La población mundial ha alcanzado los 8 mil millones de personas y se proyecta que llegará a 9,7 mil millones en 2050, lo que aumentará la demanda de producción de alimentos. Las tecnologías de inteligencia artificial (IA) que optimizan los recursos y mejoran la productividad son vitales e impulsan el rápido desarrollo de diversas aplicaciones de IA en la agricultura.
La inteligencia artificial surgió en la década de 1950, influenciada por los procesos cognitivos y la neurociencia.
Hay cuatro categorías de sistemas inteligentes: sistemas que piensan como humanos, sistemas que actúan como humanos, sistemas que piensan racionalmente y sistemas que actúan racionalmente. Estas categorías se relacionan con el pensamiento y el comportamiento, midiendo su éxito en términos de fidelidad a la acción humana o racionalidad.
Un sistema de IA puede almacenar y manipular datos, así como adquirir, representar y manipular conocimientos. La manipulación implica la capacidad de inferir nuevos conocimientos a partir de conocimientos existentes.
Actualmente hay siete aplicaciones principales de IA en la agricultura: gestión inteligente de cultivos con fertilización de precisión, etc., gestión del agua, gestión del suelo, fertirrigación, previsión de rendimiento, clasificación de cultivos, control de enfermedades y plagas (es decir, pulverización inteligente).
Según un informe de la consultora Allied Market Research, el mercado de inteligencia artificial (IA) en la agricultura se valoró en US$2.300 millones en 2023 y se proyecta que alcance los US$14.600 millones en 2032, creciendo a una CAGR del 23,2% entre 2024 y 2032.
El mercado global de IA en la agricultura está creciendo debido a varios factores, como los avances en IA y análisis de datos, el apoyo y las iniciativas gubernamentales, y una mayor adopción de soluciones agrícolas digitales. Si bien los altos costos iniciales de desarrollo están frenando el crecimiento del mercado, el aumento de la demanda de soluciones de agricultura de precisión brindará amplias oportunidades para el crecimiento del mercado durante el período de pronóstico.
Por componentes, el segmento de soluciones tuvo la mayor participación de mercado en 2023 debido a la creciente demanda de soluciones y plataformas de agricultura inteligente basadas en IA, IoT y análisis de big data. Estas soluciones integran datos de múltiples fuentes, como sensores, drones e imágenes satelitales, para proporcionar a los agricultores información y recomendaciones para la gestión de cultivos, el control de plagas y la optimización de recursos.
Sin embargo, se proyecta que el segmento de servicios será el de más rápido crecimiento entre 2023 y 2032. Esto se debe a que los proveedores de servicios ofrecen experiencia en la adaptación de soluciones basadas en IA a requisitos específicos, integrándolas perfectamente en las operaciones agrícolas y brindando soporte y servicio continuos.
En términos de tecnología, el segmento de análisis predictivo tuvo la mayor participación de mercado en 2023. Esto se debe a que el análisis predictivo permite a los agricultores pronosticar resultados futuros basándose en datos históricos, condiciones actuales y modelos predictivos.
Sin embargo, se proyecta que el segmento de aprendizaje automático será el de más rápido crecimiento entre 2023 y 2032. Los algoritmos de aprendizaje automático son excelentes para procesar y analizar grandes volúmenes de datos agrícolas recopilados de una variedad de fuentes, incluidos sensores, drones, satélites y equipos agrícolas.
Por área de aplicación, el segmento de análisis de drones tuvo la mayor participación de mercado en 2023. La integración del análisis de drones y la IA en la agricultura ofrece un enorme potencial para optimizar las operaciones agrícolas, reducir costos y aumentar la sostenibilidad. Al aprovechar el poder de la IA para analizar datos recopilados por drones, los agricultores pueden tomar decisiones basadas en datos, mejorar la asignación de recursos y lograr una mayor productividad. Por lo tanto, se espera que el análisis de drones sea un impulsor importante del mercado de IA en la agricultura.
El segmento de agricultura de precisión será el segmento de más rápido crecimiento entre 2023 y 2032. Las técnicas de agricultura de precisión habilitadas por tecnologías avanzadas como IA, IoT y análisis de datos permiten a los agricultores optimizar el uso de recursos, reducir el desperdicio y aumentar la productividad.
Los drones, los robots y los sistemas de monitoreo automatizado son componentes importantes de la innovación agrícola. Por ejemplo, se pueden utilizar drones en el campo para realizar un seguimiento en tiempo real recopilando datos aéreos para evaluar la salud de los cultivos y detectar enfermedades, lo que permite una gestión optimizada del campo. De este modo, la agricultura de precisión se ve respaldada por estas tecnologías, que proporcionan datos precisos que permiten tomar decisiones informadas sobre riego, fertilización y control de plagas.
Los robots ayudan a mejorar la eficiencia laboral al automatizar tareas importantes como la siembra, el desmalezado y la cosecha, reduciendo así la dependencia del trabajo manual.
A nivel regional, América del Norte tuvo la mayor participación de mercado en términos de ingresos en 2023 y se espera que domine en términos de ingresos durante el período de pronóstico. Con la creciente adopción de tecnologías de IA en el sector agrícola, se espera que el mercado se expanda significativamente en los próximos años. Factores como la necesidad de aumentar la productividad, la creciente demanda de técnicas de agricultura de precisión y la disponibilidad de infraestructura avanzada están impulsando el crecimiento del mercado.
La integración de la IA en la agricultura ofrece enormes oportunidades para un mejor uso de los recursos, la reducción de desechos y la sostenibilidad ambiental. Más allá de la simple automatización agrícola, incluye varias tecnologías que hacen que la agricultura sea inteligente, precisa y productiva.
Es importante destacar que la IA es un aspecto importante del mejoramiento de cultivos y la modificación genética, ya que puede desarrollar plantas que puedan soportar diversas enfermedades, plagas y condiciones ambientales extremas.
Al analizar grandes bases de datos de información genética e interacciones con el medio ambiente, los sistemas de IA pueden predecir los cambios más probables para una producción agrícola exitosa. Esto acelerará el proceso de selección y aumentará la probabilidad de obtener un cultivo viable incluso en zonas que anteriormente no eran aptas para la agricultura.
