Tamaño del mercado de IA en la agricultura: por componente, por tecnología, por aplicación, por modo de implementación, por tamaño de la explotación agrícola, pronóstico 2025-2034

AI en tamaño del mercado agrícola

La IA global en tamaño del mercado agrícola fue valorada en USD 4,7 mil millones en 2024 y se calcula que registra una CAGR de 26,3% entre 2025 y 2034.

La agricultura de precisión busca maximizar los rendimientos y optimizar el uso de recursos utilizando conocimientos basados en datos que han impulsado el uso de la tecnología de IA en la agricultura. Los agricultores recurren a soluciones habilitadas para la IA, como sensores de suelo, imágenes satelitales y equipos de aplicación de tipo variable para rastrear las condiciones de campo y ajustar las entradas en consecuencia. Reduce los desechos, aumenta la productividad y mejora la sostenibilidad, ya que la demanda de aumentos de alimentos y descensos de tierras agrícolas, precisión y eficiencia son primordiales. AI permite esto analizando inmensas cantidades de datos y dando consejos en tiempo real, convirtiéndolo en un motor clave de la revolución tecnológica agrícola.

Aunque el reto más urgente en la agricultura en todas partes es la falta de mano de obra cualificada, principalmente en áreas con poblaciones agrícolas envejecidas. Se están utilizando tractores autónomos, robots de cosecha y drones inteligentes utilizando tecnología AI para salvar la brecha, la tecnología disminuye la dependencia manual del trabajo pero aumenta la eficacia operativa.

El equipo accionado por IA puede conducir durante más tiempo, ejecutar funciones monótonas con precisión y ajustarse sobre la base de información sobre el terreno en tiempo real, aumentando los costos laborales y disminuyendo la disponibilidad de mano de obra, la aplicación de la automatización basada en IA se convierte en una medida imperiosa, contribuyendo significativamente a la expansión de la IA en la agricultura en granjas de gran y mediana escala.

Los gobiernos de todo el mundo alientan activamente la aplicación de la IA en la agricultura con subvenciones, subvenciones y proyectos piloto. Su objetivo es reorganizar la antigua agricultura de moda, mejorar la seguridad alimentaria, así como promover la protección de los pequeños agricultores. La ayuda gubernamental reduce las limitaciones técnicas y costosas para acceder a la IA y motivar la creatividad, con lo que actúa como un impulso inmenso para ampliar el sector agrícola utilizando el mercado de la IA.

Por ejemplo, en el sep 2024 el gobierno de la India ha iniciado las iniciativas de la Misión de Agricultura Digital y Agri-tech con sede en AI. La agricultura inteligente está subvencionada en la Unión Europea por Common Agricultural Policy (CAP) mientras que las inversiones de investigación de American AI se proporcionan a través de USDA y DARPA.

El cambio climático constituye una amenaza importante para la agricultura que da lugar a condiciones meteorológicas inestables, la erosión del suelo y el aumento de las presiones de plagas. Las tecnologías de IA ayudan a los agricultores a evitar estos riesgos proporcionando análisis predictivos para la previsión meteorológica, los brotes de enfermedades y las situaciones de insuficiencia de cultivos. Con modelos de aprendizaje automático entrenados en datos pasados y en tiempo real, AI puede ayudar a optimizar los horarios de plantación, requisitos de riego y aplicaciones de entrada. Esta gestión de riesgos orientada hacia el futuro se está volviendo cada vez más esencial para mantener la seguridad alimentaria y reducir al mínimo las pérdidas de cultivos. A medida que aumentan las presiones climáticas, es probable que aumente rápidamente la necesidad de soluciones de IA que aumenten la resiliencia y la sostenibilidad en la agricultura.

