Agricultura inteligente: qué es, cómo se aplica y sus tecnologías

Cada temporada, los administradores agrícolas deciden cuándo regar, dónde monitorear y cuánto fertilizante requiere un cultivo. La agricultura inteligente vincula esas decisiones con las condiciones medidas en el campo, conectando sensores, software y criterio agronómico en una misma rutina. Este artículo explica cómo funciona, qué requiere y cómo los productores y las empresas agropecuarias pueden empezar.

¿Qué es la agricultura inteligente?

La agricultura inteligente es un enfoque de gestión agrícola basado en datos, en el cual la tecnología digital respalda cada etapa del ciclo de gestión: detección y monitoreo, análisis y toma de decisiones, e intervención (1). Las tecnologías de agricultura inteligente se sitúan dentro del ámbito más amplio de las tecnologías agrícolas; lo que define a este enfoque es cómo conectan las observaciones de campo con las decisiones.

La agricultura de precisión se centra en gestionar la variabilidad espacial y temporal estimada (2). La agricultura inteligente amplía este concepto respondiendo además a eventos en tiempo real, como una alerta meteorológica o de enfermedades (1). La automatización y la inteligencia artificial son opcionales, no requisitos indispensables de entrada.

¿Cómo implementar la agricultura inteligente?

El punto de partida es un problema de gestión, no un dispositivo:

• Identificar el problema: Señalar la decisión que genera mayores costos cuando falla, como la programación del riego.

• Evaluar las prácticas y los datos: Identificar qué se registra actualmente y qué información falta.

• Seleccionar las herramientas: Hacer coincidir cada inversión en agricultura inteligente con una brecha de datos específica.

• Establecer una rutina de decisión: Acordar quién revisa los datos, con qué frecuencia y qué condiciones desencadenan una acción.

• Revisar antes de expandir: Comparar los resultados al final de la temporada antes de escalar la solución.

En el riego, los sensores a diferentes profundidades muestran cómo cambia la zona radicular: las lecturas superficiales registran la infiltración, mientras que las más profundas controlan el agotamiento del agua almacenada en el subsuelo (3). El productor evalúa estas lecturas junto con el pronóstico del tiempo y la etapa del cultivo, decide si regar y luego verifica la respuesta del perfil del suelo.

¿Cuáles son los componentes de la agricultura inteligente?

La tecnología de agricultura inteligente funciona como una cadena que comienza con la captura de datos a través de sensores, satélites u observación manual (1). La conectividad transfiere esos datos a una plataforma, donde el software los almacena y las herramientas analíticas comparan las lecturas con patrones agronómicos para señalar anomalías (1). Luego, las personas interpretan los resultados y deciden la intervención; la automatización puede ejecutar ciertas acciones, pero es opcional. Un eslabón débil, como una calidad de datos deficiente o sistemas incompatibles para el intercambio de información, limita el valor de toda la cadena (1).

¿Cuáles son los beneficios de la agricultura inteligente?

Un beneficio fundamental es la oportunidad temporal: los cambios en el estado del suelo o del cultivo se hacen visibles a medida que ocurren, no en la siguiente visita al campo. Los datos medidos permiten optimizar la programación del riego y de los nutrientes, focalizar el monitoreo de los cultivos, planificar con base en registros históricos y mantener datos estructurados para la trazabilidad.

Cada resultado es condicional. El impacto depende de la calidad de los datos, la correcta colocación de los sensores (3), una interpretación agronómica sólida y las características locales del suelo y el clima. La recopilación de datos, por sí sola, no ahorra agua ni incrementa el rendimiento; lo hacen las decisiones que se toman a partir de ellos.

¿Cuáles son las mejores herramientas de agricultura inteligente?

Las mejores herramientas de agricultura inteligente responden a una necesidad de gestión definida. Los criterios de selección incluyen la escala de la operación, la conectividad en el campo, la compatibilidad con los sistemas existentes, el presupuesto y la capacidad del equipo para actuar según la información que arrojan las herramientas.

Herramientas de agricultura inteligente basadas en IoT

Los dispositivos IoT (Internet de las cosas) son instrumentos de campo conectados que transmiten lecturas automáticamente. Las estaciones meteorológicas registran la temperatura del aire, la humedad relativa, la precipitación y el viento, proporcionando información clave para la protección contra heladas, el momento oportuno de aplicación y la evaluación de riesgos fitosanitarios. Los sensores de humedad del suelo miden el contenido de agua o la tensión hídrica a profundidades específicas de la zona radicular, guiando la programación del riego.

Este equipo de agricultura inteligente realiza mediciones puntuales, por lo que su ubicación determina qué tan representativos son los datos. El Servicio de Extensión de la Universidad Estatal de Misisipi recomienda instalar sensores en un área con el tipo de suelo dominante del campo, topografía típica y rendimiento promedio (3).

