Informe de análisis del tamaño, la cuota de mercado y las tendencias del mercado de IA en la agricultura por componente (hardware, software, servicios), por tecnología (aprendizaje automático y aprendizaje profundo, análisis predictivo, visión artificial), por aplicación (agricultura de precisión, análisis de drones, robots agrícolas, monitorización de ganado, otros) y por región (América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, Oriente Medio y África, Latinoamérica). Previsiones para el periodo 2025-2033.

Impulsor del mercado de la IA en la agricultura

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.

Restricción del mercado

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.

Oportunidad de mercado

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.

Análisis regional

América del Norte es el principal actor en el mercado global de IA en la agricultura y se espera que crezca durante el período de pronóstico. El aumento de los ingresos disponibles, la financiación continua para la automatización, las grandes apuestas en el Internet de las Cosas y el creciente énfasis de los gobiernos en el desarrollo de equipos de IA de fabricación nacional son características distintivas de la economía norteamericana. El mercado también se beneficia de la investigación de soluciones de inteligencia artificial por parte de diversos proveedores de tecnología agrícola. Se prevé que la inteligencia artificial (IA) impulse una revolución tecnológica en las técnicas agrícolas futuras de la región, con el despliegue de drones, robots y sistemas de monitoreo inteligentes en investigaciones y experimentos de campo. Además, se anticipa que el mercado regional se verá impulsado por el creciente uso de tecnologías basadas en IA en el sector agrícola. Asimismo, se espera que la creciente popularidad de los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) en la agricultura impulse el mercado mundial de IA en la agricultura en la región.

Tendencias del mercado en Asia-Pacífico

Se prevé que la región de Asia-Pacífico experimente un crecimiento durante el período de pronóstico. Esta rápida expansión se atribuye al creciente uso de herramientas de IA en la agricultura. India y China, dos de las economías de mayor crecimiento a nivel mundial, están utilizando tecnologías de inteligencia artificial (IA), como el monitoreo remoto y el análisis predictivo, en el sector alimentario. Además, la creciente demanda de ciudades inteligentes en estas economías está impulsando a las empresas agroindustriales a implementar soluciones y servicios basados ​​en IA. China está experimentando un aumento significativo en la adopción de soluciones de IA en la agricultura, principalmente debido a la entrada de Alibaba Group en el mercado de soluciones agrícolas con su tecnología de IA para apoyar a los pequeños agricultores del país.

La IA se utiliza para el cultivo de hileras. El robot es tan eficaz en el deshierbe de hileras que solo se necesita una vigésima parte de la cantidad de herbicida. El Centro Europeo de Datos del Suelo es el referente temático de Europa para los datos relacionados con el suelo. Su propósito es actuar como repositorio central de todos los datos e información relevantes sobre el suelo a escala europea. La creciente popularidad de la IA en la agricultura se debe a la adopción generalizada de tecnologías de monitorización e informes basadas en IA y visión artificial para campos interiores y exteriores. Con más de mil granjas de cultivo interior en Alemania y su expansión a otros países europeos, la demanda de IA en la agricultura está en aumento.

Debido a la creciente popularidad de los sistemas basados ​​en IA que emplean métodos de aprendizaje profundo, se prevé que LAMEA experimente una expansión moderada. Se espera que el mercado global de IA en la agricultura crezca a un ritmo vertiginoso debido a la creciente prevalencia de aplicaciones que combinan IoT e IA, como el análisis predictivo, el aprendizaje automático, entre otras. A pesar de los avances logrados en las iniciativas de innovación agrícola durante las últimas dos décadas, sigue existiendo una necesidad imperiosa de fortalecer la infraestructura de investigación, tecnología e innovación agrícola para abordar estos desafíos.

