ERA Group señala que el sector agroalimentario atraviesa una crisis marcada por el aumento generalizado de los costes. Los costes de producción, como las semillas y fertilizantes, han subido considerablemente, al igual que los de mano de obra y energía. También se ha producido un encarecimiento de los embalajes y envasados y un incremento de los costes de distribución, especialmente del precio de los combustibles. Todo ello, agravado por los efectos del cambio climático y la escasez de recursos clave como el agua, complica aún más la labor de los productores agrícolas.
Sin embargo, la irrupción de la tecnología está transformando rápidamente el sector agroalimentario, ofreciendo soluciones avanzadas que impulsan la sostenibilidad y mejoran la eficiencia operativa. De hecho, según un informe de IMARC Group, se estima que la IA en la agricultura alcanzará un valor de mercado global de 10,1 mil millones de dólares para 2032, con una tasa de crecimiento anual del 20,51% durante el período 2024-2032.
La agricultura de precisión, basada en la integración de la IA, permite una toma de decisiones más informada a través de los datos. Los drones equipados con cámaras inteligentes pueden vigilar el estado de los cultivos, detectar enfermedades en una fase temprana y evaluar las condiciones del suelo con una precisión sin precedentes. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan estos datos y proporcionan recomendaciones sobre el riego, la fertilización y el control de plagas, optimizando así el uso de los recursos y aumentando el rendimiento. Estas tecnologías no solo mejoran la productividad, sino que también reducen el impacto ambiental de la actividad agrícola.
La Universidad de Córdoba, por ejemplo, ha desarrollado un modelo que predice la demanda de agua en el regadío con 7 días de antelación. Esto supone un mejor uso del agua y una reducción de los costes de la energía.
Beneficios que hacen que la IA alivie la presión sobre la rentabilidad de la industria agroalimentaria
- IA como aliada de la sostenibilidad: gracias a la aplicación de la IA, los agricultores pueden optimizar el uso de recursos como el agua, los fertilizantes y los pesticidas. Los drones y los sensores recopilan datos en tiempo real sobre el estado de los cultivos, las condiciones del suelo y los parámetros meteorológicos. A continuación, los algoritmos analizan esta información para ofrecer recomendaciones precisas, garantizando que los recursos se utilizan de manera eficiente y sólo donde sea necesario. Por otra parte, su carácter predictivo puede optimizar la logística de la cadena de suministro y, por tanto, reducir las distancias en el transporte y el consumo de combustible. Asimismo, esta tecnología puede ayudar a controlar y gestionar el ganado, optimizando las prácticas de alimentación y reduciendo las emisiones de metano, uno de los principales gases de efecto invernadero. En consonancia con los objetivos ASG (Ambientales, Sociales y de Gobernanza), la IA permite una mayor transparencia y trazabilidad en la cadena de suministro agroalimentaria. La tecnología Blockchain garantiza que cada paso de la cadena quede registrado y verificado. Esta trazabilidad ayuda a las empresas a cumplir los requisitos normativos y ofrece a los consumidores garantías sobre la sostenibilidad de sus alimentos.
- Reducción del consumo energético: la IA está mejorando la eficiencia energética en varias fases de la producción de alimentos. El mantenimiento predictivo es un buen ejemplo, ya que los algoritmos analizan los datos de la maquinaria para anticipar posibles fallos y programar el mantenimiento antes de que se produzcan las averías. La optimización de procesos es otra área clave en la que la IA consigue generar ahorros energéticos. En las plantas de procesamiento de alimentos, la IA puede analizar los datos de producción para identificar ineficiencias y recomendar ajustes que mejoren el uso de la energía. Por ejemplo, optimizando los procesos de calefacción y refrigeración, lo que asegura que la energía se utiliza sólo cuando es necesaria y mantiene la temperatura óptima.
- Una cadena de suministro con IA: una de las principales formas en que la IA está transformando las cadenas de suministro es a través de la mejora de la previsión de la demanda. Los métodos tradicionales suelen basarse en datos históricos de ventas, cuya precisión puede ser limitada. Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes cantidades de datos, como las tendencias del mercado, la actividad en las redes sociales, los patrones meteorológicos y los indicadores económicos, para elaborar previsiones muy precisas de la demanda. Esta información permite a los fabricantes alinear mejor sus líneas de producción, niveles de inventario y estrategias de distribución con la demanda real del mercado, evitando tanto la sobreproducción como el desabastecimiento. En cuanto a logística, los algoritmos de inteligencia artificial pueden analizar un sinfín de factores, como las condiciones del tráfico, los precios del combustible y los plazos de entrega para determinar las rutas de transporte más eficientes. Esto reduce el consumo de combustible, disminuye los costes de transporte y minimiza los plazos de entrega.
“La implantación de la IA no es solo una mejora tecnológica, sino un imperativo estratégico. Gracias a ella, las empresas agroalimentarias pueden sortear mejor la inestabilidad económica, mejorar su eficiencia operativa y alinearse con los objetivos de sostenibilidad” declara Fernando Vázquez, socio consultor y co-area developer en ERA Group España.
