Perspectivas del mercado de la inteligencia artificial en la agricultura:
El mercado de la inteligencia artificial en la agricultura se valorará en 3.000 millones de dólares en 2025 y se prevé que alcance un valor de 30.200 millones de dólares a finales de 2035, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 26% durante el período de previsión, es decir, de 2026 a 2035. En 2026, el tamaño del sector de la inteligencia artificial en la agricultura se estima en 3.700 millones de dólares.
La inteligencia artificial aplicada a la agricultura a nivel mundial se está expandiendo gracias a la integración de tecnologías avanzadas, como el aprendizaje automático, la visión artificial y el análisis predictivo, en la agricultura tradicional. Las 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 del 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 en Japón, con experiencia en conocimientos agrícolas. Inició una investigación experimental en la prefectura de Mie, la cual demostró una precisión un 40 % superior a la de la IA de propósito general para cuestiones relacionadas con la agricultura. Esta iniciativa busca el desarrollo sostenible de las explotaciones agrícolas y aborda el problema del envejecimiento de la población agrícola mediante la transferencia de conocimientos tecnológicos.
Empresas innovadoras en tecnología orientadas al mercado, como Deere & Company, Microsoft Corporation, Bayer AG e IBM Corporation, impulsan la innovación mediante la creación de alianzas estratégicas, inversiones en investigación y el desarrollo de plataformas integradas. Estas compañías colaboran con comunidades agrícolas e institutos de investigación agrícola para desarrollar soluciones de IA personalizadas que se ajusten 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 avanzado para proporcionar a los agricultores información práctica. Mediante el uso de imágenes satelitales, la empresa puede monitorear los cultivos con mayor eficacia, evaluar las condiciones del campo y optimizar la distribución de recursos para obtener mayores rendimientos.
Inteligencia artificial en el mercado agrícola: factores de crecimiento y desafíos
Factores impulsores del crecimiento
- Las soluciones de agricultura de precisión de alta tecnología mejoran la eficacia de la gestión de cultivos: Las soluciones premium de agricultura de precisión 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 dosis 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 una innovadora gama de soluciones de agricultura de precisión a través de la marca PTx, que permite a los agricultores obtener mejores resultados y aumentar la productividad. AGCO es la única empresa que ha logrado modernizar con éxito prácticamente cualquier marca o modelo de equipo con la tecnología Precision Planting y PTx Trimble para producir más con menos. Esta metodología, que prioriza la modernización, maximiza el mercado potencial y acelera la adopción de tecnología, lo que se traduce en agricultores más rentables.
- Las iniciativas de inversión gubernamental impulsan la adopción de tecnología: Los programas de financiación y los marcos normativos gubernamentales a nivel mundial respaldan la adopción masiva de la IA en el sector agrícola mediante subvenciones, subsidios y planes de asistencia técnica. Las alianzas estratégicas público-privadas permiten compartir conocimientos y transferir tecnología, poniéndola al alcance de diversas explotaciones agrícolas, como los pequeños agricultores. En agosto de 2025, la Fundación Nacional de Ciencias de Estados Unidos lanzó la iniciativa AI-ENGAGE (Impulsando las Innovaciones para el Empoderamiento de la Agricultura de Próxima Generación) con el apoyo de la Agencia de Ciencia y Tecnología de Japón (JST), el Consejo Indio de Investigación Agrícola (ICAR) y la Organización de Investigación Científica e Industrial de la Commonwealth de Australia (CSIRO). Esta iniciativa prevé que los agricultores utilicen aplicaciones con sensores, robots e inteligencia artificial asequibles para acceder a información precisa y en tiempo real sobre sus 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 procesa grandes volúmenes de datos agrícolas provenientes de diversas fuentes, como estaciones meteorológicas, sensores de suelo y sistemas de monitoreo de cultivos, para ofrecer recomendaciones prácticas que permitan tomar las mejores decisiones para la explotación. 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 agroalimentarias identificar automáticamente los límites de los campos a partir de imágenes satelitales de alta resolución y utilizar modelos de redes neuronales para calcular los límites de la superficie sembrada. Los algoritmos predictivos mejoran continuamente la precisión de las predicciones, a la vez que proporcionan 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 reportada (%) | 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 | - | Red neuronal artificial, algoritmo genético, visión por computadora |
Métodos de diagnóstico alternativos | General | ~75% | Análisis tradicional de laboratorio/visual |