AI en las tendencias del mercado agrícola

• La adopción de soluciones agrícolas personalizadas será una tendencia emergente en la IA en la industria agrícola. Los algoritmos AI ofrecerán recomendaciones personalizadas y soluciones adaptadas a condiciones específicas de granja, tipos de cultivos y prácticas de gestión.
• Por ejemplo, en marzo de 2024, un esfuerzo conjunto con la Universidad Purdue, la Universidad de Cornell, y el Centro Nacional de Investigación del Arroz Dale Bumpers dio lugar al desarrollo de un modelo de aprendizaje automático. Este modelo muestra la capacidad de prever el impacto de los patrones climáticos cambiantes en los rendimientos del arroz, a través de análisis variables, incluyendo dinámicas climáticas y características genéticas, el modelo ofrece valiosas ideas sobre la resiliencia de las variedades contemporáneas de arroz en contraste con sus contrapartes mayores.
• La tendencia clave es el uso de la IA con dispositivos de Internet de Cosas (IoT), sensores inteligentes recopilan información en tiempo real sobre las condiciones del suelo, la salud de los cultivos y el clima que se ve por algoritmos de IA para proporcionar información práctica. Esto hace que la vigilancia continua, el mantenimiento predictivo y las intervenciones selectivas, aumenten principalmente la eficiencia. Los agricultores ahora pueden tomar decisiones de riego, fertilización y cosecha basadas en datos. La interacción entre las tecnologías AI, IoT y geoespaciales está transformando la agricultura de precisión, permitiendo operaciones agrícolas más inteligentes, escalables y automatizadas.
• La adopción de AI-as-a-Service (AIaaS) es un cambio de juego en la agricultura, especialmente para las granjas de tamaño mediano y pequeño. Las compañías agri-tech existentes y las empresas de startups ofrecen ahora plataformas basadas en la nube para AI bajo una suscripción o una base de pago por uso. Estos servicios ofrecen capacidades como el análisis de enfermedades de cultivo, la predicción de rendimiento y la pulverización de precisión sin necesidad de que los agricultores inviertan en hardware pesado o análisis en locales.
• Esto hace que el campo de juego para el acceso a tecnología sofisticada, reduciendo las barreras de entrada y mejorando la participación en los mercados de crecimiento. A medida que aumenta la conectividad y las plataformas móviles mejoran AIaS es probable que surja como el modelo preferido para ofrecer soluciones agrícolas inteligentes en todo el mundo.
• La analítica predictiva impulsada por AI está actuando como una herramienta crítica para la predicción del rendimiento, la planificación del mercado y la optimización de la cadena de suministro. Los modelos AI pueden predecir los resultados de los cultivos con alta precisión examinando datos antiguos, imágenes satelitales, condiciones meteorológicas y entradas de campo en tiempo real. Esto ayuda a los agricultores a planificar mal tiempo y tomar mejores opciones de inversión y cosecha. Los gobiernos y las empresas agronómicas también tienen que ganar anticipando estrategias de almacenamiento, precios y distribución.

Trump Administration Tariffs

• Los gravámenes de la Administración Trump sobre las importaciones chinas pueden afectar gravemente la economía de producción de equipos agrícolas basados en AI. La mayoría de los sensores, módulos de IoT, procesadores y piezas de drones utilizados en aplicaciones de IA eran de origen chino. Levies en estos electrónicos resultó en mayores costos de fabricación para empresas con sede en Estados Unidos y startups Agri-tech. Esto aumenta los precios de los equipos agrícolas inteligentes para los clientes finales y también reduce la adopción entre los pequeños y medianos agricultores. Los fabricantes de equipos tragan pérdidas o las transmiten a los usuarios, distorsionan la asequibilidad y retrasan los calendarios de despliegue de todos los proyectos agrícolas de AI.
• En respuesta a los aranceles estadounidenses, China y otras naciones también colocaron sus propios aranceles sobre los productos agrícolas estadounidenses. Esto redujo los ingresos de los agricultores estadounidenses, especialmente los agricultores de soja y maíz que dependían de las exportaciones, con ingresos más bajos, la mayoría de los agricultores pospusieron inversiones en nuevas tecnologías como soluciones basadas en IA, como la agricultura de precisión y el software de análisis predictivo. La tasa de adopción de AI en la agricultura disminuyó durante el período de guerra comercial, especialmente en las zonas orientadas a la exportación. This caused market uncertainty impacting financing and implementation of AI pilot projects to upgrade farms.
• Aunque los aranceles interrumpieron las importaciones y aumentaron los precios, hicieron involuntariamente alguna innovación nacional en el hardware AI y Agri-tech. Las empresas estadounidenses comenzaron a buscar sustitutos locales para sensores, procesadores y sistemas autónomos para disminuir la dependencia de las cadenas de suministro chinas. A corto plazo, este cambio puede frenar los ciclos de desarrollo de productos con mayores tiempos de plomo y empujar la comercialización de herramientas de IA en la agricultura. Startups y pequeñas empresas de tecnología fueron particularmente afectadas debido a los márgenes delgados. Por consiguiente, aunque los aranceles promovieron la resiliencia de la cadena de suministro, también sirvieron de arrastre del impulso del mercado durante su aplicación.

