Hace aproximadamente 12.000 años, los seres humanos comenzaron a dejar atrás el estilo de vida cazador-recolector para adoptar prácticas agrícolas basadas en la domesticación de plantas y animales. Esta transformación permitió el surgimiento de sociedades más complejas y asentamientos estables, gracias al desarrollo de herramientas como el arado, la utilización de tracción animal y los sistemas de riego. Durante milenios, la agricultura evolucionó de forma gradual, incorporando nuevas técnicas y herramientas empíricas. En la actualidad, la agricultura continúa transformándose de forma acelerada gracias a los avances en biotecnología, ingeniería genética, agricultura de precisión (AP) y sistemas inteligentes.
Estos desarrollos son especialmente relevantes en un contexto de crecimiento poblacional acelerado —con estimaciones que proyectan cerca de 11.000 millones de personas para 2067—, lo que incrementa la presión sobre los recursos agrícolas y ganaderos. Por ejemplo, la demanda mundial de proteína animal se duplicará en 2050. Ante estos desafíos, la AP se presenta como una solución clave para mejorar la eficiencia productiva y garantizar la seguridad alimentaria de manera sostenible.
¿Qué es exactamente la agricultura de precisión? La revolución silenciosa de la agricultura
La AP es una estrategia de gestión que recopila, procesa y analiza datos temporales, espaciales y específicos, y los combina con el fin de mejorar la eficiencia en el uso de los recursos, la productividad, la calidad, la rentabilidad y la sostenibilidad de la producción agrícola. La disponibilidad de tecnologías de AP ha aumentado sustancialmente en la última década. Los sensores y actuadores en la maquinaria agrícola han incrementado el rendimiento de los cultivos, al tiempo que han reducido drásticamente los insumos y el esfuerzo humano.
Asimismo, la AP se ha visto reforzada por extraordinarios avances tecnológicos que fusionan los mundos físico, digital y biológico. Las innovaciones tecnológicas, la disponibilidad de nuevas herramientas de análisis de imagen y la mayor capacidad de procesamiento de los dispositivos informáticos están mejorando significativamente los procesos de detección y clasificación de cultivos. Es decir, la AP permite monitorizar cultivos para poder anticiparnos, por ejemplo a los efectos nocivos de una plaga, evaluar necesidades hídricas o estimar rendimientos con una alta precisión con varias semanas de antelación a la temporada de cosecha. Además, la AP permite la implementación de sistemas que implementan dosis variables de fertilizantes y pesticidas mediante el uso de la información obtenida de los cultivos.
Aplicaciones prácticas: datos que se convierten en decisiones
En el contexto actual, donde los precios de los insumos agrícolas como fertilizantes, fitosanitarios y combustibles presentan una alta volatilidad, la AP se consolida como una estrategia clave para mejorar la eficiencia y sostenibilidad del sector agropecuario. Frente a este escenario, una de las principales aplicaciones de la AP es la aplicación variable de insumos, que permite ajustar en tiempo real la cantidad de productos utilizados en función de las condiciones específicas de cada parcela, de cada cultivo e incluso planta a planta.
Los datos recogidos en campo, a través de tecnologías como sensores LiDAR y cámaras de profundidad, RGB, multiespectrales o hiperespectrales —procesados por algoritmos de inteligencia artificial (IA)— y sistemas GPS integrados en la maquinaria agrícola y progresivamente más automatizada y robotizada, es posible detectar áreas concretas con necesidades particulares de tratamiento fitosanitario, fertilización o riego. Por ejemplo, al identificar rodales específicos de malas hierbas, se puede realizar la aplicación precisa de herbicidas únicamente donde es necesario, evitando el desperdicio de productos químicos y reduciendo costos. Esta técnica no solo mejora la rentabilidad, sino que también disminuye significativamente el impacto ambiental al reducir la cantidad de insumos usados.
Lo mismo ocurre con los fertilizantes, que se aplican según las necesidades del suelo y del cultivo, optimizando recursos y reduciendo la contaminación de aguas subterráneas. Otro aspecto fundamental es el manejo inteligente del agua. Gracias al uso de sensores, mapas georreferenciados e IA, se pueden identificar las zonas que realmente necesitan riego y calcular con precisión la cantidad requerida. Esto no solo incrementa el rendimiento del cultivo, sino que también resulta crucial en contextos de escasez hídrica.
