Mercado de agricultura inteligente Tamaño y Compartir 2026-2035

Tamaño del mercado de la agricultura inteligente

El mercado de la agricultura inteligente se valoró en 23,200 millones de USD en 2025 y se prevé que alcance los 25,900 millones de USD en 2026 y los 59,600 millones de USD en 2035, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 9,7% durante 2026–2035.

El mercado se mide desde el punto de vista de la oferta e incluye los ingresos de los proveedores procedentes de equipos conectados, software agrícola, plataformas de datos y servicios asociados, en lugar del gasto total de las explotaciones agrícolas.

La demanda se sustenta en una ecuación de producción cada vez más exigente. La superficie cultivable mundial per cápita disminuyó un 18% entre 2000 y 2021, hasta situarse en 0,2 hectáreas por persona, mientras que la agricultura debe producir una cantidad considerablemente mayor de alimentos con unos recursos de tierra y agua limitados ^{[1]Food and Agriculture Organization of the United Nations, Land Statistics and Indicators 2000–2021: Global, Regional and Country Trends, fao.org.}. La agricultura inteligente convierte esa presión en demanda de equipos y sistemas capaces de medir la variabilidad de los campos, automatizar la distribución de insumos y hacer trazables las operaciones agrícolas a nivel de máquina y de campo.

El hardware sigue siendo el principal soporte de los ingresos, ya que los sistemas de guiado, sensores, controles de riego, drones y maquinaria automatizada establecen la capa física de recopilación y ejecución de datos. Sin embargo, el software y los servicios crecen más rápido, dado que los datos procedentes de esos activos se convierten en ingresos recurrentes derivados de la gestión agrícola, el asesoramiento, el mantenimiento y las suscripciones. Esto desplaza la competencia de la venta de dispositivos individuales hacia el control del flujo de trabajo agronómico, la interfaz de datos y la relación de servicio respaldada por los distribuidores.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están acelerando esta transición. Los datos espaciales y temporales de los campos pueden mejorar los modelos de predicción del rendimiento, mientras que la visión artificial facilita el seguimiento del estado de los cultivos y las plagas, además de permitir orientar decisiones más precisas sobre el riego, los fertilizantes y la protección de cultivos ^{[2]IEEE Spectrum, Spatial Data Makes AI Crop-Yield Predictions Better, spectrum.ieee.org.}. El valor comercial no reside únicamente en la automatización, sino en reducir el tiempo transcurrido entre la observación de una condición del campo y la aplicación de una intervención útil. Esta distinción favorece a las plataformas capaces de integrar imágenes, telemetría de equipos, datos de sensores y registros agrícolas.

La principal tensión es económica. Las limitaciones de recursos, la escasez de mano de obra y los programas públicos aumentan el valor de la automatización, pero muchas explotaciones deben comprometer capital antes de que los ahorros sean visibles. Los proveedores que combinan equipos interoperables, asistencia técnica, ahorros cuantificables de insumos y modelos de financiación o suscripción están mejor posicionados para convertir la capacidad técnica en adopción.

Factores de crecimiento principales

Proliferación de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y las tecnologías de agricultura de precisión

La inteligencia artificial transforma la economía de los datos agronómicos al hacer más útiles los datos procedentes de sensores, drones, imágenes y registros de maquinaria. Los modelos de aprendizaje profundo que tienen en cuenta las relaciones espaciales de las parcelas pueden mejorar la predicción del rendimiento de los cultivos, mientras que las aplicaciones de reconocimiento de imágenes pueden identificar el estado de salud de los cultivos y las condiciones relacionadas con las plagas, aspectos difíciles de supervisar manualmente a gran escala. Como resultado, aumenta la necesidad de plataformas integradas en lugar de sensores aislados: las explotaciones agrícolas necesitan un sistema capaz de convertir las señales del campo en decisiones de riego, fumigación, inspección de cultivos o mantenimiento.