AI en el análisis del mercado agrícola

Sobre la base del componente, la IA en el mercado agrícola se divide en solución y servicio. El segmento de solución domina superando un valor superior a los 3,3 mil millones de dólares en 2024 y se prevé que superará los 31 mil millones de dólares en 2034, impulsado por la urgente necesidad de aumentar la eficiencia, la sostenibilidad y la productividad en la producción de alimentos.

• Las soluciones basadas en IA cubren una gran variedad de aplicaciones como monitoreo de cultivos, detección de enfermedades, plantación de precisión, riego inteligente y pronóstico de rendimiento. Estas plataformas de software analizan datos de sensores, drones e imágenes por satélite para proporcionar a los agricultores información práctica.
• Como pueden configurarse para diversos cultivos, geografías y prácticas agrícolas, las soluciones de IA tienen una escalabilidad inmensa. Su flexibilidad y aplicabilidad a lo largo de toda la cadena de valor de la agricultura desde la preparación del suelo hasta la posterior cosecha, los hace más asequibles y eficaces que los servicios individuales. Esta amplia aplicabilidad alimenta el dominio del mercado de las soluciones AI sobre soluciones basadas en servicios.
• La mayoría de las soluciones agrícolas de AI son basadas en la nube y fáciles de usar, haciéndolos sencillos de implementar en granjas de cualquier tamaño. Estas plataformas suelen funcionar por medio de aplicaciones móviles, paneles o portales en línea con mínima experiencia técnica. Los agricultores pueden aprovechar información en tiempo real sobre patrones meteorológicos, brotes de plagas y rendimientos de cultivos desde lugares remotos. La facilidad de actualización y escalado de estos sistemas sin necesidad de instalaciones de hardware físico también disminuye su costo y complejidad, con aumentos de penetración en Internet rural, la demanda de soluciones de IA desplegadas aumenta la velocidad de cementación del segmento de software como líder de la industria.
• Las soluciones de software AI son extremadamente flexibles y pueden integrarse con equipos agrícolas actuales, sistemas ERP y plataformas de terceros. Esto da a los grandes agronegocios y cooperativas la capacidad de adaptar herramientas de IA de acuerdo con sus requisitos específicos, ya sea pulverización de precisión, analítica predictiva o gestión del ciclo de vida de cultivo.
• En contraste con los modelos de servicio intensivos y genéricos, las ofertas basadas en software proporcionan actualizaciones modulares, actualizaciones en tiempo real e integraciones de API. Esta característica de ser compatible con diversos modelos operativos hace que las soluciones de IA se elijan tanto de las granjas corporativas como de los pequeños agricultores, sosteniendo el crecimiento y el dominio del mercado en el ecosistema global de IA agrícola.
• Por ejemplo, en agosto de 2024, el Gerente de Datos Azure de Microsoft para la Agricultura, combinado con herramientas de IA generativas como AgPilot, permite a los agricultores integrar datos de diversas fuentes, incluyendo dispositivos IoT y sistemas ERP. Esto facilita información en tiempo real sobre la salud del suelo, las condiciones de cultivo y las previsiones meteorológicas, mejorando la toma de decisiones y la productividad.

Basándose en la tecnología, la IA en el mercado agrícola se clasifica en aprendizaje automático, visión informática y análisis predictivo. El segmento de aprendizaje automático mantuvo una importante cuota de mercado de alrededor del 50% en 2024 y se espera que crezca significativamente.

