Perspectivas del mercado de la inteligencia artificial en la agricultura:
El mercado de la inteligencia artificial en la agricultura alcanzó un valor de 3700 millones de dólares en 2026 y se prevé que supere los 37 610 millones de dólares a finales de 2036, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) superior al 26,1 % durante el período de previsión, es decir, de 2027 a 2036. En 2027, el tamaño del sector de la inteligencia artificial en la agricultura se estima en 4670 millones de dólares.
La inteligencia artificial (IA) en la agricultura a nivel mundial se está expandiendo gracias a la incorporación de tecnologías avanzadas, como el aprendizaje automático, la visión artificial y el análisis predictivo, a la agricultura tradicional. Diversas iniciativas gubernamentales en todo el mundo promueven la adopción de la IA mediante programas de financiación, asistencia técnica y políticas que impulsan la transformación digital en el sector agrícola. En octubre de 2024, la Organización Nacional de Investigación Agrícola y Alimentaria de Japón (NARO) desarrolló la primera IA generativa específica para la agricultura, con experiencia en conocimientos agrícolas, iniciando una investigación experimental en la prefectura de Mie. Esta investigación demostró una precisión un 40 % mayor que la de la IA de propósito general para cuestiones relacionadas con la agricultura. Esta iniciativa busca el desarrollo agrícola sostenible y aborda el problema del envejecimiento de la población agrícola mediante la transferencia de conocimiento tecnológico.
Las empresas tecnológicas innovadoras orientadas al mercado, como Deere & Company, Microsoft Corporation, Bayer AG e IBM Corporation, impulsan la innovación mediante la formación de alianzas estratégicas, inversiones en investigación y la creación de plataformas integradas. Estas empresas colaboran con comunidades agrícolas e institutos de investigación agrícola para desarrollar soluciones de IA personalizadas que se adapten a las diversas necesidades de gestión de cultivos. En junio de 2023, Deere & Company revolucionó la agricultura de precisión al integrar tecnología espacial, inteligencia artificial (IA) y análisis de datos avanzados para proporcionar a los agricultores información útil. Mediante el uso de imágenes satelitales, la empresa puede monitorear los cultivos de manera más efectiva, evaluar las condiciones del terreno y optimizar la distribución de recursos para obtener mayores rendimientos.
Clave Inteligencia artificial en la agricultura Resumen de Perspectivas del Mercado:
Análisis Regional:
- Se prevé que Norteamérica mantenga una cuota de mercado del 36,4 % para 2036, gracias a una infraestructura tecnológica avanzada, elevadas inversiones en I+D y sólidos programas gubernamentales que fomentan la adopción de la IA en la agricultura.
- Es probable que el mercado de la inteligencia artificial en la agricultura en Asia-Pacífico registre una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 21 % entre 2027 y 2036, impulsado por las rápidas iniciativas de digitalización, los programas de apoyo gubernamental y la creciente adopción de tecnologías de agricultura inteligente.
Análisis por segmento:
- Se prevé que el segmento de software acapare el 54 % de la cuota de mercado para 2036, impulsado por la creciente demanda de plataformas analíticas basadas en IA, algoritmos de aprendizaje automático y sistemas de gestión de datos en el mercado de la inteligencia artificial aplicada a la agricultura.
- Se prevé que el segmento de aprendizaje automático y aprendizaje profundo represente el 45 % de la cuota de mercado para 2036, debido al papel crucial de los algoritmos avanzados en el análisis de datos agrícolas complejos y la generación de información útil para la toma de decisiones.
Tendencias clave de crecimiento:
- Las soluciones de agricultura de precisión de alta tecnología mejoran la eficacia de la gestión de cultivos
- Las iniciativas de inversión gubernamentales impulsan la adopción de tecnología
Principales desafíos:
- La complejidad técnica de la integración tecnológica dificulta la adopción masiva
- La adopción de tecnología se ve obstaculizada por las preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad de los datos
Principales actores: Deere & Company, Trimble Inc., IBM Corporation, Microsoft Corporation, AGCO Corporation, Bayer AG, Oracle Corporation, Cisco Systems, Inc., Siemens AG, Samsung Electronics Co., Ltd.