El riego de precisión ilustra este mecanismo. Las redes de IoT pueden combinar datos sobre la humedad del suelo, la temperatura, la evapotranspiración y las necesidades hídricas de los cultivos, lo que permite que un sistema automatizado ajuste el suministro de agua a las condiciones actuales en lugar de seguir un calendario fijo ^{[3]Nature Scientific Reports, Intelligent and Automatic Irrigation System Based on Internet of Things Using Fuzzy Control Technology, nature.com.}. Estos despliegues generan demanda en hardware, conectividad, análisis y servicios gestionados, lo que convierte a las regiones productoras con estrés hídrico en una fuente importante de adopción de múltiples productos.

Aumento de los costes de la mano de obra agrícola y escasez estructural de trabajadores

La escasez de trabajadores aumenta el valor de las tecnologías que reducen las horas de trabajo de los operarios durante actividades sujetas a plazos críticos, como la siembra, la supervisión, la fumigación, el control de malas hierbas y la cosecha. Los sistemas de guiado, la telemática, la maquinaria robótica y la supervisión remota no eliminan la necesidad de mano de obra, pero permiten que un menor número de trabajadores supervise operaciones más grandes o dispersas y mejore la uniformidad de la ejecución. El efecto es especialmente acusado en Norteamérica, Europa y los mercados desarrollados de Asia-Pacífico, donde las grandes explotaciones comerciales pueden distribuir el coste fijo de la automatización entre una superficie mayor.

Los sistemas autónomos también modifican las necesidades de distribuidores y servicios técnicos. Una explotación que adopta maquinaria conectada necesita una calibración fiable, asistencia en campo, actualizaciones de software y continuidad de los datos durante períodos operativos reducidos. Esto amplía el valor potencial de las plataformas de mantenimiento y los servicios de asistencia remota, además de los ingresos procedentes de la maquinaria.

Subsidios públicos y programas de políticas de agricultura digital

Las políticas públicas vinculan cada vez más las ayudas agrícolas al desempeño medioambiental, la digitalización y los sistemas de producción resilientes. La Estrategia «De la granja a la mesa» de la UE establece objetivos para reducir en un 50% el uso de pesticidas químicos y en al menos un 20% el uso de fertilizantes, lo que aumenta la importancia operativa de las herramientas que documentan y optimizan la aplicación de insumos ^{[4]European Commission, A Farm to Fork Strategy for a Fair, Healthy and Environmentally-Friendly Food System, food.ec.europa.eu.}. En el marco de la PAC 2023–27, los planes estratégicos de los Estados miembros incorporan medidas de digitalización y apoyo a la agricultura de precisión; se prevé que más de 274.000 explotaciones agrícolas reciban apoyo para tecnologías de agricultura digital.

Los programas de políticas de Asia-Pacífico ofrecen una vía de adopción diferente. El Plan de Acción Nacional de Agricultura Inteligente de China para 2024–2028 tiene como objetivo alcanzar una integración digital del 32% para 2028, mientras que los programas de subsidios para el riego de precisión en China e India posicionan la gestión inteligente del agua como una inversión en seguridad alimentaria y eficiencia de los recursos. Estos programas pueden reducir la barrera inicial para la adopción, pero también aumentan la importancia de la formación local, la disponibilidad de equipos y las redes de servicios.

Principales restricciones

Elevados gastos de capital iniciales y horizonte prolongado para el retorno de la inversión

La decisión de compra sigue siendo difícil cuando una explotación debe adquirir sensores, equipos de guiado, conectividad, software y formación antes de materializar los ahorros. El retorno de la inversión es mayor cuando la superficie cultivada, la intensidad de la mano de obra, el coste del agua, el valor de los cultivos o la exposición normativa permiten medir las mejoras operativas. Es menor en las explotaciones con parcelas fragmentadas, limitaciones estacionales de flujo de caja o capacidad limitada para amortizar los equipos sobre una base operativa amplia.