• Los algoritmos de aprendizaje automático son particularmente buenos para analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados en la agricultura para hacer predicciones precisas. El aprendizaje automático se aplica ampliamente para la predicción del rendimiento, la detección de enfermedades en cultivos y la predicción de plagas. Los modelos de aprendizaje automático mejoran y hacen mejores recomendaciones a medida que se acumulan nuevos datos.
• Por ejemplo, en febrero de 2025, la Plataforma de Decisión de Watson de IBM para la Agricultura integra AI, datos meteorológicos, IoT y blockchain para proporcionar a los agricultores herramientas para gestionar cultivos, monitorear condiciones y optimizar el uso de recursos.
• A diferencia de las tecnologías con aplicaciones estrechas, el aprendizaje automático es versátil y sustenta muchas soluciones agrícolas impulsadas por AI. Desde el riego inteligente y la agricultura de precisión hasta el pronóstico del mercado y la maquinaria automatizada, la mayoría de los sistemas de IA dependen de algoritmos de ML. Permite tomar decisiones en tiempo real aprendiendo de flujos de datos vivos e históricos. Empresas como Climate LLC, Microsoft e IBM aprovechan ML para impulsar plataformas de apoyo a pequeños agricultores y grandes empresas agrícolas por igual.
• Los modelos de aprendizaje automático son muy escalables y pueden ser alojados en las plataformas de la nube, lo que los hace accesibles a los agricultores y los agronegocios desde cualquier lugar, a medida que aumenta la penetración de Internet y el uso de teléfonos inteligentes en las geografías rurales, las aplicaciones basadas en ML están siendo ampliamente adoptadas incluso en las economías emergentes. Las soluciones ML basadas en la nube permiten actualizaciones constantes, ideas colectivas y aprendizaje adaptativo, manteniendo al mismo tiempo los costos en control.
• El aprendizaje automático forma la columna vertebral de las futuras tecnologías como la IA generativa, tractores autónomos y pulverizadores robot. El aprendizaje automático facilita el reconocimiento de objetos en tiempo real para aplicaciones como identificación de malas hierbas, monitoreo de ganado y predicción de rendimiento utilizando imágenes aéreas. Las principales empresas y startups de la industria apuestan por las tecnologías basadas en ML con alta precisión y eficiencia. Además, el aprendizaje automático permite integrar datos de dispositivos IoT, drones y sensores meteorológicos para formar modelos holísticos que otras tecnologías no pueden coincidir. Esta inversión e innovación en curso significa que el aprendizaje automático sigue siendo la tecnología líder y más influyente en la agricultura basada en la inteligencia artificial.

Sobre la base de la aplicación, la IA en el mercado agrícola se segmenta en el monitoreo de cultivos y suelos, monitoreo de salud ganadera, pulverización inteligente, agricultura de precisión, robot agrícola, datos meteorológicos y pronósticos y otros. El segmento agrícola de precisión mantuvo una cuota de mercado de más del 33% en 2024.

• Precision farm emplea AI para procesar enormes cantidades de datos de sensores de suelo, imágenes satelitales y estaciones meteorológicas. Al ejecutar estos datos a través de algoritmos de aprendizaje automático, los agricultores pueden predecir con precisión los rendimientos de los cultivos y detectar posibles problemas como enfermedades, plagas o deficiencias de nutrientes.
• Los algoritmos de aprendizaje automático pueden supervisar las condiciones ambientales en tiempo real y hacer sugerencias de asignación de recursos basadas en requisitos exactos. Por ejemplo, AI puede detectar dónde un campo necesita riego o la aplicación de ciertos nutrientes para que los recursos se utilicen únicamente cuando sea necesario. Esto es rentable junto con la promoción de la sostenibilidad ambiental minimizando los desechos de recursos y evitando el uso excesivo de agua o productos químicos, que son problemas típicos en la agricultura tradicional.
• La agricultura de precisión combina la IA con tecnologías de automatización como tractores autónomos, cosechadoras y drones, que reducen drásticamente la necesidad del trabajo humano. Estas máquinas basadas en IA pueden realizar actividades como la siembra, la siembra y la cosecha con poca intervención humana. A través de la ayuda de datos GPS y en tiempo real, estos sistemas funcionan con gran precisión, asegurando que el trabajo se complete en el momento adecuado y con poco espacio para el error. La automatización también sirve para reducir al mínimo los gastos de trabajo y aumentar la eficiencia de las operaciones, permitiendo a los agricultores ampliar sus operaciones sin sacrificar la calidad y la consistencia en la gestión de los cultivos.
• Los algoritmos de inteligencia artificial pueden procesar datos de una variedad de fuentes, incluyendo drones, sensores e informes meteorológicos, en repetidas ocasiones para proporcionar recomendaciones e ideas oportunas. Con, los sistemas de IA se vuelven más inteligentes y ajustados para modificar las condiciones y resultan más eficaces y precisos en la adopción de decisiones sobre la salud de los cultivos, el riego y la gestión de plagas. Esta estrategia dinámica y cambiante garantiza que los agricultores puedan actuar con rapidez en cualquier oportunidad y amenazas imprevistas, optimizando su productividad y minimizando las amenazas.