Global Inteligencia artificial en la agricultura Mercado Pronóstico y perspectiva regional:
Tamaño del mercado y proyecciones de crecimiento:
- Tamaño del mercado en 2026: 3700 millones de USD
- Tamaño del mercado en 2027: 4670 millones de USD
- Tamaño del mercado proyectado: 37 610 millones de USD para 2036
- Previsiones de crecimiento: 26,1 % de CAGR (2027-2036)
Dinámica regional clave:
- Región más grande: América del Norte (participación del 36,4 % en 2036)
- Región de más rápido crecimiento: Asia Pacífico
- Países dominantes: Estados Unidos, Canadá, Alemania, Francia, Japón
- Países emergentes: China, India, Brasil, Australia, Corea del Sur
Last updated on : 31 August, 2026
Mercado de la inteligencia artificial en la agricultura: factores de crecimiento y desafíos
Factores de crecimiento
- Las soluciones de agricultura de precisión de alta tecnología mejoran la eficacia de la gestión de cultivos: Las soluciones de agricultura de precisión de primera calidad impulsadas por IA permiten a los agricultores optimizar el uso de recursos como agua, pesticidas y fertilizantes mediante análisis en tiempo real y toma de decisiones automatizada. Los sistemas sofisticados pueden implementar tecnologías de aplicación de tasa variable que ajustan los insumos según las variaciones del terreno y las necesidades del cultivo durante las temporadas de siembra. En diciembre de 2024, AGCO Corporation presentó un conjunto innovador de soluciones de agricultura de precisión a través de la marca PTx, empoderando a los agricultores para impulsar los resultados y mejorar la productividad, siendo la única empresa en modernizar con éxito prácticamente cualquier marca o modelo de equipo con la tecnología Precision Planting y PTx Trimble para producir más con menos. La metodología de modernización prioritaria maximiza el mercado total disponible y acelera la adopción de tecnología, lo que proporciona a los agricultores una mayor rentabilidad.
- Las iniciativas de inversión gubernamentales impulsan la adopción de tecnología: los programas de financiación y los marcos normativos gubernamentales globales apoyan la adopción masiva de IA en el sector agrícola mediante subvenciones, subsidios y planes de asistencia técnica. Las alianzas estratégicas público-privadas facilitan el intercambio de conocimientos y la transferencia de tecnología, poniéndola a disposición de diversas explotaciones agrícolas, como los pequeños agricultores. En agosto de 2025, la Fundación Nacional de Ciencias de Estados Unidos (NSF) lanzó la iniciativa AI-ENGAGE (Advancing Innovations for Empowering NextGen AGriculturE) con el apoyo de la Agencia Japonesa de Ciencia y Tecnología (JST), el Consejo Indio de Investigación Agrícola (ICAR) y la Organización de Investigación Científica e Industrial de la Commonwealth de Australia (CSIRO). La iniciativa prevé que los agricultores utilicen aplicaciones con sensores, robots e inteligencia artificial asequibles para acceder a información precisa en tiempo real sobre las necesidades de agua, fertilizantes y control de plagas.
- La toma de decisiones basada en datos transforma las operaciones agrícolas: el software de análisis impulsado por inteligencia artificial consume grandes cantidades de datos agrícolas de diversas fuentes, como estaciones meteorológicas, sensores de suelo y sistemas de monitoreo de cultivos, para brindar recomendaciones prácticas que permitan tomar decisiones agrícolas óptimas. En octubre de 2023, el software de agricultura de precisión nativo de la nube de DigiFarm recibió el respaldo de Oracle Corporation en Oracle Cloud Infrastructure, lo que permitió a los agricultores y empresas agropecuarias identificar automáticamente los límites de los campos a partir de imágenes satelitales de alta resolución y emplear modelos de redes neuronales para calcular los límites de la superficie sembrada. Los algoritmos predictivos mejoran continuamente la precisión de las predicciones, al tiempo que brindan sugerencias en tiempo real para realizar cambios en las operaciones y optimizar los recursos .