Esta restricción favorece la transición hacia paquetes de adaptación, servicios de análisis mediante suscripción, equipos como servicio y servicios gestionados dirigidos por distribuidores. Estos modelos pueden reducir el desembolso inicial, pero no eliminan la necesidad de una conectividad fiable, la confianza de los operadores y el soporte técnico.

Brecha de alfabetización digital y déficit de mano de obra cualificada en la agricultura

Un sistema agrícola conectado requiere usuarios capaces de interpretar recomendaciones, mantener dispositivos, gestionar permisos de datos y actuar ante las alertas. La brecha es más significativa allí donde los pequeños agricultores y los proveedores de servicios locales tienen un acceso limitado a la formación, la banda ancha o la capacidad técnica de reparación. Esto puede retrasar la adopción incluso cuando existen subvenciones para los equipos, ya que el riesgo operativo de que un sistema no se utilice o esté mal calibrado sigue recayendo en el agricultor.

La interoperabilidad agrava el problema. Las explotaciones suelen utilizar parques de maquinaria mixtos y productos de software adquiridos a lo largo de muchos años. Si los datos no pueden transferirse entre los equipos, el comprador se enfrenta a registros duplicados, introducción manual de datos y la preocupación de que una plataforma limite sus futuras opciones de equipamiento. Por tanto, las interfaces abiertas y las integraciones compatibles con ISOBUS son requisitos comerciales, no meras funcionalidades técnicas.

El perfil de las restricciones explica por qué el crecimiento de los ingresos favorecerá cada vez más a las plataformas que reduzcan las dificultades de implementación. Un proveedor capaz de adaptar parques de maquinaria mixtos, prestar apoyo a los operadores a través de los distribuidores y demostrar ahorros de agua, mano de obra o insumos puede expandirse más allá de las explotaciones de mayor tamaño. Los proveedores centrados únicamente en la amplitud de funcionalidades podrían seguir concentrados en operaciones técnicamente sofisticadas.

Análisis por segmentos del mercado de agricultura inteligente

Por producto

Hardware y equipos

El segmento de hardware y equipos representó 13,500 millones de USD, es decir, el 58,2% del mercado, en 2025, y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 8,4% hasta 2035. Los drones y vehículos aéreos no tripulados (UAV), los sistemas de riego de precisión, los sistemas de guiado y dirección automática mediante GPS/GNSS, los sensores del Internet de las cosas (IoT) y dispositivos de campo conectados, la maquinaria agrícola automatizada y robótica, y los equipos agrícolas inteligentes integrados con IA constituyen la base operativa de la agricultura conectada.

La menor tasa de crecimiento de los equipos físicos frente al software no indica una pérdida de relevancia. Refleja la madurez de la base instalada de equipos de guiado y riego, mientras que la expansión de mayor valor se desplaza hacia la analítica, la asistencia remota y los servicios de datos recurrentes. La maquinaria automatizada e integrada con IA debería seguir siendo un ámbito importante de crecimiento, ya que combina la sustitución de equipos con la sustitución de mano de obra y el apoyo a la toma de decisiones en tiempo real.

Software y plataformas de gestión agrícola

El software y las plataformas de gestión agrícola representaron 5,500 millones de USD, es decir, el 23,7 % del mercado, en 2025, y se prevé que se expandan a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 12,1 %. Los sistemas de información para la gestión agrícola (FMIS), las plataformas de analítica de agricultura de precisión y el software de asesoramiento y apoyo a la toma de decisiones basado en IA captan valor una vez recopilados los datos de campo.

La principal oportunidad del software reside en la integración de los flujos de trabajo. Las plataformas FMIS deben consolidar los registros agrícolas, los planes de insumos, las actividades de los equipos y la documentación de cumplimiento; las plataformas de analítica deben convertir esos registros en decisiones específicas para cada explotación. Los productos de asesoramiento basados en IA cobran relevancia cuando sus resultados están vinculados a una acción medible, como identificar una zona del campo sometida a estrés, establecer prioridades para la inspección o modificar un calendario de riego.