América del Norte dominaba la IA en el mercado agrícola con una proporción de más del 36% en 2024 y EE.UU. lidera el mercado en la región.

• Estados Unidos es un líder mundial en innovación tecnológica principalmente en inteligencia artificial y agricultura de precisión. Las grandes empresas tecnológicas como Microsoft, IBM y John Deere han realizado importantes inversiones en IA y machine learning para desarrollar la productividad agrícola. EE.UU. también cuenta con un fuerte ecosistema de investigación y desarrollo con universidades y programas gubernamentales que impulsan avances agro-tecnológicos. Estos avances, reforzados por altas inversiones y capacidades, pusieron a Estados Unidos por delante de otros en la aplicación de la IA a la agricultura, facilitando su liderazgo del mercado mundial.
• Los agricultores estadounidenses han adoptado rápidamente tecnologías basadas en la inteligencia artificial, como agricultura de precisión, máquinas de autoconducción y sistemas de vigilancia de enfermedades vegetales. Una infraestructura de Internet de alta velocidad desarrollada adecuadamente, gadgets IoT, y la accesibilidad de datos grandes ayudan a que sea fácil incorporar tecnologías de IA. Esta adopción masiva se ve impulsada por la capacidad de la IA para aumentar la productividad, aumentar la eficiencia y reducir los costos. The scalability of these technologies and their established success in U.S. agriculture position the country as a leader in AI agricultural applications.
• Estados Unidos tiene un sólido ecosistema de agronegocios y startups creando soluciones de IA para la agricultura. Tales empresas como Climate Corporation (propiedad de Bayer), awhere Inc. y Gamaya están con sede en los Estados Unidos y están trazando el curso para la agricultura digital. Esta combinación de talentos e ingenios está creando un borde competitivo, que permite a las empresas estadounidenses gobernar el puño en el mercado agrotecnológico impulsado por AI. Además, la inversión de capital de riesgo en las startups Agri-tech es alta, proporcionando crecimiento y desarrollo continuos en el mercado estadounidense.
• Por ejemplo, en noviembre de 2024, Farm Wise, una startup, logró hitos notables con el lanzamiento comercial de Vulcan, que comenzó las entregas a finales de 2023 y escalada durante todo el año. Vulcan rápidamente estableció registros de productividad, cubriendo más de 8 hectáreas en un solo turno y entregando ahorros de costes de hasta $5,000 por día para los agricultores.

Se espera que la IA en el mercado agrícola de China experimente un crecimiento significativo y prometedor de 2025 a 2034.

