El mercado global de IA en la agricultura alcanzó un valor de 2580 millones de dólares en 2025 y se prevé que crezca de 3160 millones de dólares en 2026 a 16 180 millones de dólares en 2034, registrando una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 22,63 % durante el período de previsión de 2026 a 2034. América del Norte dominó el mercado de IA en la agricultura con una cuota de mercado del 38,5 % en 2025.
La inteligencia artificial (IA) se utiliza actualmente de forma habitual en el sector agrícola para aumentar el rendimiento de los cultivos sin sacrificar la calidad. La atención de los agricultores se ha desplazado de las técnicas agrícolas convencionales al perfeccionamiento del producto mediante métodos agrícolas mejorados, como drones, sistemas automatizados y robots, debido al aumento de la investigación y el desarrollo de tecnología robótica sofisticada en la industria agrícola. Como resultado, los agricultores emplean ahora técnicas más avanzadas. Debido a la creciente demanda, los agricultores están invirtiendo en métodos agrícolas más eficientes, lo que requiere la implementación de sistemas agrícolas automatizados. La inteligencia artificial (IA) en la agricultura utiliza tecnología cognitiva para mejorar la capacidad de aprendizaje, razonamiento, comprensión e interacción de los cultivos.
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La IA en la agricultura está evolucionando desde pequeños proyectos piloto hacia una gestión agrícola práctica basada en datos. Una tendencia clave es la integración de la IA con imágenes satelitales, drones, sensores IoT y herramientas de agricultura de precisión para monitorear la salud de los cultivos, detectar el estrés y mejorar las decisiones sobre el riego y el uso de fertilizantes. La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) destacó recientemente que la combinación de la teledetección con la aplicación de fertilizantes específicos para cada sitio puede reducir el uso de fertilizantes hasta en un 40%, manteniendo o aumentando el potencial de rendimiento de grano entre un 15% y un 20% en los sistemas de producción de arroz. Otra tendencia emergente es el desarrollo de modelos de IA específicos para la agricultura y herramientas de IA generativa que pueden brindar asesoramiento personalizado basado en las condiciones locales del suelo, el clima y los cultivos. En 2026, la Comisión Europea enfatizó la necesidad de conjuntos de datos agrícolas de alta calidad y modelos de IA específicos para el sector con el fin de mejorar la precisión y la confiabilidad.
La creciente necesidad de monitoreo de ganado en tiempo real
Una de las tendencias más cruciales en inteligencia artificial en la agricultura es la creciente necesidad de monitorear el ganado. Las granjas lecheras ahora pueden monitorear individualmente todas las características de comportamiento de un rebaño utilizando tecnologías avanzadas de IA, como el reconocimiento facial de animales y la clasificación de imágenes, junto con la puntuación de la condición corporal y los patrones de alimentación. Esto tiene el potencial de provocar un cambio revolucionario en la forma en que los agricultores ven las tierras de cultivo, tanto en términos de tiempo como de esfuerzo. Además, los agricultores están empleando cada vez másvisión artificialpara distinguir los patrones del pelaje y los rasgos faciales, controlar el consumo de agua y alimento, registrar la temperatura corporal y hacer un seguimiento del comportamiento para vigilar la salud de su ganado.
Falta de experiencia con tecnologías emergentes
Es fundamental reconocer las diferencias entre los sectores agrícolas de los países desarrollados y los emergentes. La agricultura con inteligencia artificial podría ser útil en algunos lugares, pero su comercialización podría ser difícil en zonas donde aún no es común. La mayoría de los agricultores necesitarán ayuda para su implementación. Con frecuencia, los agricultores consideran que la IA se limita al ámbito digital y quizás no comprendan cómo esta tecnología puede mejorar su capacidad para cultivar la tierra. Esto no se debe a que sean anticuados o teman al cambio, sino a su desconocimiento de la aplicación práctica de las herramientas de IA. Sin embargo, los proveedores de tecnología tienen mucho trabajo por delante para ayudar a los agricultores a implementar la IA correctamente.
La mano de obra agrícola está disminuyendo constantemente.
La escasez de mano de obra cualificada, el envejecimiento de los agricultores y el desencanto de las nuevas generaciones con la agricultura contribuyen a la recesión, impulsando la tendencia hacia la automatización de las operaciones agrícolas. A medida que disminuye el número de personas que trabajan en la agricultura, las instituciones públicas y comerciales invierten cada vez más en soluciones de automatización basadas en inteligencia artificial (IA) para paliar la escasez de mano de obra. El mundo desarrollado no es ajeno a esta tendencia a la baja. El sector agrícola en Asia y el Pacífico sufre una grave escasez de mano de obra debido al envejecimiento de la población. Por las causas mencionadas, se prevé que el mercado de la inteligencia artificial en la agricultura experimente un gran auge en los próximos años.
