De la IA a los gemelos digitales: como la tecnología está cambiando la forma de producir en el sector agro
El sector agroganadero y agroalimentario se enfrenta a grandes desafíos en los próximos años motivados por factores climáticos, subida de insumos y costes, concentración de actores y entrada de fondos de inversión, relevo generacional u disponibilidad de mano de obra, nuevos modelos de cultivos…un aluvión de cambios donde la llegada de la innovación y la tecnología, de la mano de la IA y la gestión de datos, se perfila como un compañero de ruta clave. Lo importante es que llegue al profesional agrario particular y no solo a grandes empresas agro. La Fundación Tierra, liderada por Cajamar, destacaba en un reciente informe las 10 claves de este cambio.
1. Agricultura de precisión impulsada por IA y Big Data
La eficiencia y la sostenibilidad en la agricultura pasan por la obtención de datos para que los productores puedan tomar decisiones informadas a la hora de gestionar sus explotaciones. La digitalización de la producción agraria se apoya en tecnologías como sensores o imágenes satelitales, cuya información es recopilada y procesada con herramientas como internet de las cosas y big data.
2. Drones y robots agrícolas
La falta de relevo generacional y escases de mano de obra ha obligado a acelerar la inclusión de la tecnología en las labores que normalmente hacen los trabajadores, caso de recolección, siembra o deshierbe. En uno de sus informes apunta que los drones tienen potencial para recopilación de datos y provisión de información.
3. Biotecnología y edición genética (CRISPR)
El cambio climático está afectando a la viabilidad de ciertos cultivos en zonas específicas. La biotecnología, y en concreto la edición génica, se ha convertido en un aspecto importante para mejorar las características de los mismos. Aquí es donde entra en acción el CRISPR, un instrumento que permite ‘editar’ piezas del ADN para obtener plantas, resistentes a enfermedades, a suelos salinos o al déficit hídrico.
4. Agricultura regenerativa y tecnología del suelo
Nuevas técnicas apoyadas por herramientas digitales están facilitando prácticas como el uso de cultivos de cobertura, compostaje inteligente o monitoreo del estado del suelo. Las técnicas aplicadas a mejora del suelo contribuyen a restaurar la biodiversidad, capturar el carbono y mejorar la productividad de los cultivos.
5. Internet de las cosas (IoT) en el ámbito ganadero
La ganadera es una de las industrias más grandes del mundo y la implantación de sensores y cámaras, combinada con aplicaciones software o dispositivos integrados con IoT (internet de las cosas) es una realidad que se expande.
6. Agricultura vertical y granjas modulares
Estos modelos de producción cumplen con la necesidad de producir más cantidad de alimentos en un menor espacio y, por tanto, lo hacen compatible con su desarrollo en entornos urbanos o más cercanos a grandes urbes.
7. Las vías para obtener proteínas alternativas
Biotecnología y análisis de datos se combinan para la producción de nuevas fuentes de alimentos sostenibles que permiten la obtención de proteínas alternativas partiendo de plantas, hongos y algas, entre otras fuentes, que dan lugar a productos muy similares a los de origen animal. Estas soluciones van más allá de alimentos desarrollados a base de soja o insectos, sino que hay fuentes proteicas procedentes de un amplio abanico de plantas u obtenidas por procesos fermentativos.
8. Blockchain para la seguridad alimentaria
Su impacto radica en la seguridad alimentaria, pues el blockchain impulsa el desarrollo de un sistema de trazabilidad inmediato, inviolable, y que puede ser auditado y certificado.
9. IA para predicción de mercados y gestión logística
En el apartado logístico, además del control de la trazabilidad, la aplicación de esta tecnología favorece la reducción de desperdicios, la mejora de márgenes y la eficiencia en la gestión a la hora de anticipar demandas y optimizar las rutas de distribución.
10. Uso de gemelos digitales
Un gemelo digital en el sector agroalimentario es una réplica virtual dinámica de un sistema agrícola (parcela, cultivo o explotación). Alimentado por datos reales en tiempo real (sensores de suelo, drones y clima), permite simular escenarios para optimizar el riego, predecir plagas y maximizar la producción de manera sostenible.