• El gobierno de China ha tomado iniciativa para hacer de la agricultura un componente clave de su estrategia global de revitalización rural. Políticas como el Plan de Acción Smart Agriculture (2024–2028)" promueven la adopción de IA en todas las actividades agrícolas, incluyendo el seguimiento de cultivos, pronóstico de rendimiento y riego inteligente. Con esta política e inversión en infraestructura digital, el gobierno está impulsando el despliegue de tecnologías de IA en las regiones rurales a un ritmo más rápido con la apertura de un crecimiento sólido del mercado durante el próximo decenio.
• China también está invirtiendo en infraestructura agrícola inteligente, incluyendo drones basados en IA, tractores autónomos y sensores basados en IoT. Todas estas herramientas se utilizan principalmente en granjas a gran escala en provincias como Heilongjiang e Inner Mongolia, con una mayor penetración en Internet rural y costos de disminución de maquinaria avanzada, las granjas pequeñas y medianas están adoptando ahora soluciones de IA debido a la ampliación del tamaño de mercado de las tecnologías agrícolas basadas en IA.
• Por ejemplo, en noviembre de 2024, XAG presentó su alineación de productos 2025 en la conferencia XAAC 2024, destacando un ecosistema agrícola inteligente totalmente integrado. Las principales innovaciones incluyen el drone agrícola P150; cuenta con una carga útil de 70 kg y una velocidad de vuelo de 18 m/s, capaz de rociar hasta 26 hectáreas por hora o propagando 2.167 kg por hora. Soporta operaciones autónomas a través de la aplicación XAG One, con planificación inteligente de rutas y aplicación de tarifa variable.
• Con su gran población y el aumento de las necesidades alimentarias, China está aumentando la presión para aumentar la productividad agrícola con el desafío de las limitaciones de la tierra y el agua. Las tecnologías de IA proporcionan soluciones escalables para el modelado predictivo de cultivos, la identificación de enfermedades tempranamente y la utilización precisa de recursos esenciales para impulsar la seguridad alimentaria y la resiliencia climática. A medida que la variabilidad climática se expande, China está preparada para acelerar el uso de la IA en la agricultura para reducir el riesgo y estabilizar la producción de alimentos.

Se espera que el mercado de la IA en la agricultura en Arabia Saudita se amplíe significativamente de 2025 a 2034.

• Scarce arable land and a growing population, Saudi Arabia is relying on AI to raise local food output. Las tecnologías de IA se aplican en la agricultura vertical, la automatización de invernadero y la detección de plagas para optimizar el rendimiento en el difícil clima desértico. Estas tecnologías son fundamentales para aumentar la autosuficiencia alimentaria y reducir la necesidad de importaciones, lo que se ajusta perfectamente a los programas nacionales de seguridad alimentaria.
• Arabia Saudita está desarrollando un entorno de startups Agri-tech exitoso a través de aceleradores gubernamentales, inversiones de capital riesgo y colaboraciones con empresas tecnológicas internacionales. Startups como Red Sea Farms y Nawah Scientific están incorporando IA en operaciones de invernadero y optimización de cultivos. Estas tecnologías están respaldadas por instituciones como la King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), lo que convierte al Reino en un nuevo centro para la innovación agrícola de IA.
• La Visión 2030 de Arabia Saudita tiene como objetivo garantizar la sostenibilidad agrícola y la seguridad alimentaria y ha puesto el máximo énfasis en ella, lo que hace de la IA un motor central en la remodelación de la agricultura tradicional. El Ministerio de Medio Ambiente, Agua y Agricultura (MEWA) ha introducido varias iniciativas para mejorar la agricultura inteligente, como el riego impulsado por IA, las operaciones de drones y los sistemas de vigilancia digital. Con el apoyo de las reformas nacionales de inversión y reglamentación, estas iniciativas constituyen una base sólida para la aplicación de la IA en el sector agrícola.
• El MEA sufre una grave escasez de agua principalmente en zonas como el África septentrional y el Oriente Medio. Sistemas de riego de precisión que utilizan IA optimizan el uso de agua, viendo humedad del suelo, condiciones meteorológicas y necesidades de cultivos. Los Emiratos Árabes Unidos y Arabia Saudita están invirtiendo en una agricultura inteligente para tener eficiencia en el uso del agua. La necesidad fundamental de una gestión sostenible de los recursos está impulsando el crecimiento de la adopción de tecnologías de la información y las comunicaciones en el sector agrícola de toda la región.