Conectividad y servicios

La conectividad y los servicios generaron 4,200 millones de USD en 2025, lo que representó el 18 % de los ingresos del mercado, y se prevé que crezcan a una TCAC del 10,5 %. Los servicios de monitorización remota y telemática, las plataformas de mantenimiento y servicio posventa, y los modelos de datos como servicio (DaaS) y de suscripción son cada vez más esenciales a medida que las explotaciones operan más activos conectados.

La conectividad rural es tanto una limitación para el despliegue como un factor facilitador. Cuando la cobertura en el campo es intermitente, los proveedores necesitan funciones sin conexión, procesamiento en el extremo y una sincronización fiable. Cuando la conectividad es adecuada, la telemática y el servicio remoto pueden reducir los períodos de inactividad y generar ingresos por suscripción menos cíclicos que las compras de equipos nuevos.

Por tecnología

La tecnología de agricultura de precisión es el mayor segmento tecnológico, ya que incluye infraestructuras de guiado, control de dosis variable y cartografía de campos que ya están integradas en los modelos operativos de las grandes explotaciones. El IoT y la conectividad proporcionan la capa de datos que permite a estos sistemas responder a las condiciones del campo. Se prevé que la IA y el aprendizaje automático (ML), la robótica y la automatización, y la teledetección y la tecnología aérea aumenten su importancia estratégica a medida que las explotaciones busquen actuar con mayor rapidez a partir de los datos y reducir su dependencia de la observación manual.

La tecnología de cadena de bloques y gestión de datos sigue siendo relativamente pequeña, pero la gobernanza de datos y la trazabilidad pueden adquirir mayor valor en las cadenas de suministro orientadas a la exportación, los cultivos de alto valor y los programas emergentes de créditos de carbono. Su adopción dependerá de la interoperabilidad, los requisitos de los compradores y la credibilidad de los registros a nivel de explotación, más que de la tecnología de registro distribuido por sí sola.

Por tamaño de explotación agrícola

Las grandes explotaciones (>50 hectáreas) representaron 12,400 millones de USD, es decir, el 53,3 % de los ingresos del mercado en 2025, y se prevé que crezcan a una TCAC del 8,4 %. Su escala permite distribuir los costes fijos de la tecnología entre una mayor superficie y flotas de equipos más amplias. Las explotaciones medianas (5–50 hectáreas) representaron 7,100 millones de USD y se prevé que crezcan a una TCAC del 10,4 % a medida que las soluciones modulares y respaldadas por distribuidores sean más accesibles.

Las pequeñas explotaciones (<5 hectáreas) generaron 3,800 millones de USD en 2025 y se prevé que avancen a una TCAC del 16,2% desde una base inferior. Su crecimiento está vinculado a sensores asequibles, asesoramiento prioritariamente móvil, apoyo al riego, cooperativas, proveedores de servicios y despliegues respaldados por subvenciones. Es probable que el modelo comercial difiera del de las grandes explotaciones: los menores ingresos por explotación deberán compensarse mediante un mayor alcance de distribución, apoyo local y agregación de datos o servicios de numerosos productores.

El tamaño de la explotación sigue siendo la línea divisoria más clara en la economía de la adopción. Las grandes explotaciones ya pueden justificar soluciones integradas; las explotaciones medianas constituyen la principal oportunidad para paquetes modulares comercializados a través de distribuidores; y los mercados de pequeños productores requieren un modelo basado en servicios, cooperativas o subvenciones, en lugar de una réplica directa de las ventas de equipos empresariales. Los actores que triunfen serán aquellos que adapten la arquitectura del producto y la comercialización a estas distintas condiciones económicas.

