentarios sean más rápidos, eficientes y sensibles a los choques. Los experimentos de 2025 —desde modelos de ciencia alimentaria en laboratorio hasta drones que mapean zonas de desastre— muestran su potencial. Pero la lección central de investigadores, agencias de ayuda y analistas de políticas es una advertencia: la IA no es una solución mágica. Sus beneficios dependerán de la calidad de los datos, el diseño institucional, la participación local y una regulación sensata. Tratada como una socia para los agricultores y los trabajadores humanitarios en lugar de un reemplazo para ellos, la IA puede ayudar a remodelar partes del sistema alimentario. Tratada como un atajo de alta tecnología, podría ampliar la brecha entre quienes pueden permitirse la precisión y quienes no.

Fuentes

• npj Science of Food (Perspectiva: "AI for food: accelerating and democratizing discovery and innovation", Ellen Kuhl, 2025)
• Center for Strategic and International Studies (CSIS) — Global Food and Water Security Program (Critical Questions on AI & precision agriculture, 2025)
• Simon Fraser University — Investigación de ingeniería de sistemas mecatrónicos sobre robots autónomos de detección de plantas (2025)
• Programa Mundial de Alimentos (PMA) — herramientas operativas de IA y Estrategia de IA del PMA; proyectos DEEP y SKAI (2025)
• Universidad de Ciudad del Cabo — African Robotics Unit (gemelos digitales aplicados y robótica para contextos de pequeños agricultores)