Los efectos positivos de la incorporación de la inteligencia artificial y la robótica en la agricultura pueden explicarse a través de cinco aspectos clave. En primer lugar, estas tecnologías permiten asumir labores peligrosas para los seres humanos, como el manejo de agroquímicos o la recolección en condiciones meteorológicas adversas. En segundo lugar, destacan por su capacidad para ejecutar tareas repetitivas y monótonas con altos niveles de eficiencia y precisión, superando las limitaciones físicas y cognitivas del trabajo humano. En tercer lugar, pueden desempeñar funciones analíticas y computacionales que facilitan la toma de decisiones agronómicas a partir de grandes volúmenes de datos. En cuarto lugar, estos sistemas representan una solución frente al rechazo de ciertos trabajos agrícolas por parte de la mano de obra humana, ya sea por su dureza o escasa rentabilidad. Finalmente, la robótica puede contribuir significativamente a mitigar la escasez de mano de obra, fenómeno especialmente visible en regiones donde el éxodo rural o las políticas migratorias restringen el acceso a mano de obra estacional. Todo ello se traduce, además, en una reducción considerable de los costes de producción y mantenimiento para las empresas del sector.
Siembra de precisión robotizada
Los robots sembradores representan una innovación clave en la agricultura moderna, al mejorar significativamente la eficiencia del proceso de siembra. Estos dispositivos automatizados colocan las semillas con gran precisión, lo que permite reducir el desperdicio, optimizar el uso del terreno y generar importantes ahorros de tiempo y costos para los agricultores. Además, los equipos de siembra actuales, que se acoplan a tractores, aumentan la compactación del suelo y el consumo de combustible, siendo los sistemas robotizados más ligeros. Para operar de manera autónoma, estos robots emplean avanzadas tecnologías de navegación que combinan posicionamiento relativo y absoluto. Utilizan métodos como la navegación por estima y sistemas de geoposicionamiento junto con sensores diversos —incluyendo ultrasónicos, infrarrojos o sistemas LiDAR. Entre las soluciones de posicionamiento, el sistema GNSS (Global Navigation Satellite System) es el más comúnmente utilizado. Además, los algoritmos de localización y navegación, como el denominado SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), permiten que estos robots se orienten y se desplacen con precisión en entornos agrícolas complejos.
Por otro lado, el desarrollo de flotas autónomas —conjuntos de robots que trabajan de manera coordinada en un mismo campo— ya ha comenzado a implementarse en el ámbito agrícola, lo que ha permitido aumentar de forma significativa la eficiencia operativa. Esta innovación permite que múltiples unidades trabajen de forma simultánea y organizada, optimizando tiempos y recursos. Además, se han logrado avances destacados en el diseño de robots de siembra comerciales. Estos equipos pueden operar tanto de forma independiente como integrados en flotas inteligentes, adaptándose a las necesidades específicas de cada explotación agrícola y potenciando la precisión en las labores de siembra.
Gestión robotizada inteligente de malas hierbas
Uno de los principales desafíos que enfrenta la producción agrícola a nivel global es la presencia de malas hierbas, responsables de pérdidas que oscilan entre el 40 % y el 60 % del rendimiento. A escala mundial, se estima que estas plantas no deseadas provocan una pérdida del 13,2 % en la producción de cultivos cada año, lo que equivale al suministro anual de alimentos para aproximadamente mil millones de personas. Este problema se agrava por diversos factores, entre ellos la creciente resistencia de las malas hierbas a los herbicidas sintéticos, su papel como hospedadoras de plagas y enfermedades, la introducción de especies invasoras debido al comercio internacional, la progresiva restricción en el uso de sustancias activas y la dependencia generalizada de herbicidas en los sistemas agrícolas convencionales. La inteligencia artificial (IA) se presenta como una herramienta clave para automatizar el control de malas hierbas en la agricultura.
