Mercado de la inteligencia artificial en la agricultura Tamaño y Compartir 2026-2035

Tamaño del mercado de la IA en la agricultura

El mercado de la IA en la agricultura se valoró en 4,210 millones de USD en 2025 y se prevé que alcance los 23,930 millones de USD en 2035, con una expansión a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 18,8% entre 2026 y 2035. Según el último informe publicado por Global Market Insights Inc., el mercado alcanza los 5,070 millones de USD en 2026. La IA en la agricultura comprende hardware, software y servicios que aplican aprendizaje automático, visión artificial, análisis predictivo, IA generativa, procesamiento del lenguaje natural y herramientas relacionadas en la producción agrícola, la ganadería, las cadenas de suministro, las operaciones poscosecha y el apoyo a la toma de decisiones agrícolas. Se excluyen los equipos y el software agrícolas convencionales que carecen de funciones analíticas, de automatización o de toma de decisiones habilitadas mediante IA.

Los equipos autónomos, las plataformas de inteligencia agrícola y los servicios de asesoramiento basados en IA abordan distintas partidas presupuestarias, aunque dependen cada vez más de la misma infraestructura de datos. Esta convergencia modifica la competencia entre proveedores: los fabricantes de equipos obtienen oportunidades recurrentes en software, mientras que los proveedores de plataformas acceden a los datos operativos generados a nivel de máquina. El empleo agrícola está disminuyendo en términos relativos en muchas economías, mientras que las necesidades de producción alimentaria siguen aumentando. ^{[1]Food and Agriculture Organization of the United Nations, ” fao.org}

Principales factores de crecimiento

Mayor adopción de la agricultura de precisión y la agricultura inteligente

La agricultura de precisión convierte la variabilidad de los campos en una variable operativa que los equipos y el software pueden abordar. La plataforma See & Spray de John Deere utiliza la identificación de malas hierbas basada en visión artificial para dirigir la aplicación de herbicidas y ha demostrado reducciones de hasta el 77% en el uso de herbicidas frente a la pulverización generalizada en implantaciones comerciales. ^{[2]Institute of Electrical and Electronics Engineers, ” ieee.org} Este resultado es relevante porque el argumento económico combina un menor uso de productos químicos con una menor necesidad de inspección manual y un control más uniforme de la aplicación.

Incremento de la escasez de mano de obra, que impulsa la automatización agrícola

Las limitaciones de mano de obra refuerzan el argumento a favor de la automatización. El envejecimiento de la población activa agrícola y la migración del medio rural a las ciudades reducen la disponibilidad de trabajadores temporales y especializados, especialmente en las operaciones que requieren trabajos de campo en momentos críticos. La navegación autónoma, la supervisión de cultivos, el apoyo a la recolección y el mantenimiento predictivo responden a estas presiones al trasladar el trabajo de la inspección manual a la gestión de excepciones. Las tendencias del empleo agrícola proporcionan una justificación estructural para la automatización, en lugar de constituir un ciclo tecnológico a corto plazo. ^{[3]Food and Agriculture Organization of the United Nations, ” fao.org}

Mayor disponibilidad de datos agrícolas y conectividad del IoT

La disponibilidad de datos se ha convertido en un motor de crecimiento independiente. Los sensores, la maquinaria conectada, los drones, las imágenes por satélite, los datos meteorológicos y los registros de gestión de las explotaciones hacen que las recomendaciones basadas en modelos sean más útiles cuando se integran en un flujo de trabajo común. Las plataformas en la nube reducen la carga de infraestructura para muchos compradores, mientras que la implantación en el borde facilita la toma de decisiones allí donde la conectividad no es fiable. Los requisitos de sostenibilidad generan una demanda adicional de insumos de dosis variable, optimización del riego, supervisión de la salud de los cultivos y sistemas de trazabilidad.

Apoyo gubernamental y aumento de la inversión en Agtech e innovación en IA

Los programas gubernamentales amplifican estos impulsores comerciales. China, India y varios mercados del CCG están invirtiendo en agricultura digital, seguridad alimentaria, producción en entornos controlados e infraestructura de asesoramiento agrícola. La Misión de Agricultura Digital de la India, anunciada en octubre de 2025, destina 1,200 millones de USD al seguimiento de cultivos, el asesoramiento sobre precios de mercado y las herramientas para la cadena de suministro dirigidas a 100 millones de agricultores.