Software de agricultura inteligente basado en datos

Una aplicación de agricultura inteligente integra datos de sensores, registros de campo e imágenes satelitales en una sola interfaz, lo que permite analizar la evolución de la humedad del suelo en relación con el historial de riego y el pronóstico. El monitoreo satelital mapea índices de vegetación como el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada), un indicador del vigor de la cubierta vegetal en parcelas completas.

El NDVI no permite determinar por sí solo la causa de un desarrollo deficiente y la nubosidad interrumpe la captura de imágenes, por lo que las anomalías deben confirmarse mediante monitoreo en campo (4). El software de apoyo a la toma de decisiones transforma la visión de conjunto en alertas, registros o recomendaciones.

¿Cómo apoya Doktar a la agricultura inteligente?

Doktar estructura el enfoque como una cadena conectada, desde la medición en campo hasta la toma de decisiones. FieldStation mide la humedad y la temperatura del suelo a múltiples profundidades, además de la temperatura del aire y la humedad relativa, y envía las lecturas, alertas de baja humedad en el suelo y alertas de heladas a la Doktar App. La aplicación combina estas lecturas con mapas satelitales de sanidad del cultivo que señalan zonas para monitoreo focalizado, alertas de riesgo climático y registros de labores de campo y tareas del equipo. Como empresa de agricultura inteligente, Doktar complementa estas herramientas con experiencia agronómica, garantizando que las decisiones sigan en manos del productor y se fundamenten en evidencia de campo trazable.

Preguntas frecuentes sobre agricultura inteligente

A continuación se abordan tres preguntas prácticas sobre su adopción.

¿Es adecuada la agricultura inteligente para pequeñas explotaciones?

Puede serlo si la adopción se realiza de forma progresiva. Comenzar con una decisión prioritaria, como la programación del riego en un lote de alto valor, reduce la inversión inicial. La FAO señala la conectividad, los conocimientos y habilidades, la infraestructura y el acceso a financiamiento como condiciones determinantes para la adopción, especialmente entre pequeños productores (5).

¿Cuánto cuesta implementar la agricultura inteligente?

Los costos varían demasiado como para ofrecer una cifra única. Los principales factores incluyen hardware, suscripciones, instalación, conectividad, mantenimiento y capacitación del personal. Una pauta práctica consiste en evaluar si una herramienta incide en la toma de decisiones con la frecuencia suficiente para justificar su costo operativo total, y no solo el precio de compra.

¿Puede la agricultura inteligente ayudar a reducir el uso de agua y fertilizantes?

Puede contribuir, aunque las reducciones no están garantizadas. Los datos de humedad del suelo permiten regar según las condiciones medidas en la zona radicular y no por un calendario fijo, mientras que el análisis de suelo orienta sobre la fuente y dosis de fertilizante, lo que, junto con el momento y la ubicación adecuados a la demanda del cultivo, constituye la base del manejo 4R de nutrientes (6). El ahorro real dependerá de las prácticas de referencia, el suelo y el clima.

La agricultura inteligente genera resultados cuando la medición, la interpretación y la acción operan en una misma rutina. El portafolio integrado de hardware de campo y software de gestión agrícola de Doktar está diseñado para respaldar esa rutina en cada temporada.

Referencia(s):

(1) Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C., & Bogaardt, M.-J. (2017). Big Data in Smart Farming – A review. Agricultural Systems, 153, 69–80. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023

(2) International Society of Precision Agriculture. (2019, julio). ISPA official definition of precision agriculture. ISPA Newsletter, 7(7). https://ispag.org/site/newsletter/?id=90

(3) Rix, J., Lo, H., Gholson, D., & Henry, M. (2024). Irrometer Watermark series: Location selection (Publicación 3539). Mississippi State University Extension Service. https://extension.msstate.edu/publications/irrometer-watermark-series-location-selection

(4) Mulla, D. (2020, 29 de diciembre). Trends in satellite remote sensing for precision agriculture. Crops & Soils, 54(1). American Society of Agronomy, Crop Science Society of America and Soil Science Society of America. https://www.sciencesocieties.org/publications/crops-soils/2021/january-february/trends-in-satellite-remote-sensing-for-precision

(5) Food and Agriculture Organization of the United Nations. (2022). The State of Food and Agriculture 2022: Leveraging agricultural automation for transforming agrifood systems. Key messages. FAO. https://www.fao.org/3/cb9479en/online/sofa-2022/key-messages.html

(6) Liu, G., Morgan, K. T., Li, Y., Zotarelli, L., Wang, Q., & DeValerio, J. (2015). What is 4R nutrient stewardship? (HS1264). UF/IFAS Extension. https://doi.org/10.32473/edis-hs1264-2015