AI en Agricultura Market Share

• Las 7 principales empresas de AI en la industria agrícola son John Deere, Microsoft, Corteva, IBM, Bayer Crop Science, Valmont Industries (Prospera Technologies) y Trimble. Mantienen colectivamente una cuota de mercado de más del 45% en la inteligencia artificial en el mercado agrícola.
• John. Deere incorpora IA en tractores autónomos, plantación de precisión y análisis utilizando el aprendizaje automático para promover la productividad. Con la adquisición de Blue River Technology, mejoró sus capacidades en IA en visión informática y toma de decisiones en tiempo real para la gestión de cultivos.
• Microsoft está empoderando la agricultura digital por medio de su plataforma Azure FarmBeats, que aprovecha AI e IoT para recopilar y analizar datos agrícolas. Apoya la adopción de decisiones más inteligentes en salud de cultivos, riego y pronóstico de rendimiento que conducen a una agricultura escalable y sostenible.
• Corteva tiene AI para simplificar la elección de semillas, protección de cultivos y creación de rasgos. Mediante sofisticadas plataformas de análisis y asociaciones, hace que los agricultores con inteligencia práctica aumenten la productividad, la gestión ambiental y la gestión de la resistencia en las tierras agrícolas mundiales.
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture aplica IBM, información meteorológica e imágenes satelitales para proporcionar información predictiva. Ayuda a los agricultores con sugerencias sobre plantación, riego y manejo de plagas y aumento de la agricultura de precisión y minimizar el desperdicio de recursos.
• A través de su división digital, Climate LLC, Bayer proporciona la plataforma FieldView, utilizando AI para rastrear la variabilidad de campo, optimizar los insumos y predecir rendimientos. Proporciona la adopción de decisiones basadas en datos que dieron lugar a la eficiencia agrícola y el rendimiento de los cultivos.
• La adquisición de Prospera de Valmont incorpora IA en sistemas de riego pivote, proporcionando riego de precisión posible utilizando información de campo en tiempo real e imágenes de cultivos. Esto optimiza el uso del agua al tener un rendimiento máximo, convirtiendo el riego en un sistema automatizado inteligente.
• Trimble utiliza AI para implementar la agricultura de precisión impulsada por GPS con aplicación de velocidad variable y guías de automóviles. Sus productos agrícolas inteligentes conectados se utilizan para proporcionar análisis en tiempo real de los datos que conducen a mejores resultados de plantación, fertilización y cosecha en diversas empresas agrícolas.

AI en Empresas del Mercado Agrícola

Los principales actores que operan en la industria agrícola son:

• a Donde
• Bayer Crop Science (Climate LLC)
• Corteva
• Gamaya
• IBM
• John Deere
• Microsoft
• Taranis
• Trimble
• Valmont Industries

La inteligencia artificial en el mercado agrícola está establecida para el crecimiento revolucionario, debido a las innovaciones tecnológicas y un llamamiento mundial para la agricultura sostenible. Los tractores autónomos y el riego de precisión para la predicción de plagas impulsadas por IA, las innovaciones están haciendo más eficiente la agricultura, conservando recursos y resolviendo cuestiones clave de seguridad alimentaria. Empresas clave como John Deere, Bayer Crop Science y Microsoft, junto con startups emergentes, están invirtiendo fuertemente en tecnologías de IA escalables.

Geográficamente, Estados Unidos sigue siendo el líder mundial de la IA en la agricultura debido a su infraestructura superior, un sólido ecosistema de startups y un alto gasto de la IR. Mientras tanto, países como el Oriente Medio y China están subiendo rápidamente, utilizando AI para hacer frente a la escasez de agua y la dependencia de importación de alimentos. Naciones como Arabia Saudita están integrando planes nacionales como Visión 2030 con crecimiento aggrotech, estimulando la adopción de AI en los territorios áridos. Estas iniciativas locales, respaldadas por los recursos gubernamentales y el aumento de las colaboraciones privadas, están estableciendo un entorno mundial competitivo y colaborativo para la innovación agrícola impulsada por las IA.

La IA desempeñará un papel dominante en el desarrollo de la agricultura de precisión, maximizar los rendimientos y mantener la sostenibilidad de los recursos. No obstante, una adopción eficaz exigiría gastos sostenidos en infraestructura digital, alfabetización agrícola y seguridad cibernética. La colaboración trilateral de los gobiernos, las entidades corporativas y los órganos de investigación sería importante para que la IA pudiera desplegarse de manera inclusiva y a gran escala. AI no sólo ayudará a la agricultura cuando la innovación penetre más profundamente y se expande la extensión, sino que remodelará fundamentalmente su destino.

