En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha penetrado profundamente en nuestra vida cotidiana, con ChatGPT como ejemplo emblemático. Así como Google irrumpió en nuestra rutina para convertirse en la principal herramienta de búsqueda de información, la IA permite hoy predicciones más precisas y tempranas en ámbitos esenciales como la salud, las finanzas y muchos otros. La agricultura ocupa un lugar central en este panorama, pues de ella depende la seguridad alimentaria mundial y el sustento de millones de productores, aun cuando enfrenta el empeoramiento de las condiciones de cultivo por el cambio climático, la escasez de agua y suelo, y la urgencia de elevar la producción para una población global proyectada en cerca de 9.300 millones de habitantes hacia 2050.
En América Latina, la adopción de tecnologías basadas en inteligencia artificial (IA) promete un impacto económico significativo en la agricultura, un sector que aporta en promedio el 7% al PIB regional y sostiene economías claves con alto potencial exportador. Sin embargo, esta promesa choca contra una heterogeneidad estructural marcada: por un lado, agroindustrias tecnificadas listas para integrar IA; por el otro, pequeñas unidades familiares que luchan con la sostenibilidad, el cambio climático y la necesidad de mayor eficiencia productiva. Esta dualidad genera brechas de productividad entre países, agravadas por obstáculos como la falta de conectividad rural, datos de calidad insuficiente y la urgente necesidad de capacitar a productores, lo que reduce drásticamente el impacto económico potencial.
Aun con estas barreras, la IA emerge como una herramienta vital para mitigar la crisis agrícola inminente de las próximas décadas, aunque desbloquear su potencial exige comprender el modelo histórico de crecimiento en la región que tradicionalmente fue impulsado por la expansión de la frontera agrícola y un aumento de la fuerza laboral, más que por innovación tecnológica genuina. Este patrón ha agudizado un debate clásico entre el crecimiento por expansión —más tierra y mano de obra— y el por intensificación —más tecnología y eficiencia—En varios países, por ejemplo, la ganadería se desplaza a zonas áridas y semiáridas para liberar terreno a cultivos como la soja, que junto al trigo y maíz han paradójicamente adoptado avances como maquinaria a gran escala y siembra directa, permitiendo manejar extensiones inmensas con mínima mano de obra.
El contraste es evidente en economías regionales dominadas por fruticultura, horticultura y producciones intensivas, donde la disponibilidad histórica de mano de obra barata ha sido un pilar de competitividad que, irónicamente, frena la adopción tecnológica. Este rezago bloquea la transición hacia modelos más intensivos, sostenibles y capaces de generar valor agregado para la exportación, justo los ámbitos donde la IA podría desempeñar un rol transformador al optimizar recursos, predecir riesgos y elevar la resiliencia frente al clima cambiante.
En una encuesta realizada por el World Economic Forum (2025), «Latin America in the Intelligent Age: A New Path for Growth», se muestra que solo el 23% de las organizaciones latinoamericanas generan algún valor económico a partir del uso de la IA, y solo el 6% en toda la región reporta una creación significativa de valor a partir de la IA (World Economic Forum, 2026).
La FAO destaca impactos concretos de la IA en la agricultura: ante la escasez de agua, el riego predictivo puede reducir hasta un 30% el consumo; frente al cambio climático, las alertas tempranas elevan la resiliencia en un 20%; y con el monitoreo por drones, los rendimientos pueden aumentar un 15%. (Vincent Martin, Director de la Oficina para la Innovación de la FAO)
Siendo la agricultura un sector de alto impacto económico, es lógico pensar que la adaptación de tecnologías basadas en IA podría permitir al sector aprovechar las ventajas existentes en la competitividad global. Para ello será necesaria una acción combinada entre el sector oficial y el privado.
Estrategias a largo plazo que generen procesos empresariales holísticos que incorporen inteligencia artificial desde la parcela hasta el supermercado, empezando con soluciones simples como sensores y plataformas en la nube, y escalando hacia automatización y analítica avanzada como la agricultura de precisión, monitoreo de cultivos y modelos de producción que ajusten fechas de siembra y cosecha, predicción de rendimientos, acceso a mercados, etc.
Además, los tomadores de decisiones deberán priorizar acciones concretas que impulsen la adopción de prácticas y tecnologías inteligentes que aumenten la productividad, mejoren la adaptabilidad de las actividades agropecuarias a los desafíos que nos impone la crisis climática y garanticen a la población seguridad alimentaria. No menos importante es, junto con el sector privado, construir capacidades que permitan formar a personal técnico y gerencial en datos, uso de plataformas y toma de decisiones apoyada en IA.
Sin acción público-privada inmediata, América Latina arriesga US$50 mil millones anuales en pérdidas agroclimáticas para 2030 (FAO, 2025), mientras competidores asiáticos capturan el 25% de mercados premium que hoy domina la región (WEF, 2025).
Es hora de intensificar, no expandir.