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 las pruebas limitadas a una comercialización más amplia. Si bien tecnologías como la maquinaria guiada por GPS ya están muy extendidas, los robots agrícolas autónomos para tareas como el deshierbe y el monitoreo de cultivos solo se utilizan 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 ofrecerá servicios de monitoreo robótico 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 sofisticados de IA requieren una infraestructura técnica sofisticada y conocimientos especializados para su implementación y mantenimiento efectivos 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 soporte técnico insuficientes, lo que dificulta el despliegue e implementación efectivos de la IA. Esto conlleva una inversión significativa 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 enormes cantidades de datos personalizados de las explotaciones, como la configuración de los campos, el rendimiento de los cultivos y las prácticas agrícolas, lo que plantea graves problemas en cuanto a la privacidad y la seguridad de los datos de los agricultores. Las vulneraciones de seguridad que afectan a los datos agrícolas y a 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 pruebas de Internet de las Cosas (IoT) en granjas, con el fin de mejorar la producción agrícola y promover prácticas sostenibles. Entre las áreas de aplicación específicas se 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 |
2025 |
|
Año de pronóstico |
2026-2035 |
|
CAGR |
26% |
|
Tamaño del mercado del año base (2025) |
3 mil millones de dólares |
|
Previsión del tamaño del mercado para el año 2035 |
30.200 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 período de pronóstico, impulsado por la creciente demanda de plataformas de análisis 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 compañía 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 sanos y logrando la máxima producción.
Análisis del segmento tecnológico
Se prevé que el segmento de Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo represente el 45 % de la cuota de mercado, debido al papel crucial que desempeñan los algoritmos robustos en el análisis de datos agrícolas complejos y la generación de información práctica. 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 continuamente recomendaciones cada vez más precisas para la gestión de cultivos y la optimización de recursos. Trimble Inc. revolucionó la protección de cultivos con IA y tecnología de pulverización a nivel de planta, adquirida de la startup parisina Bilberry en octubre de 2023. Esta tecnología demuestra el control significativo de 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 aplicación
Se prevé que la agricultura de precisión alcance una cuota de mercado del 38 % para 2035, impulsada por la aplicación generalizada de métodos de gestión de cultivos específicos para cada terreno, que optimizan el uso de los recursos y la rentabilidad. Las soluciones de agricultura de precisión utilizan inteligencia artificial (IA) para interpretar la variabilidad del terreno y ofrecer asesoramiento personalizado sobre fertilización, riego y control de plagas, basado en las condiciones precisas del cultivo y el 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. Esto les permite tomar decisiones informadas que maximizan la producción con un mínimo uso 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 del conocimiento único que poseen los agricultores, desarrollado a lo largo de 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 |
|
Vishnu Nair
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Inteligencia Artificial en el Mercado Agrícola: Análisis Regional
Perspectivas del mercado norteamericano
Se prevé que Norteamérica mantenga una cuota de mercado del 36,4 % durante el período de pronóstico, consolidándose 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 precisa de cultivos, 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 tecnológica. Empresas estadounidenses, como Microsoft Corporation, IBM Corporation y Oracle Corporation, realizan importantes inversiones en plataformas de IA agrícola que dan servicio tanto al mercado nacional como al internacional. En 2023, el Instituto Nacional de Alimentación y Agricultura (NIFA) del USDA financió diversas iniciativas de IA, incluida la Iniciativa de Investigación Agrícola y Alimentaria (AFRI), centrada en la investigación de sistemas agrícolas con 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 sostenido gracias a los esfuerzos gubernamentales para promover 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 de la producción. En junio de 2025, el Gobierno de Canadá, a través del Consejo Nacional de Investigación (NRC), lanzó el programa «Desafío de la IA para la Productividad» con el fin de 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 alto nivel de madurez tecnológica (TRL) y prototipos basados en inteligencia artificial (IA) validados en condiciones operativas reales.