Principales restricciones

Elevados costes iniciales de inversión e implementación

La intensidad de capital sigue siendo una barrera significativa para la maquinaria autónoma, las redes de sensores, los drones y las plataformas agrícolas integradas. La decisión de compra también incluye los costes de instalación, formación de los operadores, integración de sistemas, mantenimiento y gestión de datos. Los operadores más pequeños pueden evitar parte del gasto inicial mediante suscripciones, proveedores de servicios, cooperativas o canales públicos de extensión agraria, pero estos modelos no eliminan la necesidad de contar con un soporte fiable sobre el terreno.

Infraestructura digital y conectividad rural limitadas

La conectividad limita el valor práctico de los sistemas basados prioritariamente en la nube en las zonas de producción remotas. Las redes de bajo ancho de banda complican la carga de imágenes, la sincronización de equipos y la supervisión continua. Las arquitecturas híbridas y periféricas mitigan esta limitación mediante la ejecución de determinadas funciones de IA en la máquina o en el sensor, aunque introducen requisitos de hardware e integración. Por tanto, esta restricción modifica la arquitectura de implementación en lugar de eliminar la demanda.

Análisis por segmentos del mercado de IA en la agricultura

Por oferta

El hardware generó 1,930 millones de USD y representó el 45,9% de los ingresos del mercado en 2025, ya que la maquinaria autónoma y semiautónoma, los drones de precisión, los sensores sobre el terreno, los sistemas de riego inteligentes, los dispositivos de obtención de imágenes y los equipos conectados incorporan un elevado valor instalado. John Deere, AGCO Corporation, CNH Industrial, DJI Agriculture, Kubota Corporation y XAG Co., Ltd. integran capacidades de navegación, visión artificial, detección y aplicación a dosis variable en los equipos agrícolas. Se prevé que el hardware crezca a una TCAC del 18,1%, a medida que las explotaciones sigan incorporando automatización a nivel de máquina cuando el ahorro de mano de obra y de insumos sea cuantificable.

El software representó 1,500 millones de USD, es decir, el 35,6 % de los ingresos de 2025, y registró la tasa de crecimiento más elevada por nivel de oferta, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 19,7 %. Microsoft AI for Agriculture, FieldView de The Climate Corporation, los sistemas Trimble Agriculture y las plataformas de CropIn Technology compiten por contratos recurrentes, ya que los compradores necesitan combinar equipos, sensores, imágenes y datos agronómicos para obtener recomendaciones utilizables. La prestación mediante suscripción también reduce el coste inicial de los análisis avanzados en comparación con la infraestructura independiente. Los servicios representaron 780,0 millones de USD y una cuota del 18,5 %, debido a que las implementaciones requieren integración, formación, análisis agronómicos, asistencia y monitorización gestionada. Su relevancia aumenta con la complejidad de los sistemas, aunque las plataformas estandarizadas pueden limitar el trabajo de implementación con poca diferenciación.

Por tecnología

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo lideraron los ingresos por tecnología, con 1,350 millones de USD y una cuota del 32,0 % en 2025, ya que sus modelos sustentan el conjunto más amplio de tareas de IA agrícola, como la previsión del rendimiento, la clasificación de enfermedades, la identificación de cultivos frente a malas hierbas, la navegación autónoma y el análisis de la demanda del mercado. La visión artificial y el reconocimiento de imágenes registraron una cuota del 24,2 %, puesto que las decisiones agrícolas dependen con frecuencia de las condiciones visuales del campo, incluido el seguimiento de cultivos, la detección de plagas, la inspección de la calidad de la cosecha y la gestión de malas hierbas de precisión. John Deere See & Spray y Carbon Robotics LaserWeeder muestran cómo los sistemas de aprendizaje automático y visión pueden pasar directamente del reconocimiento del campo a la acción selectiva. ^{[4]Institute of Electrical and Electronics Engineers, ” ieee.org}

La IA generativa y los modelos fundacionales representaron 512,0 millones de USD y una cuota del 12,1 %, pero constituyeron la categoría tecnológica de crecimiento más rápido, con una TCAC del 20,6 %, porque las interfaces basadas en lenguaje natural e imágenes reducen la barrera técnica para las tareas de diagnóstico, asesoramiento, cumplimiento e inteligencia de mercado. El análisis predictivo y la ciencia de datos registraron una cuota del 18,1 %, ya que las explotaciones agrícolas requieren previsiones basadas en el clima, el rendimiento y los registros históricos de explotación. El procesamiento del lenguaje natural registró una cuota del 10,5 %, puesto que las herramientas de asesoramiento deben hacer que los resultados analíticos sean accesibles para los usuarios no especializados. Estas tecnologías son complementarias: los modelos predictivos y la visión artificial generan señales operativas, mientras que las interfaces lingüísticas facilitan la consulta y la aplicación de dichas señales.