Análisis de componentes

El mercado se segmenta además por componentes en hardware, software y servicios. El segmento de hardware abarca una variedad de equipos robóticos, drones, cámaras y sensores empleados en aplicaciones agrícolas impulsadas por IA. Esto incluye sensores de suelo que monitorean las propiedades del suelo, incluyendo la humedad y los nutrientes. Vehículos aéreos no tripulados (UAV) o drones para la recopilación de datos aéreos, equipos agrícolas autónomos y robótica agrícola, y cámaras de monitoreo de cultivos y ganado con capacidades de visión artificial. El componente de hardware facilita la adquisición de datos en tiempo real del entorno, que posteriormente se procesan y analizan utilizando algoritmos de IA. La creciente adopción de la automatización agrícola yagricultura de precisiónLas técnicas avanzadas impulsan la demanda de hardware de última generación en el mercado de la IA aplicada a la agricultura.

La inteligencia artificial (IA) en el mercado agrícola está dominada por el segmento de software, el de mayor crecimiento y tamaño. Este abarca plataformas analíticas basadas en IA que analizan datos de sensores y ofrecen información valiosa, algoritmos de aprendizaje automático para predecir el rendimiento de los cultivos, las plagas y otros factores, software de visión artificial para el monitoreo de plantas y ganado, y sistemas de apoyo a la toma de decisiones que sugieren las prácticas agrícolas más efectivas. Microsoft, IBM y Deere & Company se encuentran entre los participantes más importantes de este sector, proporcionando soluciones de software agrícola basadas en IA. Uno de los principales factores que impulsan la adopción del software de IA es su capacidad para optimizar las operaciones agrícolas y automatizar la toma de decisiones.

El segmento de servicios incluye consultoría, integración y soporte de mantenimiento, ofreciendo así a los agricultores la oportunidad de implementar y gestionar eficazmente tecnologías basadas en IA. Esto también abarca programas de capacitación en IA, gestión de datos y herramientas analíticas para optimizar la toma de decisiones, así como el diseño de soluciones de IA adaptadas a las necesidades del sector agrícola. La creciente demanda de monitoreo de cultivos y predicción de rendimientos en la agricultura de precisión, dado que estos servicios optimizan los procesos agrícolas y el uso de recursos gracias a los avances en IA, impulsa el crecimiento de este segmento.

Perspectivas tecnológicas

El mercado se segmenta aún más por tecnología en aprendizaje automático, aprendizaje profundo, análisis predictivo y visión artificial. Los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo son la base de numerosas aplicaciones de IA en la agricultura. Estas tecnologías facilitan el análisis de grandes conjuntos de datos para identificar patrones y obtener información útil para la toma de decisiones agrícolas. Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar datos históricos de rendimiento de cultivos, patrones climáticos, condiciones del suelo y otros factores para predecir rendimientos futuros. Algunos ejemplos de casos de uso críticos incluyen: mediante el análisis de imágenes de drones o sensores terrestres, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden detectar indicadores tempranos de plagas o enfermedades en los cultivos. El aprendizaje automático puede identificar cambios de comportamiento en el ganado que podrían indicar problemas de salud u otros problemas. El aprendizaje automático es una herramienta poderosa para la optimización de las operaciones agrícolas debido a su capacidad de aprender y desarrollarse continuamente a partir de los datos.

El análisis predictivo emplea técnicas de minería de datos y modelos estadísticos para anticipar eventos o resultados futuros. En el sector agrícola, pronostica patrones climáticos a corto plazo mediante el análisis de datos meteorológicos, imágenes satelitales y otros insumos. Se logra un programa de riego más eficiente prediciendo los niveles de humedad del suelo y las necesidades hídricas de las plantas. Las estrategias de siembra óptimas se determinan pronosticando la demanda del mercado, los rendimientos de los cultivos y otros factores. En lugar de depender de promedios históricos o conjeturas, el análisis predictivo permite a los productores tomar decisiones proactivas basadas en datos.