Precisión de los modelos de IA en la detección de enfermedades y plagas de las plantas
Nombre del modelo/sistema de IA | Recorte / Alcance | Precisión informada (%) | Tecnología clave |
Modelo CNN | 25 plantas diferentes | 99,53% | Red neuronal convolucional (CNN) |
ResNet-50 | Enfermedades y plagas generales de las plantas | 95,61% | ResNet-50 (Red Residual Profunda) |
PlantDoc | 13 especies de plantas | - | Visión por computadora / Aprendizaje profundo |
Sistema experto Agpest | Trigo y arroz | - | Redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos, visión artificial. |
Métodos de diagnóstico alternativos | General | ~75% | Análisis de laboratorio/visual tradicional |
Fuente : PMC
Desarrollo e implementación de tecnologías de IA en la agricultura.
La adopción de tecnologías robóticas y digitales en la agricultura avanza rápidamente, pasando de la investigación y los ensayos limitados a una comercialización más amplia. Si bien tecnologías como la maquinaria guiada por GPS ya están muy extendidas, los robots de campo autónomos para tareas como el deshierbe y la inspección de cultivos solo los utiliza actualmente entre el 2 % y el 4 % de los distribuidores de insumos agrícolas. Sin embargo, se prevé un crecimiento significativo: en 2024, casi una quinta parte de los distribuidores ofrecerán servicios de inspección robótica de cultivos, lo que indica un cambio importante hacia soluciones de agricultura automatizada y de precisión.
Fuente : DOI
Desafíos
- La complejidad técnica de la integración tecnológica dificulta su adopción masiva: los modelos de IA sofisticados requieren una infraestructura técnica avanzada y conocimientos especializados para su implementación y mantenimiento eficaces en diversos tipos de explotaciones agrícolas. La mayoría de las explotaciones carecen de las capacidades técnicas y la infraestructura necesarias para incorporar eficazmente sistemas avanzados de IA en sus equipos y sistemas de gestión actuales. Las comunidades rurales de agricultores suelen sufrir de mala conectividad y servicios de asistencia técnica insuficientes, lo que dificulta el despliegue e implementación efectivos de la IA. Esto conlleva una importante inversión en programas de formación y capacitación para proporcionar a los agricultores los conocimientos necesarios para aprovechar el potencial de la IA. Además, es necesario desarrollar un conjunto de soluciones de IA más accesibles y adaptables para su adopción generalizada en la agricultura.
- La adopción de tecnología se ve obstaculizada por las preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad de los datos: las soluciones de IA para la agricultura recopilan grandes cantidades de datos agrícolas personalizados, como la configuración de los campos, el rendimiento de los cultivos y las prácticas agrícolas, lo que plantea serios problemas en cuanto a la privacidad y la seguridad de los datos de los agricultores. Los problemas de seguridad que vulneran los datos agrícolas y los sistemas de control amenazan aún más las prácticas agrícolas y la infraestructura de seguridad alimentaria. En julio de 2023, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) publicó directrices para establecer una red nacional de Internet de las Cosas (IoT) en granjas de prueba para mejorar la producción agrícola y promover prácticas sostenibles. Las áreas de aplicación específicas incluyen la predicción del rendimiento, el control de plagas y enfermedades, la programación del riego y la optimización de la cadena de suministro.