Por aplicación

La producción agrícola y la gestión de cultivos generaron 1,390 millones de USD y registraron una cuota del 32,9 % en 2025, ya que abordan el ciclo de cultivo, en el que se determinan la eficiencia en el uso de insumos y los resultados de rendimiento. Por ello, la siembra y fertilización de precisión, la programación del riego, la monitorización del suelo, la gestión de malas hierbas, la detección de plagas y el seguimiento de las etapas de desarrollo de los cultivos concentran el valor de la IA en el ámbito del campo. Se prevé que el segmento se expanda a una TCAC del 19,1 % a medida que aumente la escala de los equipos autónomos y las plataformas de inteligencia de cultivos. La pulverización selectiva de John Deere, los sistemas de precisión de XAG, la eliminación de malas hierbas mediante láser de Carbon Robotics y los servicios de inteligencia de cultivos de Taranis ilustran la diversidad de enfoques comerciales.

La gestión de explotaciones agrícolas y el apoyo a la toma de decisiones representaron 696,0 millones de USD y una cuota del 16,5 %, con una TCAC del 20,2 %, porque las carteras de explotaciones grandes y dispersas necesitan una planificación operativa, financiera y agronómica integrada. La ganadería y la cría de animales representaron una cuota del 15,3 %, ya que la monitorización de la salud, el análisis del comportamiento, la alimentación y la optimización reproductiva convierten los resultados de la IA en acciones operativas cuantificables. La cadena de suministro, la logística y la distribución generaron 497,0 millones de USD y una cuota del 11,8 %, con una expansión a una TCAC del 19,4 %, a medida que las empresas agrícolas invierten en visibilidad, previsión de la demanda, optimización logística, trazabilidad y apoyo a la seguridad alimentaria en redes alimentarias complejas. ^{[5]World Bank, ” worldbank.org}

Por modalidad de implementación

La implementación basada en la nube generó 2,180 millones de USD y registró una cuota del 51,9 % en 2025. Microsoft Azure, Amazon Web Services y Google Cloud permiten disponer de almacenamiento escalable, actualizaciones de modelos, servicios de datos e integración sin una inversión equivalente en infraestructura local. Se prevé que la prestación basada en la nube crezca a una TCAC del 19,5 %, especialmente cuando las grandes empresas agroindustriales coordinan equipos, datos meteorológicos, satelitales y de campo en múltiples ubicaciones.

La implementación local sigue siendo relevante para la soberanía de los datos, la genética de cultivos propietaria, las fórmulas agronómicas confidenciales y las zonas con conectividad poco fiable. La implementación híbrida y perimetral generó 847,0 millones de USD y registró una cuota del 20,1 %, con un crecimiento a una TCAC del 18,6 %. La inteligencia perimetral integrada cobrará relevancia a medida que los fabricantes de equipos incorporen capacidades de inferencia directamente en la maquinaria y los sensores.

Por uso final

Las grandes empresas agrícolas y agroindustriales generaron 1,670 millones de USD y registraron una cuota del 39,8 % en 2025. Sus recursos de capital, capacidad técnica y datos operativos permiten una implementación a escala empresarial en los ámbitos del comercio de cereales, la avicultura y las proteínas, la horticultura y las operaciones agrícolas integradas verticalmente. John Deere Operations Center, FieldView y los sistemas de Trimble se adaptan a este grupo de compradores porque coordinan activos y flujos de trabajo complejos. Se prevé que el segmento se expanda a una TCAC del 18,9 %.

Las pequeñas y medianas explotaciones agrícolas y las cooperativas representaron 985,0 millones de USD y una cuota del 23,4 %, y constituyen el segmento de uso final de más rápido crecimiento, con una TCAC del 20,5 %. CropIn Farmrise, las suscripciones de monitorización por satélite, los servicios de drones de bajo coste y las herramientas de asesoramiento Agri-LLM en idiomas locales amplían el acceso. Las instituciones gubernamentales y de investigación registraron 362,0 millones de USD y una cuota del 8,6 %, y financian la investigación, los programas de extensión agraria, la monitorización de la seguridad alimentaria y la validación comercial.