Robots dotados de sensores, cámaras e IA son capaces de recorrer los campos, identificar y tratar selectivamente las malas hierbas con alta precisión, incluso en fases tempranas de desarrollo o cuando están solapadas con cultivos. Ejemplos como Farming Revolution y Naïo Technologies han desarrollado sistemas autónomos guiados por GPS e IA capaces de diferenciar entre cultivos y malas hierbas y adaptándose a diversos tipos de cultivos. Otras soluciones, como las de Farmdroid FD20® y Bosch Deepfield Robotics, incorporan energía solar y capacidades colaborativas entre múltiples robots (enjambres), aumentando la eficiencia. En el caso del sistema KULT-iSelect®, se destacan su precisión y la capacidad de distinguir entre malas hierbas perjudiciales y aquellas con valor ecológico, favoreciendo la biodiversidad, aunque su baja velocidad limita su uso en explotaciones grandes.
Finalmente, el proyecto MixWeeding, liderado por el CSIC, promueve un enfoque agroecológico en el manejo sostenible de malas hierbas mediante tecnologías como visión por computador e IA. Este proyecto busca adaptar el control mecánico y químico de malas hierbas a condiciones específicas de cada cultivo. El proyecto propone una integración profunda y universal —los agricultores podrán integrar el sistema independientemente del fabricante— de la IA en la agricultura, avanzando hacia sistemas autónomos capaces de tomar decisiones en tiempo real y fomentando una agricultura más sostenible y alineada con las exigencias ambientales actuales.
De la mano humana al brazo robótico: avances en cosecha automatizada
Los robots cosechadores representan una de las aplicaciones más avanzadas de la automatización en la agricultura, diseñados para afrontar uno de los procesos más exigentes en términos de tiempo, mano de obra y precisión: la recolección de cultivos. Además, la cosecha agrícola tradicional presenta una gran dependencia de la mano de obra, debido a la grave escasez de mano de obra en muchas regiones. Estos robots, equipados con sensores, cámaras de alta resolución, sistemas de visión por computador e inteligencia artificial, tienen la capacidad de identificar frutos maduros, calcular la mejor forma de recolectarlos y ejecutar la acción sin dañar el producto ni la planta.
Los robots cosechadores actuales están diseñados para adaptarse a condiciones variables del entorno y a una amplia gama de frutas y hortalizas. Algunos modelos avanzados, como los utilizados en la recolección de fresas, tomates o pimientos, pueden trabajar en invernaderos, incluso durante la noche, gracias a sistemas de iluminación integrados. Uno de los retos principales en la cosecha automatizada es la detección precisa del grado de madurez. Para ello, los robots integran algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) que les permiten aprender de ejemplos y mejorar su capacidad de decisión con el tiempo.
Asimismo, brazos robóticos equipados con herramientas especializadas permiten una recolección cuidadosa, preservando la calidad del fruto y evitando pérdidas. Una de las tecnologías emergentes más prometedoras en la agricultura es la cosecha selectiva. Estos sistemas avanzados permiten a los robots identificar con precisión qué frutos están maduros y listos para ser recolectados, mientras dejan en la planta aquellos que aún no lo están. De esta forma, se optimiza el rendimiento de la cosecha al evitar pérdidas y permitir varias recolecciones en el mismo cultivo. Gracias a esta capacidad, los robots cosechadores resultan especialmente valiosos en cultivos donde la recolección manual requiere mucho tiempo, esfuerzo y coste.
Robotización agrícola y reconfiguración del trabajo rural
La incorporación de robots en la agricultura transformará progresivamente el mercado laboral. Por un lado, estas tecnologías permitirán paliar el déficit de mano de obra y mejorar la calidad de vida de los trabajadores. Por otro lado, gracias a los sistemas de automatización basados en inteligencia artificial, también podrán mejorar la eficiencia de los operadores en ciertas tareas. Paralelamente, la digitalización del sector agrícola está generando una creciente demanda de profesionales altamente cualificados, especialmente en áreas como el desarrollo de software y la integración de sensores. No obstante, esta transformación tecnológica conlleva importantes desafíos. Entre ellos se encuentran cuestiones legales aún por resolver, la creciente dependencia de fabricantes que operan con sistemas cerrados y los problemas de compatibilidad entre distintas tecnologías. Además, es fundamental abordar aspectos éticos y garantizar la seguridad tanto de las personas como de los animales en entornos agrícolas automatizados.
Esta publicación es parte del proyecto de I+D+I PID2023-150108OB- financiado/a por MICIU/AEI/10.13039/501100011033/ FEDER, EU
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Hugo Moreno Párrizas
Doctor en Agroingeniería
Dionisio Andújar Sanchez
Doctor Ingeniero Agrónomo