Tamaño y pronóstico del mercado de la inteligencia artificial en la agricultura:
| Atributo del informe | Detalles |
|---|---|
|
Año base |
2026 |
|
Período de pronóstico |
2027-2036 |
|
CAGR |
26,1% |
|
Tamaño del mercado del año base (2026) |
3.700 millones de dólares |
|
Tamaño del mercado previsto para el año 2036 |
37.610 millones de dólares |
|
Alcance regional |
|
Segmentación del mercado de la inteligencia artificial en la agricultura:
Análisis de segmentos de componentes
Se prevé que el segmento de software acapare el 54 % de la cuota de mercado durante el periodo de pronóstico, impulsado por la creciente demanda de plataformas analíticas basadas en IA, algoritmos de aprendizaje automático y sistemas de gestión de datos. Las soluciones de software constituyen la base para el procesamiento de datos agrícolas, el desarrollo de análisis predictivos y la automatización de la toma de decisiones para diversas aplicaciones agrícolas. Las plataformas de software avanzadas integran diversos flujos de datos, como datos satelitales, redes de sensores y datos meteorológicos, para ofrecer una gestión agrícola integral de principio a fin. Por ejemplo, AGCO Corporation integró en noviembre de 2023 el reconocimiento de malezas y cultivos basado en inteligencia artificial mediante un diseño modular, lo que permite una fácil adaptación a diferentes condiciones agrícolas y cultivos. El informe de sostenibilidad de la empresa se centró en soluciones de agricultura de precisión, proporcionando soluciones específicas en cada etapa del ciclo de cultivo para que los agricultores reduzcan el uso de fertilizantes, pesticidas y otros insumos, manteniendo campos saludables y logrando rendimientos máximos.
Análisis del segmento tecnológico
Se prevé que el segmento de Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo represente una cuota de mercado del 45 % debido al papel crucial que desempeñan los algoritmos avanzados en el análisis de datos agrícolas complejos y la generación de información útil. Estas tecnologías permiten un reconocimiento de patrones más sofisticado, análisis predictivo y capacidades de toma de decisiones automatizadas, transformando las prácticas agrícolas tradicionales en operaciones basadas en datos. Los modelos de aprendizaje automático mejoran con el tiempo mediante el procesamiento de datos y ciclos de retroalimentación, ofreciendo recomendaciones cada vez más precisas para la gestión de cultivos y la optimización de recursos. Trimble Inc. revolucionó la protección de cultivos con tecnología de IA y pulverización a nivel de planta, adquirida de la startup parisina Bilberry en octubre de 2023. Esta tecnología demuestra el control significativo que ejercen los algoritmos de aprendizaje automático sobre la optimización de la aplicación de insumos agrícolas, al tiempo que mejora la eficacia de la protección de cultivos.
Análisis del segmento de aplicaciones
Se prevé que el sector de la agricultura de precisión alcance una cuota de mercado del 38 % para 2036, impulsado por la aplicación generalizada de métodos de gestión de cultivos específicos para cada sitio que optimizan la utilización de recursos y la rentabilidad. Las soluciones de agricultura de precisión utilizan tecnología de IA para interpretar la variabilidad del terreno y proporcionar asesoramiento personalizado sobre fertilización, riego y control de plagas, basado en las condiciones precisas del cultivo y del suelo. En marzo de 2023, Microsoft Corporation destacó el papel de la IA para ayudar a los agricultores a mantenerse al día con la producción sostenible de alimentos, desarrollando sus capacidades e inteligencia a través de datos e IA, lo que les permite tomar decisiones informadas que maximicen la producción con un uso mínimo de recursos, como agua y fertilizantes. La visión de la empresa es eliminar las conjeturas y sustituirlas por datos e IA, reconociendo que, a pesar de que los agricultores poseen un conocimiento único desarrollado durante décadas o generaciones, gran parte de la toma de decisiones sobre si fertilizar y dónde hacerlo todavía se basa en estimaciones aproximadas.