Análisis regional del mercado de agricultura inteligente

América del Norte

América del Norte representó 9,100 millones de USD, es decir, el 39,1% de los ingresos del mercado en 2025, y se prevé que crezca a una TCAC del 8,6% hasta 2035. Estados Unidos representó 6,700 millones de USD en 2025 y se espera que se expanda a una TCAC del 8,4%. Las grandes explotaciones de cultivos extensivos, las amplias redes de distribuidores y una base consolidada de equipos de guiado, telemática y riego favorecen la adopción. La USDA National Proving Grounds Network, anunciada en abril de 2026, evaluará tecnologías de precisión y basadas en inteligencia artificial en condiciones operativas, vinculando la validación tecnológica con la rentabilidad de las explotaciones, la reducción de la mano de obra y los objetivos de productividad ^{[5]United States Department of Agriculture, USDA Announces the Creation of the USDA National Proving Grounds Network to Strengthen U.S. Farm and Ranch Profitability, usda.gov.}.

Canadá se beneficia de la agricultura a escala comercial y de ecosistemas de equipos compatibles, mientras que su menor base instalada ofrece margen para la expansión de la agricultura de precisión y la monitorización remota. La demanda en toda la región pasará cada vez más de la adopción inicial del guiado a la autonomía, la integración de datos de las máquinas, el apoyo mediante servicios y la interoperabilidad de los equipos adaptados.

Europa

Europa generó 5,300 millones de USD en 2025, lo que representa el 22,8% del mercado mundial, y se prevé que crezca a una TCAC del 9,3%. Alemania, con 1,400 millones de USD, es el mayor mercado nacional de la región. Alemania, el Reino Unido, Francia, Italia, España, los Países Bajos y el resto de Europa presentan distintas condiciones operativas, pero la digitalización de la CAP y los requisitos de sostenibilidad crean una base normativa común para la gestión de insumos de precisión.

El sur de Europa es especialmente relevante para el riego de precisión, ya que las limitaciones de agua pueden hacer que la detección del terreno en tiempo real y la aplicación controlada tengan una importancia económica significativa. En los mercados del norte y el oeste de Europa, la documentación normativa, la gestión de nutrientes y la eficiencia de los equipos respaldan la inversión en sistemas de gestión de explotaciones agrícolas (FMIS), guiado y gestión de datos. Las preocupaciones relativas a la protección de datos y a las flotas mixtas hacen que el apoyo local y los sistemas interoperables sean criterios de compra importantes.

Asia Pacífico

Asia-Pacífico representó 6,400 millones de USD, es decir, el 27,6 % de los ingresos del mercado en 2025, y se prevé que registre una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 11,4 %. China generó 3,200 millones de USD e India, 696 millones de USD en 2025; sus TCAC previstas son del 12,0 % y del 13,5 %, respectivamente. El plan nacional de agricultura inteligente de China ofrece una vía de escalabilidad impulsada por las políticas para el despliegue tecnológico, mientras que los programas de riego y agricultura digital de India pueden favorecer la adopción allí donde la gestión del agua y la economía de las pequeñas explotaciones son factores centrales ^{[6]Asian Development Bank, Promoting Digital Technology for Sustainable, Inclusive, and Resilient Agriculture in Asia, adb.org.},.

Japón, Australia, Corea del Sur, Indonesia, Filipinas y el resto de Asia-Pacífico presentan perfiles de demanda diferenciados. Japón y Australia ofrecen un mayor potencial para la automatización y la maquinaria orientada al ahorro de mano de obra; los mercados del Sudeste Asiático requieren soluciones que puedan implementarse en explotaciones fragmentadas y en entornos con conectividad variable. La tasa de crecimiento de Asia-Pacífico refleja tanto el apoyo normativo como una base instalada menor, pero la ejecución depende en gran medida de la distribución local, la formación, la financiación y la agrupación de explotaciones.

