La IA deja el escritorio y entra al campo con robots, sensores y sistemas autónomos

Fuente y Fotografía: Diario Frutícola | Por: Andrea Bustos

La agricultura dejó de mirar la inteligencia artificial como una promesa lejana para empezar a exigirle resultados concretos en terreno. Esa es la tesis central de "From hype to physical intelligence: How AI, robotics, and biotechnology are reshaping agriculture", difundido por World Agri-Tech en la antesala del World Agri-Tech Innovation Summit de San Francisco, que se realizara el 17 y 18 de marzo 2026, en esa ciudad estadounidense.

Acá hay miradas de actores que hoy están empujando la frontera tecnológica del agro, desde Google y Syngenta hasta Yara, Driscoll's, Heritable Agriculture y el Innovative Genomics Institute, con un mensaje común: la conversación global está migrando desde la experimentación hacia la ejecución, y el campo es el escenario donde la IA tendrá que demostrar que puede percibir, razonar y actuar en sistemas complejos y cambiantes.

El foco es la "inteligencia física" y su derivada más ambiciosa, la "IA agéntica". No se trata de modelos que solo analizan o recomiendan, sino de sistemas capaces de operar de manera autónoma o semiautónoma, integrando percepción, decisión y acción.

Brian Crook, responsable de arquitectura de soluciones de Cloud AI en Google, lo resume como un desplazamiento desde los chatbots sobrevalorados hacia inteligencia que se "actualiza" en el mundo real, con un diseño híbrido donde la nube asume el razonamiento a gran escala, mientras la inferencia sucede "en el borde", directamente en máquinas que trabajan en el predio.

De la retórica a las cifras: cuando la IA devuelve dinero al productor

Uno de los puntos más relevantes es que la etapa de "pruebas de concepto" empieza a dar paso a indicadores duros. El ejemplo más citado es John Deere y su sistema See & Spray, que en 2025 habría cubierto más de cinco millones de acres y logrado reducciones verificadas de herbicidas de 50% a 60%, un ahorro directo que, según Crook, impacta de forma tangible la rentabilidad del agricultor.

La idea subyacente es clave para cualquier productor o exportador es la adopción tecnológica no se consolida por novedad, sino por retorno económico, y cuando el ahorro de insumos se vuelve visible, el salto de escala se acelera.

Feroz Sheikh, CIO y CDO de Syngenta Group, pone paños fríos y plantea que mucha de la adopción actual sigue siendo incremental, enfocada en convertir analítica existente en lenguaje natural mediante modelos grandes de lenguaje. Es útil, sobre todo para agricultores con menos acceso a asesoría técnica, pero todavía no representa, a su juicio, el cambio "fundacional" que se anuncia.

La tensión entre valor inmediato y transformación estructural atraviesa todo: hay avances reales, pero no todo lo que se etiqueta como IA reconfigura la producción.

Biotecnología: del descubrimiento "por suerte" al descubrimiento "por diseño"

Si la robótica es el rostro visible de la inteligencia física, la biotecnología aparece como el tablero estratégico de largo plazo. Se sostiene que la IA está moviendo a la industria desde el "descubrimiento por suerte" hacia el "descubrimiento por diseño", acelerando procesos que tradicionalmente toman décadas.

Crook menciona herramientas como AlphaFold y plataformas genéticas guiadas por IA que estarían comprimiendo ciclos de I+D desde 15 años a menos de 10, ampliando la ventana de retorno de la innovación bajo protección de patentes.

Syngenta, según Sheikh, ya incorpora IA a lo largo de todo su pipeline de investigación para identificar rasgos que ayuden a los cultivos a tolerar estrés biótico y abiótico, diagnosticar problemas antes y reducir impactos ambientales, remarcando que incluso recortar un 10% de tiempo o costo en I+D se traduce en valor económico significativo.

En la misma línea, Scott Komar, vicepresidente senior de I+D global de Driscoll's, afirma que la IA está acelerando la ganancia genética en 20 programas de mejoramiento de berries, apoyando su iniciativa "More Berries, Less Resources" y el objetivo de resiliencia climática en distintos continentes.

Heritable Agriculture agrega una "radiografía" por capas que aterriza el discurso: en una primera etapa, la IA ya estaría reduciendo hasta en 50% los tiempos de ensayos de campo mediante optimización de mejoramiento y "product placement" a nivel genómico; luego vendría el descubrimiento de genes causales; y, en un horizonte más largo, la edición a nivel de pares de bases para diseñar cultivos cada vez más personalizados.

