La inteligencia artificial y la analítica predictiva también están redefiniendo uno de los sectores más tradicionales de la economía: la agricultura. En un contexto marcado por el aumento de la demanda global de alimentos, el cambio climático, la presión por mejorar la eficiencia productiva, aumentar los rendimientos y elevar la calidad de la producción, el uso estratégico de datos se está convirtiendo en un factor clave para la sostenibilidad y competitividad del agro.
La llamada agricultura de precisión, que combina sensores, imágenes satelitales, plataformas digitales, algoritmos de aprendizaje automático y analítica, está creciendo con rapidez en todo el mundo. Según la consultora de inteligencia de mercado Fundamental Business Insights, el mercado global de inteligencia artificial aplicada a la agricultura podría superar los US$25.000 millones hacia 2035, impulsado por la creciente adopción de analítica predictiva, monitoreo satelital y herramientas digitales para optimizar la productividad agrícola.
América Latina no es ajena a esta tendencia. Según estimaciones del mercado de agricultura de precisión recopiladas por el portal especializado Agronoticias, el sector podría crecer desde US$1.860 millones en 2024 hasta cerca de US$3.800 millones en 2029, impulsado por la digitalización del agro y el uso creciente de tecnologías basadas en datos.
Este avance abre nuevas oportunidades para países como Perú, donde el sector agrícola representa una de las principales fuentes de empleo, exportaciones e ingresos para la nación. En este contexto, la incorporación de herramientas basadas en analítica avanzada comienza a perfilarse como un factor clave para mejorar la productividad y la gestión del campo. “Hoy las empresas buscan algo más que digitalizar procesos. El verdadero valor está en integrar datos de distintas fuentes para anticipar escenarios productivos y tomar decisiones con mayor precisión prácticamente en tiempo real. La inteligencia artificial permite pasar de una gestión reactiva a una gestión predictiva”, explica Luis Ladera, Director de Desarrollo de Negocios de DIMA.
Un ejemplo de esta transformación se observa en el sector agroindustrial de la región. El ingenio azucarero Guabirá, en Bolivia, responsable de aproximadamente 33% de la molienda nacional, enfrentaba un desafío común en grandes operaciones agrícolas: la dispersión de información entre productores, registros de campo y herramientas de monitoreo satelital.
Para resolverlo, la compañía desarrolló junto a DIMA una plataforma digital que integra imágenes satelitales, registros técnicos y datos productivos en un solo entorno de gestión. La solución, accesible vía móvil y web, permite centralizar información clave para la toma de decisiones y facilitar la gestión operativa del negocio. La aplicación permite monitorear cultivos, detectar anomalías, mejorar estimaciones de producción, controlar y proyectar variables financieras y facilitar la transferencia de conocimiento técnico por parte de diversos actores dentro del ecosistema del negocio directamente a los productores.
Antes de su implementación, la información operativa se gestionaba de forma fragmentada y se hacía difícil de compartir e integrar para todos los involucrados, incluyendo a los productores. Hoy, gracias a la integración de datos y herramientas analíticas, los productores pueden acceder a información clara y oportuna para anticipar problemas y optimizar la planificación productiva. “Más que una herramienta tecnológica, esta plataforma de negocio convierte información dispersa en inteligencia operativa. Ahora, los productores pueden anticipar problemas antes de que afecten el rendimiento”, explica Luis Ladera.
Este tipo de desarrollos refleja cómo la convergencia entre software, inteligencia artificial, analítica de datos e integración de información entre distintos actores del ecosistema agrícola comienza a redefinir la gestión del sector en la región. “En países como Perú, donde el agro representa un motor clave de la economía, soluciones digitales desarrolladas a la medida permiten transformar datos dispersos en información estratégica para mejorar la planificación, optimizar la eficiencia operativa, incrementar los rendimientos y fortalecer la calidad de la producción”, finalizó el vocero de DIMA.