América Latina

América Latina representó 1,400 millones de USD, es decir, el 6 % del mercado mundial en 2025, y se prevé que crezca a una TCAC del 9,9 %. Brasil, con 1,200 millones de USD en 2025, sustenta la demanda regional mediante la producción comercial a gran escala de cultivos en los que la orientación, la monitorización aérea, las aplicaciones de dosis variable y la gestión de flotas pueden demostrar un valor operativo directo. México, Argentina y el resto de América Latina ofrecen potencial de crecimiento, aunque las condiciones de financiación y la volatilidad de los ingresos agrícolas pueden retrasar las adquisiciones de capital.

Los sistemas de cultivos orientados a la exportación de la región favorecen las tecnologías que mejoran la eficiencia en el uso de insumos y la ejecución de las operaciones agrícolas a gran escala. Es probable que la adopción avance inicialmente a través del hardware y los sistemas de orientación, seguidos de plataformas de software que consoliden los registros de maquinaria, agronómicos y de trazabilidad.

Oriente Medio y África

Oriente Medio y África generaron 1,000 millones de USD en 2025, equivalentes al 4,4 % del mercado mundial, pero se prevé que registren la TCAC regional más rápida, del 10,1 %. Sudáfrica, Turquía, Israel y el resto de Oriente Medio y África presentan estructuras agrícolas y niveles de preparación tecnológica muy diferentes. En las zonas de producción con limitaciones hídricas, el riego basado en sensores y la automatización pueden justificarse tanto por la conservación de los recursos como por la mejora del rendimiento.

Por tanto, la oportunidad de la región está concentrada y no es uniforme. Las explotaciones comerciales, las operaciones en invernaderos y entornos controlados, y los sistemas con un uso intensivo del riego pueden adoptar antes los sistemas avanzados, mientras que los mercados de pequeños agricultores dependen de los servicios móviles, la capacidad local de mantenimiento y un acceso asequible a los datos. La presión climática puede aumentar la demanda, pero no elimina la necesidad de contar con un modelo viable de servicios y financiación.

América Latina y Oriente Medio y África no se caracterizan tanto por una penetración amplia y uniforme como por bolsas de valor específicas. Las grandes explotaciones orientadas a la exportación de Brasil pueden respaldar despliegues de agricultura de precisión de alto valor, mientras que los sistemas con limitaciones hídricas de Oriente Medio y África pueden justificar tecnologías de riego conectado y de entornos controlados. Los proveedores deben evitar un único modelo global de comercialización: la densidad de distribuidores, la conectividad, la financiación, las normas sobre datos y la estructura de las explotaciones determinan tanto la combinación de productos abordable como la vía para generar ingresos.

Cuota de mercado de la agricultura inteligente y panorama competitivo

El mercado está fragmentado entre fabricantes de equipos, especialistas en riego, proveedores de automatización ganadera, empresas de posicionamiento y detección, plataformas de software y empresas emergentes de robótica. John Deere registró una cuota estimada del 11,2 % de los ingresos mundiales de la agricultura inteligente en 2025, seguida de AGCO, con aproximadamente un 5,8 %, Valmont, con un 4,4 %, DJI Agriculture, con un 4,3 %, CNH Industrial, con un 3,0 %, y Lindsay, con un 2,2 %. Ningún proveedor controla toda la plataforma tecnológica agrícola, lo que genera margen para establecer alianzas, ofrecer soluciones interoperables y desarrollar especialistas en nichos.

La ventaja competitiva de los grandes fabricantes de equipos reside en la maquinaria instalada, la cobertura de los concesionarios y la capacidad para integrar la conectividad en los flujos de trabajo de los equipos. Su limitación es que las explotaciones agrícolas suelen operar con flotas mixtas. Los especialistas tecnológicos pueden competir ofreciendo soluciones de posicionamiento, sensores, análisis, control del riego o herramientas de gestión de datos independientes de la marca y compatibles con equipos de distintos fabricantes. Por tanto, la interoperabilidad constituye una vía importante para captar clientes, mientras que las plataformas propietarias pueden proteger los ingresos recurrentes por servicios una vez lograda la adopción.