Perspectivas del mercado de Asia-Pacífico
Se prevé que el mercado de inteligencia artificial aplicada a la agricultura en la región Asia-Pacífico registre una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 21 % entre 2026 y 2035, impulsado por las rápidas iniciativas de digitalización, los programas de apoyo gubernamental y la creciente adopción de tecnologías agrícolas inteligentes en diversas economías regionales. La región cuenta con una importante inversión pública en la modernización de la agricultura, el desarrollo de infraestructura tecnológica y la capacitación de los agricultores para la adopción de la IA. Las explotaciones agrícolas a gran escala 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 en la agricultura está en auge gracias a una planificación gubernamental integral que impulsa el desarrollo de 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 integrando el modelo de IA DeepSeek para brindar a los agricultores orientación precisa, eficaz y práctica para la producción agrícola. La plataforma ofrece aplicaciones basadas en IA para la gestión de datos operativos y de fabricación, búsqueda legal inteligente e interacción visual multimodal, lo que impulsa una mayor innovación tecnológica y su integración con el crecimiento industrial.
El mercado de inteligencia artificial en la agricultura en India muestra un rápido crecimiento gracias a los esfuerzos de transformación digital liderados por el gobierno y las inversiones estratégicas en el desarrollo de tecnología agrícola y programas de apoyo a los agricultores. El gobierno de India promueve la adopción de la IA mediante programas de financiación masiva, el desarrollo de infraestructura y programas de investigación colaborativa para abordar integralmente los problemas agrícolas, como la agricultura de precisión, el monitoreo de cultivos y la gestión de la cadena de suministro. En julio de 2025, el gobierno de India inauguró el Centro de Innovación AgriTech en Meerut con el apoyo del Ministro de la Unión y el Centro de Excelencia en Inteligencia Artificial (AI COE) para la Agricultura del IIT Ropar: Annam AI. Este centro está equipado con sensores 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.
Perspectivas del mercado europeo
Se prevé que Europa experimente un desarrollo sostenido entre 2026 y 2035, impulsado por marcos regulatorios integrados que apoyan la agricultura sostenible, una amplia labor de investigación y desarrollo, y procesos estratégicos que respaldan la transformación digital en todos los ámbitos agrícolas. La Política Agrícola Común de la Unión Europea financia la adopción de tecnologías avanzadas, al tiempo que promueve la sostenibilidad ambiental y la agricultura de precisión. Las cadenas de suministro integradas, las instalaciones de producción de última generación y los marcos regulatorios progresistas apoyan la integración tecnológica y los programas de intercambio de datos que benefician al mercado.
El mercado de inteligencia artificial en la agricultura del Reino Unido está experimentando un crecimiento sustancial, impulsado en gran medida 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 masiva de la IA. En abril de 2024, el Gobierno del Reino Unido lanzó el programa SAIDAI (Scaling Agriculture Investment in Digital, AI, and Innovation) para impulsar y apoyar las innovaciones en la agricultura digital 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 proporcionar alimentos sanos y seguros mediante mejores rendimientos, menores pérdidas poscosecha y cadenas de suministro más eficientes.
La inteligencia artificial en la industria agrícola alemana se sustenta en 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 de vanguardia que permitan cumplir con los requisitos de la agricultura de precisión, la automatización y la sostenibilidad. 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 & Company
- Descripción general de la empresa
- Estrategia empresarial
- Ofertas de productos clave
- Desempeño financiero
- Indicadores clave de rendimiento
- Análisis de riesgos
- Desarrollo reciente
- Presencia regional
- Análisis FODA
- Trimble Inc.
- Corporación IBM
- Corporación Microsoft
- Corporación AGCO
- Bayer AG
- Oracle Corporation
- 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 continua 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 amplían su cartera de clientes en diversos sectores agrícolas.
Las últimas tendencias del mercado indican una sólida actividad innovadora y colaboraciones estratégicas que impulsan las capacidades de la inteligencia artificial y amplían las oportunidades de mercado en una amplia gama de aplicaciones agrícolas. Los líderes del sector siguen desarrollando productos innovadores y forjando alianzas para impulsar las capacidades tecnológicas y consolidar su posición competitiva. En julio de 2025, Bayer AG se asoció con AWS para crear un servicio MLOps de última generación que gestiona las operaciones de ciencia de datos a gran escala para las necesidades de análisis agrícola, con el objetivo de aumentar la producción de cultivos en un 50 % para 2050. Esta alianza apoya los principios de la agricultura sostenible, mejorando la salud del suelo mediante la adopción de métodos naturales para crear ecosistemas saludables, a la vez que se produce más alimento y se restaura el medio ambiente a través de la integración de soluciones integrales de innovación en ciencia de datos y agricultura 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 inteligencia artificial mediante sistemas avanzados de visión artificial y fusión de sensores que ajustan automáticamente 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 capacitación 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: Sep 12, 2025
- Report Format: PDF, PPT
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