Agricultura reiniciada: La próxima cosecha de la tecnología

En una gélida parcela de pruebas a las afueras de Davos esta semana, un grupo de científicos realizó una demostración de un escáner de suelo impulsado por IA que detecta no solo qué nutrientes hay en la tierra, sino también qué tan disponibles están para las plantas. Es una escena pequeña, pero captura un cambio mucho mayor: la agricultura está abandonando rápidamente la era puramente mecánica para entrar en una era de datos y biología. Lo que está en juego es enorme —la agricultura mundial debe, según muchas estimaciones, producir aproximadamente un 60 por ciento más de alimentos para mediados de siglo y, al mismo tiempo, reducir su huella climática—, por lo que están llegando rápidamente nuevas herramientas, desde microbios y semillas editadas genéticamente hasta drones, mapas en tiempo real y sistemas de datos de alto consumo energético.

Detección de precisión y diagnósticos

Uno de los cambios más evidentes en las explotaciones agrícolas es una mejor conciencia situacional. Una nueva generación de sensores, cámaras, espectrómetros y dispositivos de laboratorio en un chip pueden medir la humedad del suelo, el pH, las concentraciones de nutrientes y las señales de patógenos casi en tiempo real. Empresas emergentes y agronegocios tradicionales están empaquetando estas mediciones en paneles de control en la nube que indican al productor qué campo necesita cal, dónde está bloqueado el nitrógeno en formas no asimilables o qué sector muestra signos tempranos de enfermedad.

Esas capacidades son importantes porque transforman las decisiones agrícolas de reactivas en específicas. En lugar de aplicaciones generalizadas de fertilizantes o pesticidas, los tratamientos pueden aplicarse en dosis variables en los metros cuadrados que los necesiten. Los primeros ensayos sugieren que esto aumenta los rendimientos al tiempo que reduce los insumos y la escorrentía; el enfoque también hace que la contabilidad de emisiones sea más granular, lo cual es relevante a medida que los mercados de carbono y los informes regulatorios afectan cada vez más a la agricultura.

La biología es la nueva maquinaria

Las innovaciones biológicas están llegando junto con la electrónica. Diversas empresas están desarrollando probióticos para el suelo y consorcios microbianos que mejoran el ciclo de nutrientes y el almacenamiento de carbono en el suelo, mientras que los fitólogos impulsan la genética de los cultivos para aumentar la resiliencia al calor, la sequía y las nuevas plagas. Algunas investigaciones apuntan a cambios radicales: plantas o microbios asociados que fijan el nitrógeno de manera más eficiente, o sistemas de interior que "producen proteínas a partir del aire" mediante la fermentación de microbios a gran escala.

Estas soluciones biológicas prometen reducir la dependencia de productos químicos sintéticos que dañan los ecosistemas y reconstruir la salud del suelo en tierras degradadas. Pero la biología también aporta variabilidad: los sistemas vivos responden al contexto. Los ensayos de campo que parecen prometedores en un lugar pueden fallar en otro, y se necesitarán estudios amplios y a largo plazo para separar las expectativas exageradas de las ganancias escalables.

IA, mapas y la nube: coordinando la acción en los campos

Los datos solo son útiles cuando están conectados. Las empresas de cartografía que hace décadas digitalizaron las carreteras ahora transmiten mapas en alta definición y en tiempo real que se actualizan a partir de millones de sensores; las mismas ideas arquitectónicas se están adaptando para la agricultura. La maquinaria agrícola, los drones y los satélites alimentan con telemetría e imágenes las plataformas en la nube, donde los modelos de IA entrelazan la salud de los cultivos, el estado del riego y las limitaciones logísticas casi en tiempo real.

Este sistema nervioso digital permite cadenas de suministro más inteligentes: las ventanas de cosecha pueden ajustarse a la capacidad de procesamiento, los camiones pueden desviarse para evitar retrasos y el uso de energía puede sincronizarse con las condiciones de la red eléctrica. Pero también crea nuevas dependencias. Muchas plataformas de agrotecnología se alojan en servicios de nube a hiperescala y requieren energía fiable, un problema destacado en foros energéticos recientes, donde los ponentes advirtieron sobre la creciente demanda de electricidad de la computación y las industrias electrificadas. La conclusión: electrificar tractores, alimentar granjas verticales y ejecutar análisis de IA aumenta las necesidades energéticas rurales que los planificadores deben satisfacer.

Robots y automatización: el aumento primero

Los robots y los vehículos autónomos son finalmente útiles en las granjas para tareas repetitivas y precisas: eliminación de malezas, cosechas selectivas y monitoreo. Sin embargo, las lecciones del uso de la IA en otras industrias son instructivas: los despliegues más exitosos tienden a aumentar el trabajo humano en lugar de reemplazarlo. En las granjas, eso significa que los operadores humanos permanecen en el bucle para decisiones complejas: cuándo cambiar la mezcla de cultivos, si aceptar un campo marginal para la cosecha o cómo responder ante un nuevo brote de plagas.

