La IA llega al campo: uno de cada cuatro agricultores latinoamericanos ya la utiliza
La tecnología gana terreno en las labores agrícolas, aunque el sector mantiene una postura cautelosa frente al gasto. La prioridad está en soluciones capaces de resolver necesidades concretas y generar valor en la finca.
La inteligencia artificial comienza a abrirse espacio en uno de los sectores más tradicionales de la economía. En América Latina, 1 de cada 4 agricultores ya utiliza soluciones de IA en sus labores diarias, una adopción que supera el promedio global y que refleja la creciente apertura del campo hacia nuevas herramientas tecnológicas.
Sin embargo, adopción no necesariamente significa disposición a pagar. De acuerdo con un reporte bianual de McKinsey & Company, elaborado a partir de una consulta a 5.500 agricultores, solo 7% de los productores latinoamericanos tiene intención de pagar por estas herramientas, frente al 10% registrado en Estados Unidos.
El comportamiento responde a un escenario de mayor cautela financiera. Las ganancias del sector alcanzaron su punto más alto en 2022 y posteriormente los precios han disminuido, mientras los productores enfrentan costos volátiles de insumos, tensiones geopolíticas, dificultades de mano de obra y condiciones climáticas cada vez más impredecibles.
Aun así, la presión económica no ha frenado completamente la innovación. El estudio señala que 75% de los agricultores consultados espera obtener algún resultado concreto del uso de herramientas de inteligencia artificial, lo que evidencia una expectativa de que la tecnología pueda traducirse en beneficios tangibles para la operación.
De la experimentación a las decisiones de la finca
Dentro de esta transformación, la IA generativa ha logrado una rápida aceptación. El 17% de los agricultores ya la utiliza para tareas relacionadas con la finca, principalmente en procesos de planificación.
Uno de los desafíos identificados es la falta de recomendaciones agronómicas suficientemente específicas para las condiciones locales. En este punto, la IA podría evolucionar hacia herramientas capaces de analizar la complejidad de cada finca y apoyar decisiones más rápidas, combinando variables como las condiciones del entorno, la experiencia acumulada y el conocimiento adquirido durante distintas temporadas.
La apuesta tecnológica, sin embargo, no se concentra únicamente en inteligencia artificial. Desde 2024, el mayor crecimiento de la inversión en tecnología agro se ha dirigido hacia sensores remotos y software para la administración de cultivos.
La tendencia responde a una necesidad concreta: encontrar soluciones para problemas específicos de cada finca, que puedan integrarse a los flujos de trabajo existentes y demostrar un valor tangible.
Tecnología con foco en el retorno
El comportamiento del gasto refleja una etapa de preservación de efectivo en el sector agrícola. La estimación para la inversión en semillas se mantiene estable, mientras que se han registrado recortes en fertilizantes y equipos utilizados en las plantaciones.
Estas categorías, además, figuran entre aquellas donde se espera una eventual reinversión, una señal de que el sector continúa evaluando cuidadosamente dónde destinar sus recursos.
En este escenario, la incorporación de IA no se limita a introducir nuevas herramientas, sino a determinar qué valor generan y qué necesidades concretas pueden resolver. La productividad y la capacidad de integrar la tecnología a las operaciones serán factores determinantes para ampliar su adopción.
El reto también trasciende lo tecnológico. Según el estudio, 58% de los agricultores latinoamericanos señala que fenómenos climáticos que afectan los cultivos, como El Niño, los han llevado a demandar soluciones adicionales, entre ellas financiamiento flexible, equipos y alternativas para el manejo del inventario.
Un ecosistema tecnológico para el campo
La siguiente etapa de la transformación agrícola podría depender de la capacidad de las empresas tecnológicas y del propio sector para desarrollar soluciones adaptadas a la realidad de cada finca.
Según McKinsey, aumentar la adopción requerirá desarrollar casos de uso específicos que incorporen el contexto climático local, las condiciones de cultivo y las necesidades particulares de los agricultores.
Así, la inteligencia artificial comienza a pasar de la expectativa a la experimentación en el campo. El desafío será convertir esa apertura tecnológica en soluciones que no solo acompañen las decisiones de los productores, sino que respondan a las condiciones reales de una actividad que debe innovar mientras administra con mayor cautela sus recursos.
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