El mercado de la IA en la agricultura se enfrenta a varios desafíos que podrían ralentizar su adopción generalizada. Los altos costos del software de IA, los sensores, los drones, los equipos automatizados y los servicios de datos pueden ser difíciles de gestionar para los pequeños y medianos agricultores. La conectividad a internet limitada y la infraestructura digital poco fiable en las zonas rurales también restringen el acceso a las soluciones de IA basadas en la nube. Otro problema importante es la falta de datos agrícolas estandarizados y de alta calidad necesarios para entrenar modelos de IA precisos. Los agricultores también pueden tener inquietudes sobre la privacidad, la propiedad y la seguridad de los datos. Además, las escasas habilidades digitales y la falta de soporte técnico pueden dificultar el uso de las herramientas de IA. Las diferencias en el clima, el suelo y las prácticas agrícolas pueden reducir aún más la precisión de los modelos de IA desarrollados para otras regiones.
El mercado de la IA en la agricultura se segmenta en hardware, software y servicios. El hardware se consolidó como el segmento líder, representando el 42,6 % de la cuota de mercado en 2025. Esta sólida posición se ve respaldada por la creciente adopción de sensores, drones, cámaras, maquinaria autónoma y otros equipos agrícolas conectados con IA, que ayudan a los agricultores a recopilar datos de campo en tiempo real y a mejorar la eficiencia operativa.
El mercado se segmenta por tecnología en aprendizaje automático y aprendizaje profundo, análisis predictivo y visión artificial. Se prevé que la visión artificial sea el segmento tecnológico de mayor crecimiento, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 26,1 % entre 2026 y 2034. Su crecimiento se debe al uso cada vez mayor de esta tecnología en el monitoreo de cultivos, la detección de enfermedades de las plantas, la identificación de malezas, la clasificación de frutas y las operaciones agrícolas automatizadas.
El segmento de aplicaciones incluye agricultura de precisión, análisis de datos con drones, robots agrícolas, monitoreo de ganado y otros. La agricultura de precisión lideró el mercado, con una cuota del 39,7 % en 2025. Su predominio se debe al creciente uso de la IA para analizar datos de suelo, clima, cultivos y terrenos, lo que permite a los agricultores optimizar el riego, la aplicación de fertilizantes, la gestión de cultivos y la productividad agrícola en general.
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América del Norte es el mayor mercado regional de IA en la agricultura, con una cuota de mercado del 38,5 % y un valor de mercado de 990 millones de dólares. Se prevé que la región crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 23,8 %. Este crecimiento se ve impulsado por la creciente adopción de la agricultura de precisión basada en IA, la maquinaria agrícola autónoma, la monitorización de cultivos, el análisis predictivo y las soluciones de agricultura inteligente. Estas tecnologías ayudan a los agricultores a mejorar la productividad, optimizar el uso de los recursos y tomar decisiones basadas en datos.
Estados Unidos forma parte de la región de Norteamérica. El crecimiento de la región se ve impulsado por la creciente adopción de la agricultura de precisión basada en inteligencia artificial, la maquinaria agrícola automatizada, el análisis de datos y las tecnologías de agricultura inteligente. Estas soluciones ayudan a los agricultores a mejorar la productividad, optimizar el uso de los recursos y tomar mejores decisiones basadas en datos agrícolas en tiempo real.
Canadá forma parte de la región de Norteamérica. El crecimiento del mercado en la región se debe al uso cada vez mayor de tecnologías basadas en inteligencia artificial (IA) para la agricultura de precisión, la automatización agrícola, el monitoreo de cultivos y la toma de decisiones basada en datos. Las herramientas de IA están contribuyendo a mejorar la eficiencia agrícola y optimizar el uso de los recursos agrícolas.
Europa representó el 24,2 % del mercado de la IA en la agricultura, con un valor de mercado regional de 620 millones de dólares. Se prevé que la región crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 22,6 %. El crecimiento del mercado se debe al uso cada vez mayor de la IA en la agricultura de precisión, la automatización agrícola, la monitorización de cultivos y la gestión agrícola inteligente. Las soluciones basadas en IA contribuyen a mejorar la eficiencia operativa y a fomentar un uso más sostenible de los recursos agrícolas.
El Reino Unido forma parte de la región europea. El crecimiento en toda la región se debe al creciente interés en la agricultura de precisión, el análisis basado en IA, la automatización y la monitorización inteligente de cultivos. Estas tecnologías contribuyen a mejorar la productividad agrícola y a fomentar prácticas agrícolas más eficientes.
Francia forma parte de la región europea. El mercado se está expandiendo a medida que los agricultores adoptan cada vez más soluciones basadas en inteligencia artificial para la agricultura de precisión, el monitoreo de cultivos, la automatización agrícola y el análisis de datos. Estas tecnologías permiten una mejor gestión de los recursos y una mayor eficiencia agrícola.
La región de Asia-Pacífico representó el 22,8 % de la cuota de mercado, con un valor de mercado regional de 590 millones de dólares. Se prevé que la región registre el crecimiento más rápido, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 27,9 %. La creciente adopción de tecnologías de agricultura inteligente, agricultura de precisión basada en IA, automatización, análisis predictivo y monitorización de cultivos impulsa la expansión del mercado. La creciente demanda de una mayor productividad agrícola y una gestión eficiente de los recursos también impulsa la adopción de soluciones de IA.