La visión artificial utiliza algoritmos de IA para analizar imágenes y vídeos capturados con cámaras o drones, y proporciona información en tiempo real sobre la salud de los cultivos, la detección de plagas y el monitoreo del ganado. Mediante la visión artificial, los agricultores pueden recopilar datos detallados sobre el crecimiento de los cultivos, las condiciones del suelo y las infestaciones de plagas en tiempo real. Esta tecnología mejora la eficiencia de la gestión agrícola al automatizar tareas como la mejora del riego, la aplicación de herbicidas o insecticidas y la detección de enfermedades. Blue River Technology desarrolló la tecnología "See & Spray", que utiliza visión artificial y aprendizaje automático para aplicar herbicidas únicamente sobre las malas hierbas, protegiendo así los cultivos. El mayor monitoreo de cultivos y la detección de enfermedades, junto con la demanda de una mayor productividad y eficiencia agrícola, impulsan el crecimiento de este sector. Gamaya, Blue River Technology, Taranis, entre otros, son actores clave en el mercado de la visión artificial.

Análisis de la aplicación

El mercado se segmenta además por aplicación en agricultura de precisión, análisis de drones,robots agrícolas, monitoreo de ganado y otros. La agricultura de precisión es la implementación más extensa y de más rápido crecimiento de la IA en el sector agrícola. Implica la utilización de tecnologías de vanguardia, incluidos algoritmos de IA, sensores y GPS, para aumentar los rendimientos y optimizar las prácticas agrícolas. El análisis predictivo para la previsión y planificación del rendimiento de los cultivos, los sistemas de guiado automatizado para la maquinaria agrícola para reducir la superposición y maximizar la eficiencia, y la aplicación de dosis variables de insumos como fertilizantes y pesticidas según las necesidades del suelo y del cultivo son algunos de los casos de uso críticos. La agricultura de precisión permite a los agricultores optimizar la productividad al aplicar la cantidad adecuada de insumos en el momento y lugar precisos, minimizando así el desperdicio y el impacto ambiental.

Los drones equipados con cámaras y sensores se utilizan cada vez con más frecuencia en la agricultura para recopilar datos aéreos sobre el suelo y las condiciones de los cultivos. Las plataformas de análisis basadas en IA procesan estos datos para identificar indicios tempranos de plagas, enfermedades o deficiencias nutricionales, evaluar la salud y las etapas de crecimiento de los cultivos para optimizar la gestión y generar mapas de alta resolución de los campos para aplicaciones de agricultura de precisión. El análisis mediante drones ofrece a los productores una perspectiva aérea de sus operaciones e información útil para mejorar la toma de decisiones.

Los robots agrícolas están diseñados para realizar diversas actividades agrícolas con alta precisión y eficiencia, reduciendo la necesidad de mano de obra y aumentando la productividad general. Los robots participan en actividades agrícolas como la siembra, la cosecha, el análisis de suelos y el deshierbe. Utilizan inteligencia artificial para navegar por los campos, identificar cultivos y ejecutar acciones precisas como la siembra, la aplicación de pesticidas y la cosecha. Entre los principales impulsores se encuentran la eficiencia operativa, la reducción de los costos laborales y la optimización del rendimiento de los cultivos, al garantizar operaciones agrícolas precisas y oportunas. Empresas líderes como John Deere y Agrobot impulsan los avances en soluciones robóticas adaptadas a las necesidades de la agricultura.

El segmento de monitoreo de ganado aprovecha tecnologías avanzadas para mejorar la gestión y la productividad de las operaciones ganaderas. El monitoreo de ganado utiliza herramientas como:sensores portátilesLa visión artificial y los algoritmos de aprendizaje automático permiten la monitorización en tiempo real de la salud y la detección precoz de enfermedades, mejorando así el bienestar animal y reduciendo las pérdidas. La IA también optimiza la alimentación, la cría y las condiciones de vida mediante el análisis de datos, lo que se traduce en una mayor productividad y eficiencia. Este proceso automatizado y monitorizado permite una óptima asignación de recursos, reduciendo los costes laborales y mejorando el bienestar animal. Se prevé que el sector ganadero crezca a medida que aumente la demanda de prácticas agrícolas sostenibles y eficientes. Entre los principales actores se encuentran Allflex Livestock Intelligence, GEA Cowscout, Cainthus, etc.