Nuestro análisis exhaustivo del mercado de la inteligencia artificial en la agricultura incluye los siguientes segmentos:
Segmento | Subsegmentos |
Componente |
|
Tecnología |
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Solicitud |
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Vishnu Nair
Jefe de Desarrollo Comercial GlobalPersonalice este informe según sus necesidades: conéctese con nuestro consultor para obtener información y opciones personalizadas.
Mercado de la inteligencia artificial en la agricultura: análisis regional
Análisis del mercado norteamericano
Se prevé que Norteamérica mantenga una cuota de mercado del 36,4 % durante el periodo de pronóstico, consolidando así a la región como líder en la adopción de inteligencia artificial en la agricultura. La región cuenta con una infraestructura tecnológica avanzada, altos niveles de inversión en investigación y desarrollo, y programas gubernamentales de apoyo altamente desarrollados para impulsar la digitalización de la agricultura. Las principales empresas tecnológicas colaboran con instituciones agrícolas para diseñar soluciones de IA de vanguardia que abordan numerosos problemas en el sector, como la gestión de cultivos de precisión, la maquinaria agrícola autónoma y el análisis predictivo.
El mercado estadounidense de inteligencia artificial en la agricultura impulsa el crecimiento global gracias al amplio apoyo gubernamental del USDA, la NSF y el gobierno federal, que proporciona una financiación sustancial para programas de investigación, desarrollo e implementación de tecnología. Empresas estadounidenses como Microsoft Corporation, IBM Corporation y Oracle Corporation realizan importantes inversiones en plataformas de IA agrícola que atienden tanto al mercado nacional como al internacional. En 2023, el Instituto Nacional de Alimentación y Agricultura (NIFA) del USDA financió varias iniciativas de IA, incluida la Iniciativa de Investigación Agrícola y Alimentaria (AFRI), en investigación de sistemas agrícolas centrada en la IA, con especial énfasis en el desarrollo de robots autónomos y sensores inteligentes.
El mercado canadiense de inteligencia artificial en la agricultura muestra un crecimiento constante gracias a los esfuerzos gubernamentales que promueven la tecnología, la colaboración en investigación y la creación de redes de innovación en las distintas regiones agrícolas. Los planes provinciales y nacionales financian la adopción de la IA, priorizando las prácticas agrícolas sostenibles y el aumento del rendimiento. En junio de 2025, el Gobierno de Canadá lanzó el programa «Desafío de IA para la Productividad» a través del Consejo Nacional de Investigación (CNR) para acelerar la adopción de la IA en los sectores de tecnología limpia, agricultura y manufactura de Canadá, con el objetivo de mejorar la productividad, la eficiencia y la rentabilidad. El programa se centra en llevar al mercado proyectos con un nivel avanzado de madurez tecnológica (TRL, por sus siglas en inglés) mediante prototipos basados en inteligencia artificial (IA) validados en condiciones operativas reales.
Análisis del mercado de la región Asia-Pacífico
Se prevé que el mercado de la inteligencia artificial en la agricultura en Asia Pacífico registre una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 21 % entre 2027 y 2036, impulsado por las rápidas iniciativas de digitalización, los programas de apoyo gubernamental y la creciente adopción de tecnologías de agricultura inteligente en diversas economías regionales. La región cuenta con una importante inversión pública en la modernización de la agricultura, la construcción de infraestructura tecnológica y la capacitación de los agricultores para la adopción de la IA. Las grandes explotaciones agrícolas y las economías agrícolas emergentes generan una enorme demanda de soluciones basadas en IA para la gestión de cultivos, la eficiencia de los recursos y la optimización de la cadena de suministro.