Es una promesa potente para el agro exportador, pero con advertencias. Bradley Ringeisen, del Innovative Genomics Institute, subraya que la agricultura aún está más atrás que la biomedicina en esta curva y que el avance dependerá de contar con más genomas diversos secuenciados y mejores datos fenotípicos.

La conclusión es incómoda pero realista: la IA solo será tan buena como los datos que la alimentan.

Robótica: cuando la inteligencia se muda al campo

La robótica aparece en el reportaje como el espacio donde la inteligencia física comienza a materializarse "hoy". Se menciona una nueva ola de modelos fundacionales robóticos impulsados por empresas como Physical Intelligence, Figure y también por iniciativas asociadas a Google, diseñados para operar en entornos no estructurados sin estar programados para cada escenario.

En agricultura, eso significa máquinas que deben enfrentar barro, luz variable, cultivos impredecibles y superficies irregulares, condiciones que históricamente frenaron la automatización.

Syngenta, ya despliega robótica en campos de ensayo e invernaderos para observar lo que tractores y drones no captan bajo hojas o en canopias densas, abriendo nuevas capas de información agronómica.

Yara International, a través de Rejane Souza, SVP of Global Innovation, pone el foco en operaciones donde la confiabilidad comercial ya se vuelve alcanzable: esparcidores y pulverizadores autónomos que elevan precisión y, al mismo tiempo, generan datasets de alta calidad que retroalimentan modelos de nutrición basados en IA. Aun con estos avances, la autonomía total, especialmente en cultivos de especialidad, sigue siendo una apuesta de más largo aliento.

Impacto cercano versus transformación profunda

Acá se ordena el momento actual como un contraste entre ganancias inmediatas y una ambición de largo plazo que todavía se está construyendo. En el corto plazo, Crook menciona ahorros de insumos de US$ 20 a 30 por acre gracias a robótica de precisión, aumentos de ganancias de 26% y reducciones de pesticidas de 38% en pilotos de manejo de plagas con IA en India, además de ciclos de mejoramiento más rápidos y una asignación más precisa de variedades y productos.

Para productores y exportadores, estas cifras importan por una razón práctica: apuntan a competitividad, a huella ambiental y a cumplimiento de estándares, todo a la vez.

A largo plazo, el horizonte se vuelve más ambicioso con la idea de "world models" capaces de simular sistemas complejos, lo que permitiría gestionar riesgo climático y logístico con un nivel de anticipación radicalmente superior.

Se menciona WeatherNext 2.0 de Google como ejemplo de velocidad y escala, al señalar que podría generar un pronóstico global de 15 días en menos de 60 segundos, una capacidad que, de masificarse, impactaría decisiones de abastecimiento, logística, seguros y pricing de riesgo climático.

Inversión selectiva y la búsqueda de un "Android para la agricultura"

Un apartado especialmente relevante para entender el ritmo de adopción es el de inversión. Sheikh advierte sobre capital guiado por hype y valorizaciones infladas, y plantea que los ganadores serán las ideas que cambien cómo trabajan agricultores e investigadores, no las que solo digitalicen el flujo actual.

Brandley Zamft, CEO and Co-Founder of Heritable Agriculture, añade que la inversión de venture capital en agricultura ha caído con fuerza en los últimos tres años, incluso cuando la financiación en IA sube en otros sectores, empujando a startups a autodefinirse como "AI-first" sin necesariamente tener acceso a datos suficientes para sostener esa promesa.

Aquí surge una propuesta que podría marcar agenda: construir una infraestructura compartida, un "Android para la agricultura", una capa horizontal de inteligencia donde grandes tecnológicas aporten stacks base de IA, motores de simulación y seguridad, mientras el agronegocio invierte donde reside la ventaja competitiva: agronomía propietaria, conocimiento biológico aplicado y resultados productivos verificables.

La visión coincide con la de Yara, que anticipa un giro desde productos aislados hacia sistemas integrados donde convergen ciencia del suelo, biología, agronomía digital y robótica para generar outcomes medibles.

La agricultura entra en una "era agéntica" donde la IA ya está reduciendo costos, acelerando descubrimiento y mejorando precisión, pero donde lo verdaderamente transformador dependerá de datos reales, despliegue en condiciones productivas y colaboración entre proveedores tecnológicos, ciencia aplicada y agricultores.