Las empresas que operan en el mercado de la agricultura inteligente son:

• AGCO Corporation
• CLAAS KGaA mbH
• CNH Industrial
• DeLaval
• GEA Group
• John Deere
• Kubota Corporation
• Lely Industries
• Lindsay Corporation
• METER Group
• Netafim
• Topcon Agriculture
• Trimble Agriculture
• Valmont Industries
• Yanmar Holdings
• Ag Leader Technology
• Hemisphere GNSS
• Pessl Instruments
• Sentek Technologies
• AgEagle Aerial Systems
• Carbon Robotics
• Delair
• FarmDroid
• Saga Robotics

AGCO, CNH Industrial y John Deere están extendiendo la competencia más allá de la venta de maquinaria hacia los ecosistemas digitales, las funciones autónomas y los flujos de trabajo de servicios conectados. Especialistas en riego y sensores como Lindsay, Valmont, Netafim, METER Group, Pessl Instruments y Sentek compiten en ámbitos donde la precisión de las mediciones, el apoyo agronómico y el servicio posventa son tan importantes como el rendimiento del hardware. DeLaval, GEA Group y Lely aplican la misma lógica de automatización a las explotaciones ganaderas y lecheras, donde la productividad laboral y la supervisión continua de los animales respaldan la inversión recurrente en tecnología.

Proveedores emergentes como Carbon Robotics, FarmDroid, Saga Robotics, AgEagle Aerial Systems y Delair se dirigen a aplicaciones más específicas, con potencial para transformar la economía de la mano de obra en la eliminación de malas hierbas, la supervisión aérea y las tareas autónomas en el campo. Su reto de escalabilidad consiste en garantizar la fiabilidad operativa en distintos tipos de cultivos, condiciones de los terrenos y territorios de servicio. Los grandes operadores consolidados pueden responder mediante alianzas, adquisiciones o integración en ecosistemas, en lugar de desarrollar internamente todas las capacidades especializadas.

Desarrollos recientes del sector

• En abril de 2026, el USDA anunció la National Proving Grounds Network for AgTech, dirigida por el Agricultural Research Service y respaldada por la creación de un nuevo puesto de director de Agricultura Digital. El programa tiene como objetivo evaluar tecnologías de agricultura de precisión y basadas en inteligencia artificial en condiciones reales de explotaciones agrícolas y ganaderas, con objetivos que incluyen la reducción de los costes de los insumos, la disminución de las necesidades de mano de obra y el aumento de la productividad.
• En febrero de 2025, Carbon Robotics presentó la línea de productos LaserWeeder G2 en la World Ag Expo. La empresa afirmó que los nuevos modelos pueden operar hasta el doble de rápido que la generación anterior, utilizan láseres de 240 vatios, ofrecen anchuras de trabajo de entre 6,6 y 60 pies e incluyen configuraciones para grandes superficies destinadas a la producción ecológica de maíz y soja.
• En agosto de 2025, CNH Industrial lanzó FieldOps como plataforma unificada de gestión agrícola, en sustitución de los portales Case IH AFS Connect y New Holland PLM Connect. La plataforma aumentó la frecuencia de carga de datos de las máquinas, que pasó de intervalos de 60 segundos a intervalos de 3–5 segundos, y añadió funciones mejoradas de seguimiento de máquinas y formación remota de operadores.
• En noviembre de 2025, el Tech Day de CNH Industrial puso de relieve las aplicaciones de inteligencia artificial, autonomía, robótica y automatización en toda su cartera de productos agrícolas, incluidas las capacidades de mantenimiento predictivo de FieldOps y las herramientas de AI Tech Assistant orientadas a los distribuidores.
• En 2026, John Deere amplió las capacidades de laboreo autónomo para las configuraciones de tractores 8R y 8RX, lo que permite el funcionamiento autónomo de cultivadores de campo, arados de cincel y subsoladores combinados en explotaciones de cultivos en hileras del cinturón maicero.