¿Cómo gestionar de una forma eficiente y rentable esta gran cantidad de datos?
Los sistemas de información para la gestión agrícola mediante el uso de tecnologías digitales ayudan a gestionar y tomar decisiones basadas en datos
Los Sistemas de Información para la Gestión Agrícola (FMIS, por sus siglas en inglés “Farm Management Information Systems”) son plataformas digitales diseñadas para apoyar la gestión eficiente de las operaciones agrícolas, al permitir la captura, procesamiento, almacenamiento y evaluación de datos esenciales para el funcionamiento de una explotación. Estos sistemas constituyen la base para la integración de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) a nivel de campo, y son fundamentales para impulsar la innovación basada en datos en la agricultura del siglo XXI.
Los FMIS (Sistemas de Gestión de Información Agrícola) se presentan en diversos formatos, como software para ordenadores de escritorio y aplicaciones móviles, y pueden incorporar conectividad en la nube para garantizar el acceso y la sincronización de datos. Estos sistemas comerciales modernos integran una amplia gama de funcionalidades, que incluyen la planificación de operaciones de campo, implementación de buenas prácticas, gestión financiera y de inventarios, trazabilidad, recomendaciones específicas por sitio, gestión de maquinaria y recursos humanos, aseguramiento de la calidad, monitoreo de ventas y compras, y evaluación de riesgos.
Al recopilar información de múltiples procesos agrícolas —desde actividades operativas y financieras hasta aspectos de comercialización—, los FMIS permiten a los agricultores tomar decisiones más informadas, precisas y en el momento adecuado. Una función clave de los FMIS es la recolección y el análisis avanzado de datos generados por sensores instalados en maquinaria agrícola y vehículos. Estos sistemas integran información en tiempo real proveniente del equipo existente, al tiempo que incorporan las tareas y planes futuros para ser implementados. Gracias a esta gestión integral de datos, los FMIS contribuyen a reducir los costos de producción sin comprometer la calidad y la seguridad del producto.
A pesar de sus ventajas, los FMIS convencionales aún enfrentan desafíos relacionados con la interoperabilidad, debido a la existencia de diferentes estándares, lenguajes y protocolos de comunicación entre dispositivos y plataformas. Para superar estas limitaciones, los nuevos desarrollos modulares están incorporando modelos predictivos y descriptivos basados en IA.
Mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático (“machine learning”), estos sistemas pueden analizar conjuntos de datos complejos provenientes de diversas fuentes, permitiendo la toma de decisiones de forma automatizada. Además, los FMIS pueden integrar tecnología blockchain con el fin de mejorar la trazabilidad digital a lo largo de la cadena de valor agrícola. Esta integración garantiza la transparencia, la responsabilidad y la confianza en la documentación de las actividades agrícolas, desde las operaciones en el campo hasta las transacciones comerciales. Estas capacidades hacen de los FMIS herramientas indispensables para mejorar la sostenibilidad, la productividad y la resiliencia de la agricultura a escala global.
Un modelo agrícola en transformación: hacia una agricultura sostenible y resiliente basada en datos
La AP está creando un nuevo paradigma productivo donde ya no prevalecen únicamente la fuerza física o la experiencia empírica. Ahora, el éxito depende de la capacidad para gestionar información, interpretar datos y manejar tecnología avanzada. Los agricultores del futuro también serán analistas y operadores técnicos de sistemas digitales. Además, esta transformación requiere apoyo de políticas públicas que faciliten la adopción tecnológica, mejoren la infraestructura digital en zonas rurales y promuevan la capacitación especializada.
La AP representa una gran oportunidad no solo tecnológica, sino también ambiental y social. Permite reducir la huella ecológica de las actividades agrícolas, conservar recursos naturales esenciales, mejorar las condiciones laborales en el campo y asegurar la sanidad alimentaria para todos. Por tanto, lo que hace poco parecía ciencia ficción hoy es una realidad tangible: la convergencia entre lo físico, digital y biológico está redefiniendo la agricultura hacia un futuro más preciso, inteligente y sostenible.
Esta publicación es parte del proyecto de I+D+I PID2023-150108OB- financiado/a por MICIU/AEI/10.13039/501100011033/ FEDER, EU
Referencias
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Hugo Moreno Párrizas
Doctor en Agroingeniería
Dionisio Andújar Sanchez
Doctor Ingeniero Agrónomo