AI in Agriculture Industry News

• En enero de 2025, John Deere reveló una línea de equipo autónomo en CES 2025, incluyendo el tractor 9RX de segunda generación con kits de autonomía basados en AI. El equipo cuenta con sistemas de visión informática, IA y cámara para atravesar el terreno agrícola, resolver escasez de mano de obra y maximizar la productividad. Junto, John Deere también anunció su programa 2025 Startup Collaborator donde colaboró con seis empresas de vanguardia para discutir tecnologías como la imagen de la Tierra 3D, 4D LiDAR y la carga inalámbrica para introducir aún más la IA en las empresas agrícolas y de construcción.
• En marzo de 2024, Bayer presentó un piloto de una plataforma de AI generativa experta creada en asociación con Microsoft. La plataforma aprovecha los datos agronómicos internos de Bayer y la proeza de Microsoft AI para dar a los agricultores y a los agrónomos respuestas rápidas y precisas a preguntas relacionadas con la gestión de cultivos y productos Bayer. La plataforma fácil de usar responde a preguntas de lenguaje natural dando respuestas expertas en meros segundos y tiene como objetivo mejorar la toma de decisiones y la productividad entre los agricultores.
• En marzo de 2024, Agroz Group Sdn Bhd, una empresa de tecnología agrícola malaya, está desarrollando su Agroz Copilot para Farmers y Agroz Farm Operating System con el apoyo de Microsoft AI y soluciones cloud. Al integrar una gama de tecnologías avanzadas como sensores IoT, IA, análisis de datos, automatización, sistemas de control ambiental y soluciones de gestión del agua, Agroz pretende crear operaciones altamente digitalizadas y automatizadas para sus fincas verticales cubiertas. Estas fincas producen hortalizas ricas en nutrientes, sin pesticidas, limpias diariamente, aprovechando conocimientos especializados en agronomía y ciencias vegetales junto con tecnología de vanguardia, incluyendo computación de bordes y comunicaciones 5G.
• En enero de 2024, programado para la liberación en la primera ola de 2024 del 1 al 30 de septiembre, Microsoft presentó su plan para mejorar sus Clouds de Industria con características innovadoras de inteligencia artificial generativa. Esta actualización es una respuesta a valiosas aportaciones de clientes y socios. Las adiciones abarcarán una gama de nuevas capacidades en diversos sectores, incluyendo Microsoft Cloud for Retail, Azure Data Manager for Agriculture, Microsoft Cloud for Financial Services, Microsoft Cloud for Sustainability, Microsoft Cloud for Healthcare, Microsoft Cloud for Nonprofit, y Microsoft Cloud for Sovereignty.

El informe de investigación sobre el mercado agrícola incluye una cobertura profunda de la industria, con estimaciones " pronóstico en términos de ingresos (USD Million) de 2021 a 2034, para los siguientes segmentos:

Mercado, por componente

• Solución
• Servicio

Market, By Technology

• Aprendizaje a máquina
• Visión informática
• Análisis predictivo

Mercado, por aplicación

• Control de cultivos y suelos
• Vigilancia de la salud ganadera
• Fumigación inteligente
• Agricultura de precisión
• Robot de agricultura
• Datos meteorológicos y pronóstico
• Otros

Market, By Deployment mode

• Cloud-based
• Locales

Mercado, por tamaño de granja

• Pequeñas granjas
• Granjas de tamaño mediano
• Granjas grandes

La información mencionada se proporciona a las siguientes regiones y países:

• América del Norte
  • EE.UU.
  • Canadá
• Europa
  • UK
  • Alemania
  • Francia
  • Italia
  • España
  • Rusia
  • Nordics
• Asia Pacífico
  • China
  • India
  • Japón
  • Singapur
  • ANZ
  • Asia sudoriental
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Argentina
• MEA
  • UAE
  • Arabia Saudita
  • Sudáfrica