AI en tamaño del mercado agrícola

AI en Agricultura El tamaño del mercado se valoró en USD 2,1 mil millones en 2023 y se calcula que registra una CAGR de más del 24% entre 2024 y 2032, atribuida a la creciente demanda de agricultura de precisión. La creciente necesidad de optimizar los procesos agrícolas y mejorar la productividad es impulsar la adopción de tecnologías de IA en el mercado agrícola.

Los resultados de investigación de la encuesta AgriTech Trends 2023 indican un notable aumento de los esfuerzos de transformación digital dentro de los agronegocios. Sin embargo, muchos luchan por extraer información práctica de sus datos. Los agronegocios se enfrentan a desafíos tanto en el campo como fuera de la granja debido a predicciones inexactas de rendimiento y complejidad de datos. Los encuestados expresan una clara demanda de avances en las tecnologías digitales, incluida la IA y la automatización, para facilitar una adopción de decisiones más precisa e informada de datos en toda la cadena de suministro de agroalimentos.

Las tecnologías de IA, como drones, sensores y algoritmos de aprendizaje automático, permiten un seguimiento, análisis y gestión precisos de las operaciones agrícolas. Esto aumenta la eficiencia, la asignación de recursos y la adopción de decisiones, contribuyendo al crecimiento de la IA en el mercado agrícola.

Avances continuos en tecnologías de inteligencia artificial, incluidos visión informática, modelado predictivo y robótica, están haciendo que la agricultura sea más basada en datos y eficiente. Estas innovaciones permiten a los agricultores tomar decisiones informadas, optimizar la asignación de recursos y mitigar los riesgos, con lo que se adopta la AI en la agricultura.

Citando un ejemplo, en marzo de 2024, una colaboración de investigadores de la UCF reveló planes para promover la integración de la IA en la agricultura mediante el desarrollo de diversas tecnologías impulsadas por la IA destinadas a mejorar las operaciones sobre el terreno dentro de la industria. Esta iniciativa está respaldada por una subvención de 2,74 millones de dólares del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA) – Instituto Nacional de Alimentación y Agricultura (NIFA). El proyecto, apoyado por el Instituto AI de NIFA para la Transformación de la Fuerza de Trabajo y Apoyo a la Decisión (AgAID), se centrará específicamente en mejorar las aplicaciones agrícolas. El profesor Manoj Karkee de la Universidad Estatal de Washington es el principal colaborador de AgAID para este esfuerzo.

Sin embargo, la inversión inicial necesaria para implementar tecnologías de IA, como sensores, drones y plataformas de análisis de datos, puede ser prohibitiva para muchos agricultores, especialmente los que operan a escalas más pequeñas. Además, el acceso a la conectividad de Internet fiable y la experiencia técnica pueden plantear desafíos en la adopción y utilización eficaz de soluciones de IA.

AI en las tendencias del mercado agrícola

La adopción de soluciones agrícolas personalizadas será una tendencia emergente en la industria agrícola. Los algoritmos de IA ofrecerán cada vez más 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 de Rice Dale Bumpers dio lugar a la elaboración 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. Mediante 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 anteriores.

Al aprovechar los modelos de aprendizaje automático capacitados en grandes conjuntos de datos, las plataformas impulsadas por AI proporcionarán a los agricultores información personalizada, recetas y estrategias para maximizar la productividad y la sostenibilidad al tiempo que minimizan los insumos de recursos y el impacto ambiental.

AI en el análisis del mercado agrícola

Sobre la base del componente, el mercado se divide en soluciones y servicios. Se prevé que el segmento de solución superará los 11.000 millones de dólares en 2032, impulsado por la urgente necesidad de aumentar la eficiencia, la sostenibilidad y la productividad en la producción de alimentos. Los agricultores enfrentan desafíos como el cambio climático, la escasez de mano de obra y las limitaciones de recursos. Las tecnologías AI ofrecen soluciones innovadoras proporcionando análisis de datos en tiempo real, modelos predictivos y maquinaria autónoma. Estos instrumentos permiten prácticas agrícolas de precisión, gestión optimizada de los recursos y adopción de decisiones proactivas, en última instancia potenciando el rendimiento de los cultivos, reduciendo el impacto ambiental y garantizando la seguridad alimentaria en medio de paisajes agrícolas en evolución.