Análisis regional del mercado de la IA en la agricultura

América del Norte

América del Norte generó 1,490 millones de USD y registró el 35,5 % de los ingresos mundiales en 2025. Estados Unidos alcanzó 1,290 millones de USD, respaldado por la adopción avanzada de la agricultura de precisión en la producción de cereales del Medio Oeste, los cultivos especializados de California y las operaciones avícolas y de proteínas del sur del país. John Deere, AGCO Corporation y CNH Industrial cuentan con una amplia implantación de equipos en este mercado, mientras que The Climate Corporation y Trimble Agriculture respaldan los casos de uso relacionados con los datos de campo y el asesoramiento. Canadá generó 202,0 millones de USD y se prevé que se expanda a una TCAC del 19,3 % gracias a la adopción en los cultivos de canola, trigo y leguminosas, la horticultura de invernadero y la viticultura de precisión. Se prevé que el mercado regional alcance 7,680 millones de USD en 2035. ^{[6]U.S. Department of Agriculture, ” usda.gov}

Europa

Europa generó 794,0 millones de USD y registró una cuota del 18,8 % en 2025, con un crecimiento a una TCAC del 16,1 %, debido a que la adopción de la agricultura de precisión se ve respaldada por la fabricación de maquinaria agrícola y la investigación en IA financiada por la UE, mientras que la Estrategia «De la Granja a la Mesa» de la UE genera una señal de demanda para tecnologías que reduzcan el uso de pesticidas y fertilizantes. Alemania generó 267,0 millones de USD, ya que combina grandes explotaciones comerciales con una sólida base de maquinaria y una adopción activa de la agricultura de precisión. CLAAS Group, SDF Group, Naïo Technologies y Semios abordan la automatización de maquinaria, la robótica especializada y la monitorización de la protección de cultivos. El Reino Unido, Francia, Italia, España, Rusia, los Países Bajos y Bélgica siguen incluidos en el alcance aprobado de países, pero no se proporcionaron valores a escala nacional para esos mercados.

APAC

Asia-Pacífico generó 1,240 millones de USD y es la región de más rápido crecimiento, con una TCAC del 20,9 %, hasta alcanzar 8,360 millones de USD en 2035. China alcanzó 796,0 millones de USD en 2025 y se prevé que crezca a una TCAC del 20,4 % mediante inversiones en programas de seguridad alimentaria, invernaderos inteligentes y gestión ganadera de precisión. India está ampliando un ecosistema de agricultura digital centrado en los pequeños agricultores mediante programas públicos, plataformas cooperativas, CropIn Technology y aplicaciones de asesoramiento. DJI Agriculture y XAG Co., Ltd. respaldan la pulverización, la siembra y la monitorización mediante drones, así como los sistemas agrícolas basados en IA, en los mercados asiáticos. Japón, Australia, Corea del Sur, Singapur, Tailandia e Indonesia siguen incluidos en el alcance aprobado de países; no se proporcionaron valores del mercado a escala nacional para estos países.

América Latina

América Latina generó 482,0 millones de USD y registró una cuota del 11,4 % en 2025, con una TCAC del 20,3 % hasta 2035 y un valor previsto de 3,090 millones de USD en 2035. Brasil alcanzó 187,0 millones de USD y se prevé que crezca a una TCAC del 19,5 %, respaldado por la producción de soja, caña de azúcar y carne de vacuno, así como por una base de empresas agrotecnológicas en expansión. México está adoptando la horticultura de precisión habilitada por IA. El potencial de mercado de la región se sustenta en sus grandes superficies de producción, pero la conectividad y la capacidad de implementación siguen siendo restricciones importantes.

MEA

Oriente Medio y África generó 204,0 millones de USD y registró una cuota del 4,8 % en 2025, con una TCAC del 19,5 %. La agricultura en entornos controlados liderada por los EAU, las iniciativas de seguridad alimentaria y la actividad relacionada con la agricultura de precisión en los países del CCG respaldan la demanda. Israel, Sudáfrica, Kenia, los EAU y Arabia Saudí están incluidos en el alcance aprobado en materia de políticas y países; no se proporcionaron valores del mercado a escala nacional. El crecimiento de la región depende de la coordinación de la gestión del agua, los entornos controlados, el asesoramiento agrícola y la infraestructura digital rural.