China forma parte de la región de Asia-Pacífico. El rápido crecimiento de la región se ve impulsado por la creciente adopción de la agricultura de precisión basada en IA, los sistemas agrícolas inteligentes, la automatización y el análisis de datos agrícolas. Las tecnologías de IA están contribuyendo a mejorar la productividad agrícola y a una gestión más eficiente de los cultivos y los recursos agrícolas.
Japón forma parte de la región de Asia-Pacífico. El crecimiento regional se ve impulsado por el uso cada vez mayor de la IA para la automatización agrícola, la agricultura de precisión, el monitoreo de cultivos y la gestión agrícola basada en datos. Estas tecnologías contribuyen a unas operaciones agrícolas más eficientes y ayudan a optimizar los recursos agrícolas.
Latinoamérica representó el 8,1 % del mercado de la IA en la agricultura, con un valor regional de 210 millones de dólares. Se prevé que la región crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 24,1 %. La creciente adopción de la agricultura de precisión, el análisis agrícola basado en IA, los equipos automatizados y las tecnologías de monitoreo de cultivos impulsan el crecimiento regional. Estas soluciones pueden ayudar a mejorar la productividad agrícola y optimizar el uso de insumos.
Brasil forma parte de la región de América Latina. El crecimiento regional se impulsa por la creciente adopción de la agricultura de precisión basada en IA, el análisis de datos agrícolas, la automatización de equipos y las tecnologías de monitoreo de cultivos. Estas soluciones permiten una mejor gestión de los recursos y una mayor eficiencia en las operaciones agrícolas.
México forma parte de la región de Latinoamérica. Esta región está experimentando un crecimiento impulsado por la creciente adopción de soluciones de agricultura inteligente, análisis basados en inteligencia artificial, agricultura de precisión y automatización. Estas tecnologías contribuyen a mejorar la gestión agrícola, optimizar los insumos y lograr una producción más eficiente.
La región de Oriente Medio y África representó el 6,4 % de la cuota de mercado, con un valor de mercado de 170 millones de dólares, y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 23,4 %. Este crecimiento se ve impulsado por el creciente interés en la agricultura de precisión basada en IA, la agricultura inteligente, la monitorización de cultivos y las soluciones agrícolas basadas en datos. Las tecnologías de IA pueden contribuir a mejorar la eficiencia agrícola y optimizar los recursos en entornos agrícolas complejos.
Sudáfrica forma parte de la región de Oriente Medio y África. El crecimiento regional se ve impulsado por el creciente interés en la agricultura de precisión basada en inteligencia artificial, el monitoreo de cultivos, el análisis agrícola y las tecnologías de agricultura inteligente. Estas soluciones pueden contribuir a mejorar la productividad y optimizar el uso de los limitados recursos agrícolas.
Arabia Saudita forma parte de la región de Oriente Medio y África. El crecimiento en toda la región se ve impulsado por la creciente adopción de tecnologías agrícolas basadas en inteligencia artificial, agricultura de precisión, sistemas automatizados y análisis de datos. Estas tecnologías permiten una gestión más eficiente de los recursos y contribuyen a mejorar las operaciones agrícolas.
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Detalles del autor
Research Analyst
Tejas Zamde es un profesional de la investigación de mercados con más de dos años de experiencia en los sectores de tecnología, semiconductores, electrónica y automoción. Se especializa en evaluación de mercados, inteligencia competitiva, análisis del sector, dimensionamiento de mercados, análisis de la demanda e investigación estratégica.
Su experiencia abarca el análisis de tendencias tecnológicas, dinámicas del mercado, novedades regulatorias, patrones de oferta y demanda, cadenas de valor y panoramas competitivos en mercados globales y regionales. Ha colaborado con clientes en la evaluación de oportunidades, segmentación de clientes, análisis comparativo de la competencia (benchmarking) y desarrollo de estrategias de crecimiento.
Tejas combina la investigación estructurada con habilidades analíticas para transformar la compleja evolución del sector en información empresarial práctica, ayudando a las organizaciones a identificar oportunidades de mercado, evaluar riesgos y tomar decisiones estratégicas fundamentadas.
Tamaño y cuota de mercado de las plataformas de IA para operaciones de TI (AIOps) en 2034
Tamaño del mercado de IA portátil, participación, crecimiento, análisis, informe, 2034
Tamaño del mercado, cuota de mercado, crecimiento y análisis de las plataformas de IA sin código (2034)
Tamaño del mercado de la IA generativa en el ciclo de vida del desarrollo de software, 2034
Tamaño, cuota de mercado, crecimiento y previsiones del mercado de software de IA perimetral hasta 2034.
Tamaño y cuota de mercado de los sistemas de gestión del aprendizaje (LMS) en Latinoamérica para 2034
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