El mercado chino de inteligencia artificial aplicada a la agricultura está en auge gracias a la planificación integral del gobierno para promover la agricultura inteligente, así como a importantes inversiones en infraestructura tecnológica agrícola y programas de investigación. En marzo de 2025, el gobierno municipal de Guiyang anunció que el Grupo de Inversión Agrícola de Guiyang (GAIG), de propiedad estatal, actualizó su plataforma de inversión en agricultura inteligente mediante la integración del modelo de IA DeepSeek para brindar a los agricultores una guía de producción agrícola precisa, eficaz y conveniente. La plataforma ofrece aplicaciones basadas en IA para la gestión de datos operativos y de fabricación, búsqueda legal inteligente e interacción visual multimodal, impulsando una mayor innovación tecnológica e integración con el crecimiento industrial.
El mercado indio de inteligencia artificial aplicada a la agricultura experimenta un rápido crecimiento gracias a los esfuerzos de transformación digital liderados por el gobierno y las inversiones estratégicas en el desarrollo de la tecnología agrícola y los programas de asistencia a los agricultores. El gobierno de la India promueve la adopción de la IA mediante programas de financiación masiva, el desarrollo de infraestructuras y programas de investigación colaborativa para abordar problemas agrícolas integrales como la agricultura de precisión, el monitoreo de cultivos y la gestión de la cadena de suministro. En julio de 2025, el gobierno de la India inauguró el Centro de Innovación en Tecnología Agrícola en Meerut con el apoyo del Ministro de la Unión y el Centro de Excelencia en Inteligencia Artificial (CAIA) para la Agricultura del IIT Ropar: Annam AI. Este centro está equipado con sensores habilitados para IoT, sistemas de riego inteligentes, tecnología de automatización y una plataforma de análisis en tiempo real, lo que permite la agricultura de precisión y prácticas agrícolas sostenibles.
Análisis del mercado europeo
Se prevé que Europa experimente un desarrollo sostenido entre 2027 y 2036, impulsado por marcos regulatorios integrados que apoyan la agricultura sostenible, una amplia investigación y desarrollo, y procesos estratégicos que respaldan la transformación digital en todos los ámbitos de la agricultura. La Política Agrícola Común de la Unión Europea proporciona financiación para la adopción de tecnologías avanzadas, al tiempo que promueve la sostenibilidad ambiental y los métodos de agricultura de precisión. Las cadenas de suministro integradas, las instalaciones de fabricación de vanguardia y los marcos regulatorios progresistas respaldan la integración tecnológica y los programas de intercambio de datos que benefician al mercado.
El mercado británico de inteligencia artificial aplicada a la agricultura está experimentando un crecimiento sustancial, impulsado principalmente por amplios programas gubernamentales que apoyan la innovación, la sostenibilidad y el desarrollo en todas las prácticas agrícolas. Las intervenciones políticas estratégicas incluyen inversiones en desarrollo tecnológico, colaboraciones en investigación y programas de capacitación para agricultores que promueven la adopción generalizada de la IA. En abril de 2024, el Gobierno británico lanzó el programa SAIDAI (Scaling Agriculture Investment in Digital, AI, and Innovation) para impulsar y respaldar innovaciones agrícolas digitales con potencial transformador, generando evidencia sobre qué funciona, dónde y para quién. El programa fomenta sistemas agroalimentarios más integrados, sostenibles y resilientes en los países en desarrollo para garantizar alimentos sanos y seguros mediante mejores rendimientos, menor pérdida poscosecha y cadenas de suministro más eficientes.
La inteligencia artificial en la industria agrícola alemana cuenta con el respaldo de sofisticadas capacidades de producción, amplias instalaciones de investigación y un sólido apoyo gubernamental a las iniciativas de innovación y desarrollo de tecnología agrícola. Los institutos de investigación alemanes colaboran estrechamente con empresas tecnológicas para desarrollar soluciones de IA altamente avanzadas que satisfagan las necesidades de la agricultura de precisión, la automatización y la agricultura sostenible. En agosto de 2025, el Ministerio Federal Alemán apoyó el proyecto de investigación colaborativa «Desde la base: Perspectivas de los agricultores sobre la IA en la agricultura», en colaboración con la Universidad Hebrea de Jerusalén (HUJI) y la Universidad Técnica de Múnich (TUM). El proyecto analiza cómo los agricultores perciben y utilizan la tecnología de IA, y cómo sus opiniones influyen en las expectativas de adopción y gobernanza, con importantes implicaciones para la seguridad alimentaria mundial.