Cuota de mercado y panorama competitivo de la IA en la agricultura

El mercado de la IA en la agricultura está moderadamente consolidado. Los cinco principales actores representaron conjuntamente el 46,6 % de los ingresos mundiales en 2025, y John Deere lideró con una cuota del 19,9 %.

La posición de John Deere se sustenta en su flota de equipos conectados, la plataforma Operations Center, la tecnología See & Spray, el programa de equipos autónomos y la adquisición de Bear Flag Robotics. AGCO Corporation y CNH Industrial mantienen posiciones relevantes a través de sus ofertas Fendt, Massey Ferguson, Challenger, Case IH, New Holland, Fuse, Precision Planting, AFS y AFS Connect. Trimble Agriculture presta servicios a clientes de equipos, software y servicios mediante soluciones de guiado, cartografía, gestión de explotaciones conectadas e inteligencia agronómica.

Microsoft ocupa una posición diferenciada como proveedor tecnológico mediante Azure AI for Agriculture y capacidades relacionadas de nube, visión artificial y asesoramiento. The Climate Corporation, filial de Bayer, opera FieldView para la monitorización de campos, el asesoramiento agronómico y el análisis del rendimiento de los cultivos. DJI Agriculture lidera el segmento de drones agrícolas a través de las líneas T-series y Agras. Kubota Corporation se centra en los tractores autónomos y las iniciativas de agricultura digital, especialmente en los mercados asiáticos del arroz y los cultivos extensivos. Carbon Robotics se diferencia mediante el deshierbe con láser habilitado por IA.

Los actores regionales amplían el ámbito competitivo. Ag Leader Technology proporciona monitorización de campos, guiado y gestión de datos agrícolas. CLAAS Group integra capacidades de IA en sus líneas de cosechadoras y maquinaria. CropIn Technology opera soluciones de inteligencia agrícola y de la cadena de suministro basadas en IA en más de 50 países. Naïo Technologies se centra en robots autónomos para el cultivo y el deshierbe; SDF Group incorpora precisión y conectividad a la maquinaria; Semios se centra en la monitorización de cultivos de frutas de árbol, viñedos y frutos secos; y XAG Co., Ltd. proporciona pulverización de precisión, siembra y monitorización de cultivos. Los participantes emergentes Ceres AI, CropX Technologies y Taranis abordan el asesoramiento, la detección del suelo y el riego, y la inteligencia de ultraalta resolución sobre el estrés de los cultivos.

La intensidad competitiva depende cada vez más del acceso a los datos de campo, la interoperabilidad y la capacidad de conectar las acciones del hardware con las recomendaciones de asesoramiento. Las operaciones de fusiones y adquisiciones, las alianzas y la integración de plataformas continuarán a medida que las empresas de maquinaria, los proveedores de servicios en la nube y las empresas especializadas en agrotecnología busquen controlar una mayor parte de la cadena de valor de la IA agrícola. El 53,4% restante de los ingresos se distribuye entre proveedores regionales, empresas especializadas y startups emergentes.

Novedades recientes del sector

• mayo de 2026: John Deere presentó su sistema autónomo de gestión de fertilizantes ExactShot, con modelos de decisión basados en IA que aplican microdosis en las ubicaciones individuales de las semillas y reducen el uso de fertilizante inicial hasta un 60%. El lanzamiento amplía la aplicación de la IA prescriptiva a un flujo de trabajo esencial de los equipos.

• marzo de 2026: Microsoft y sus socios agroindustriales globales ampliaron la iniciativa AI for Agriculture, con el objetivo de ofrecer herramientas de asesoramiento agrícola basadas en IA a 10 millones de pequeñas explotaciones agrícolas del sur de Asia y África subsahariana para 2028. La iniciativa conecta Azure AI, el análisis por satélite y las capacidades móviles de asesoramiento de Agri-LLM.

• Enero de 2026: AGCO Corporation adquirió una empresa europea de software de inteligencia artificial para el riego de precisión con el fin de añadir capacidades de gestión del agua a las carteras tecnológicas de Fendt y Massey Ferguson. La adquisición refuerza la posición de AGCO en la optimización del uso de insumos.

• Octubre de 2025: El Gobierno de la India anunció una Misión de Agricultura Digital de 1,200 millones de USD para desplegar herramientas de supervisión de cultivos mediante inteligencia artificial, asesoramiento sobre precios de mercado y gestión de la cadena de suministro a través de servicios de extensión agraria y plataformas cooperativas. El programa amplía el mercado potencial de la inteligencia artificial agrícola orientada a los pequeños agricultores.