Los diseños que preservan el control del agricultor y ofrecen recomendaciones claras y auditables se adoptarán más rápido que los sistemas de caja negra. Ese enfoque de "humano en el bucle" reduce el riesgo de alucinaciones costosas o tratamientos mal aplicados que pueden ocurrir si los sistemas de IA toman decisiones sin supervisión en entornos biológicos complejos y variables.

Las prácticas regenerativas se encuentran con los incentivos de mercado

La tecnología por sí sola no regenerará la agricultura. Los enfoques regenerativos —cultivos de cobertura, labranza reducida, rotaciones diversificadas— restauran el suelo y secuestran carbono, pero requieren nuevos modelos de financiación, protocolos de medición y estructuras de mercado. Instituciones financieras, empresas de bioenergía y asesores de sostenibilidad están experimentando con proyectos integrados que mezclan créditos de carbono, flujos de valor de bioenergía e ingresos agrícolas, con el objetivo de crear rendimientos predecibles para los agricultores que adopten prácticas regenerativas.

Una medición precisa y verificable es un requisito previo. La teledetección y los sensores en el campo ayudan, pero una validación sólida por parte de terceros y reglas estandarizadas decidirán quién recibe pagos por servicios ecosistémicos. Sin una verificación creíble, los mercados corren el riesgo de recompensar comportamientos incorrectos o dejar atrás a los pequeños propietarios.

¿Quién gana y quién se queda atrás?

Una de las mayores cuestiones sociales es la equidad. Las grandes explotaciones de los países de ingresos altos pueden absorber el coste de capital de los sensores, los robots y las suscripciones a servicios analíticos. Los pequeños agricultores, que producen una gran parte de ciertos cultivos básicos a nivel mundial, a menudo carecen de acceso a electricidad fiable, banda ancha o financiación. A menos que los modelos de negocio y las políticas públicas los incluyan explícitamente —a través de cooperativas, sensores subsidiados o servicios de extensión que traduzcan los datos a la práctica local—, la ola tecnológica podría ampliar las brechas existentes.

La propiedad de los datos y la privacidad también son focos de conflicto emergentes. Los datos agrícolas pueden revelar rendimientos, prácticas de gestión e ingresos. Quién controla esos datos —el agricultor, el proveedor de la plataforma o un comprador intermedio— determinará el poder de negociación en las cadenas de suministro. Los responsables políticos y los grupos industriales ya están debatiendo normas para estándares de datos interoperables y un acceso justo.

Energía, carbono y el coste del procesamiento

El monitoreo de alta resolución y el aprendizaje automático consumen energía. Las granjas verticales, la producción de proteínas en interiores y el entrenamiento de IA a gran escala requieren electricidad y refrigeración; sus beneficios climáticos dependen de la intensidad de carbono de esa energía. Los eventos que reúnen a líderes de la energía y el clima han enfatizado la necesidad de integrar la planificación de la red, las centrales eléctricas virtuales y el almacenamiento para acomodar la electrificación de la producción de alimentos y la creciente carga de procesamiento de las plataformas agrotecnológicas.

Esa integración ofrece oportunidades: las granjas con almacenamiento de baterías y energía solar pueden convertirse en activos de la red cuando modulan las bombas de riego o la iluminación interior, creando nuevos flujos de ingresos mientras suavizan la variabilidad de las renovables.

Cómo es el éxito

En una transición exitosa, la tecnología reduce la intensidad de los insumos (fertilizantes, pesticidas y diésel), eleva los rendimientos y hace que las granjas sean más resistentes a los choques climáticos, al tiempo que garantiza que los pequeños productores tengan acceso a herramientas y mercados. Requerirá que científicos, bancos, empresas tecnológicas, servicios públicos y agricultores se coordinen: compartiendo estándares, financiando pilotos y construyendo sistemas de medición transparentes para el carbono del suelo y la biodiversidad.

Las aplicaciones más prometedoras siguen un patrón: resuelven un problema bien definido y repetible; aumentan en lugar de reemplazar el juicio del agricultor; y se conectan con mercados o servicios creíbles que recompensan los resultados sostenibles. Allí donde se cumplen esas tres condiciones —regularidad, supervisión humana e incentivo económico—, la tecnología ya está ofreciendo ganancias reales.

Riesgos que gestionar

La tecnología no es una solución mágica, pero está remodelando el conjunto de herramientas de la agricultura. La próxima década decidirá si esa remodelación favorece a unas pocas operaciones bien capitalizadas o produce beneficios amplios: suelos más sanos, menos emisiones y sistemas alimentarios más resilientes. Para lograrlo, los ingenieros y agrónomos deben diseñar herramientas que respeten la complejidad biológica y la experiencia humana, mientras que los responsables políticos y los mercados deben recompensar la gestión a largo plazo tanto como la producción a corto plazo.

Fuentes

• Rabobank (análisis y finanzas agrícolas)
• UK Centre for Ecology & Hydrology (investigación de capital natural y servicios ecosistémicos)
• Here Technologies (mapeo en tiempo real e integración de sensores para movilidad y logística)
• Stanford University (economía de la IA e investigación sobre aumento)
• Dana‑Farber Cancer Institute y Mayo Clinic (ejemplos de diagnósticos por IA y límites)
• Informes técnicos y sesiones informativas de la industria sobre agricultura regenerativa y bioenergía