Basándose en la tecnología, la IA en el mercado agrícola se clasifica en aprendizaje automático, visión informática y análisis predictivo. El segmento de análisis predictivo mantuvo una importante cuota de mercado de alrededor del 39% en 2023. La adopción de análisis predictivos en la agricultura está impulsada por el imperativo de optimizar las prácticas agrícolas y mitigar los riesgos en medio de condiciones ambientales fluctuantes y dinámicas de mercado.

Al aprovechar los datos históricos y en tiempo real, la analítica predictiva capacita a los agricultores para anticipar y responder a diversos retos, como las fluctuaciones meteorológicas, los brotes de plagas y los cambios de demanda del mercado. Este enfoque proactivo permite la adopción de decisiones informadas, la asignación precisa de recursos y las intervenciones oportunas, en última instancia, la mejora de los rendimientos de los cultivos, la reducción de las pérdidas y la mejora de la rentabilidad y la sostenibilidad de las explotaciones agrícolas en un entorno agrícola cada vez más incierto.

North America AI en el mercado agrícola representaba el 53% de la cuota de ingresos en 2023, debido a la infraestructura tecnológica avanzada de la región y a un sólido ecosistema de investigación, facilitando la innovación y el desarrollo en aplicaciones AI adaptadas a la agricultura. Además, la región se enfrenta a importantes desafíos agrícolas como la escasez de mano de obra, la variabilidad climática y la necesidad de prácticas agrícolas sostenibles, impulsando la demanda de soluciones de IA. Además, las políticas gubernamentales de apoyo, las iniciativas de inversión y las colaboraciones entre el mundo académico, la industria y el gobierno aceleran aún más la adopción e integración de tecnologías de IA, posicionando a América del Norte como líder mundial en innovación y productividad agrícolas impulsadas por IA.

AI en Agricultura Market Share

Microsoft y Corteva tienen una cuota de mercado significativa de más del 28% en la industria agrícola. Los jugadores en el mercado se centran en R plagaD para mejorar algoritmos y soluciones AI adaptados a las necesidades agrícolas. Las colaboraciones con instituciones de investigación y organizaciones agrícolas facilitan la innovación y la transferencia de tecnología. Además, las alianzas estratégicas con empresas agrícolas y proveedores de tecnología permiten el acceso a conocimientos especializados y recursos complementarios, fomentando el desarrollo de productos y la expansión del mercado.

Invertir en capacidades de análisis de datos e infraestructura de nube aumenta el procesamiento y escalabilidad de datos. Además, las empresas priorizan el compromiso y el apoyo al cliente, ofreciendo soluciones personalizadas, programas de capacitación y asistencia técnica continua para maximizar la adopción y satisfacción del usuario. Estas estrategias refuerzan colectivamente su posición impulsando la innovación, la penetración del mercado y la lealtad del cliente en la dinámica IA en el paisaje agrícola.

AI en Empresas del Mercado Agrícola

Las principales empresas que operan en la industria agrícola son:

• Climate LLC
• Corteva
• Descartes Labs, Inc
• ec2ce
• Gamaya
• IBM
• Microsoft
• PrecisionHawk Inc
• Taranis
• Valmont Industries

AI in Agriculture Industry News

• En marzo de 2024, Agroz Group Sdn Bhd, 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 la experiencia 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 Billion) de 2021 a 2032, 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

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

• América del Norte
  • EE.UU.
  • Canadá
• Europa
  • UK
  • Alemania
  • Francia
  • Italia
  • Países Bajos
  • España
  • El resto de Europa
• Asia Pacífico
  • China
  • India
  • Japón
  • Singapur
  • ANZ
  • El resto de Asia Pacífico
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Argentina
  • El resto de América Latina
• MEA
  • Irán
  • Marruecos
  • Yemen
  • Egipto
  • Sudáfrica
  • Rest of MEA