Principales actores del mercado de la inteligencia artificial en la agricultura:
- Deere y Compañía
- Descripción general de la empresa
- Estrategia empresarial
- Principales productos ofrecidos
- Desempeño financiero
- Indicadores clave de rendimiento
- Análisis de riesgos
- Desarrollos recientes
- Presencia regional
- Análisis FODA
- Trimble Inc.
- Corporación IBM
- Corporación Microsoft
- Corporación AGCO
- Bayer AG
- Corporación Oracle
- Cisco Systems, Inc.
- Siemens AG
- Samsung Electronics Co., Ltd.
El mercado de la inteligencia artificial en la agricultura se caracteriza por una intensa competencia entre gigantes tecnológicos consolidados como Deere & Company, Microsoft Corporation, IBM Corporation, Bayer AG, AGCO Corporation y otros como Oracle Corporation y Cisco Systems Inc. Las empresas compiten mediante la innovación constante en algoritmos de aprendizaje automático, plataformas de análisis de datos y sistemas integrales de gestión agrícola que ofrecen soluciones completas para las explotaciones. Las colaboraciones estratégicas, las fusiones y los programas de investigación conjunta fortalecen las bases tecnológicas, al tiempo que consolidan su presencia en el mercado y su cartera de clientes en diversos sectores agrícolas.
Las últimas tendencias del mercado indican una sólida actividad de innovación y colaboraciones estratégicas que impulsan las capacidades de inteligencia artificial y amplían las oportunidades de mercado en una amplia gama de aplicaciones agrícolas. Los líderes de la industria siguen desarrollando productos innovadores y forjando alianzas para impulsar las capacidades tecnológicas y consolidar sus posiciones competitivas. En julio de 2025, Bayer AG se asoció con AWS para crear un servicio MLOps de última generación que gestiona operaciones de ciencia de datos a gran escala para las necesidades analíticas agrícolas, con el objetivo de aumentar la producción de cultivos en un 50 % para 2050. Esta asociación apoya los principios de la agricultura sostenible, mejorando la salud del suelo mediante la adopción de métodos naturales para crear ecosistemas saludables, al tiempo que se produce más alimento y se regenera el medio ambiente a través de la integración de la innovación en ciencia de datos de extremo a extremo y soluciones agrícolas basadas en IA.
Estas son algunas de las empresas líderes en el mercado de la inteligencia artificial en la agricultura:
Desarrollos Recientes
- En enero de 2025, Deere & Company amplió las capacidades de sus equipos con IA mediante sistemas avanzados de visión artificial y fusión de sensores que ajustan de forma autónoma la configuración de los equipos basándose en análisis en tiempo real. Los modernos tractores y cosechadoras John Deere detectan y responden a las variaciones en las condiciones del suelo y la salud de los cultivos, a la vez que proporcionan asistencia tanto en cabina como de forma remota a través de paneles de control intuitivos.
- En mayo de 2024, Microsoft Corporation anunció una alianza estratégica con el Gobierno Real de Tailandia para impulsar el sector agrotecnológico del país, incluyendo la creación de un nuevo centro de datos y programas de formación en IA. Las tecnologías de IA de Microsoft mejoran la eficiencia agrícola mediante la agricultura de precisión, la maquinaria automatizada, los modelos predictivos y la gestión optimizada de recursos, con un impacto regional en toda la región Asia-Pacífico, incluyendo Malasia, Indonesia, Vietnam, Japón, Australia, Singapur y Taiwán.
- Report ID: 3642
- Published Date: Aug 31, 2026
- Report Format: PDF, PPT
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