Mercado de inteligencia artificial en agricultura en Estados Unidos por tecnologÃa (aprendizaje automático, análisis predictivo y visión artificial), por oferta (hardware, software e inteligencia artificial como servicio), por aplicación (agricultura de precisión, monitoreo de ganado, robots agrÃcolas, drones y otros), por región, competencia, pronóstico y oportunidades, 2019-2029F
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: Agriculture | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMercado de inteligencia artificial en agricultura en Estados Unidos por tecnologÃa (aprendizaje automático, análisis predictivo y visión artificial), por oferta (hardware, software e inteligencia artificial como servicio), por aplicación (agricultura de precisión, monitoreo de ganado, robots agrÃcolas, drones y otros), por región, competencia, pronóstico y oportunidades, 2019-2029F
| PerÃodo de pronóstico | 2025-2029 |
| Tamaño del mercado (2023) | USD 351,09 millones |
| Tamaño del mercado (2029) | USD 705,74 millones |
| CAGR (2024-2029) | 12,30 % |
| Segmento de más rápido crecimiento | Análisis predictivo |
| Mayor Mercado | Medio Oeste |
Descripción general del mercado
Mercado de IA en agricultura de Estados Unidos
El mercado de IA en agricultura en Estados Unidos es un sector en rápida expansión, impulsado por la sólida infraestructura tecnológica del paÃs y su vasta industria agrÃcola. Abarca una gran cantidad de servicios, software y productos de hardware diseñados para mejorar la productividad, la eficiencia y la sostenibilidad en la agricultura. Los actores del mercado van desde nuevas empresas tecnológicas que innovan en áreas de nicho como la identificación de enfermedades, hasta grandes empresas que ofrecen sistemas integrales de gestión agrÃcola basados en IA. El crecimiento del mercado está impulsado por factores como la creciente demanda de alimentos, la necesidad de una agricultura climáticamente inteligente y el deseo de agilizar las operaciones agrÃcolas. Esto ha llevado a un aumento en la adopción de tecnologÃas de IA como el aprendizaje automático, la visión artificial y el análisis predictivo en diversas prácticas agrÃcolas.
Principales impulsores del mercado
Aumento de la demanda de seguridad alimentaria
En el dinámico panorama de la agricultura, garantizar la seguridad alimentaria es una preocupación primordial. El mercado de IA en la agricultura de los Estados Unidos está experimentando un aumento significativo, impulsado en parte por la creciente demanda de seguridad alimentaria.
Las incertidumbres inducidas por el cambio climático plantean desafÃos formidables para la productividad agrÃcola. Sin embargo, el análisis predictivo impulsado por IA ofrece un enfoque proactivo. Al analizar datos históricos y en tiempo real, los algoritmos de IA pronostican patrones climáticos, brotes de plagas y ocurrencias de enfermedades. Esto permite a los agricultores implementar medidas preventivas, salvaguardando los cultivos y asegurando una producción constante de alimentos a pesar de las fluctuaciones ambientales.
Las iniciativas gubernamentales desempeñan un papel fundamental en el fomento de los objetivos de seguridad alimentaria e impulsan la adopción de IA en la agricultura. Los subsidios, las subvenciones y los incentivos alientan a los agricultores a invertir en tecnologÃas de IA, acelerando el crecimiento del mercado. Además, los marcos regulatorios que promueven la innovación y la integración de tecnologÃa crean un entorno propicio para la adopción de IA. Las asociaciones colaborativas entre gobiernos, partes interesadas de la industria e instituciones de investigación amplifican aún más el impacto de estas iniciativas, impulsando las agendas de seguridad alimentaria.
La creciente demanda de seguridad alimentaria sirve como un poderoso catalizador para el crecimiento del mercado de IA en agricultura de los Estados Unidos. Al aprovechar las tecnologÃas de IA para optimizar la productividad, mitigar los riesgos y promover prácticas sostenibles, las partes interesadas en toda la cadena de valor agrÃcola pueden abordar los desafÃos de seguridad alimentaria de manera efectiva. A través de esfuerzos colaborativos, soluciones innovadoras e inversiones estratégicas, la industria agrÃcola puede garantizar un suministro de alimentos resiliente y sostenible para las generaciones futuras.
Escasez de mano de obra y el deseo de automatización
En el panorama de la agricultura moderna, la escasez de mano de obra surge como un desafÃo apremiante, que obliga a las partes interesadas a buscar soluciones innovadoras. El mercado de IA en agricultura de los Estados Unidos está experimentando un crecimiento notable, impulsado en parte por el imperativo de abordar la escasez de mano de obra.
La escasez de mano de obra en la agricultura requiere la optimización de la eficiencia operativa. Las tecnologÃas de IA ofrecen soluciones al automatizar tareas que requieren mucha mano de obra, reduciendo asà la dependencia del trabajo manual. A través de algoritmos de aprendizaje automático y robótica, los agricultores pueden agilizar procesos como la siembra, la cosecha y el seguimiento de los cultivos.
La automatización impulsada por IA proporciona una solución viable al ofrecer un apoyo continuo durante todo el ciclo agrÃcola. Al implementar maquinaria autónoma y sistemas inteligentes, los agricultores pueden mantener niveles de productividad constantes a pesar de las fluctuaciones en la oferta de mano de obra, lo que garantiza la continuidad operativa y satisface las demandas del mercado.
El aumento de los costos laborales y las presiones salariales ejercen una presión financiera sobre las operaciones agrÃcolas. A medida que se intensifica la escasez de mano de obra, la competencia por los trabajadores disponibles aumenta los salarios, erosionando los márgenes de ganancia. Las tecnologÃas de IA ofrecen una alternativa rentable al reducir la dependencia laboral y minimizar los gastos relacionados con los salarios. Al invertir en soluciones impulsadas por IA, los agricultores pueden lograr ahorros de costos a largo plazo y, al mismo tiempo, mantener la eficiencia operativa y la competitividad en el mercado.
Eco Robotics fabrica robots totalmente autónomos alimentados por energÃa solar, lo que representa el enfoque más sostenible en tecnologÃa agrÃcola. Estas máquinas compactas de cuatro ruedas recorren los campos y aplican herbicidas con un impacto mÃnimo en los cultivos y el medio ambiente. El riego por goteo subterráneo (SDI), un método ampliamente reconocido en la agricultura, ofrece un control preciso sobre el uso del agua y el momento de riego de las plantas. Si bien los sistemas SDI son un avance significativo con respecto al riego manual planta por planta, no son completamente autónomos y aún requieren cierto nivel de participación humana.
Principales desafÃos del mercado
Problemas de interoperabilidad e integración de datos
Uno de los principales desafÃos que enfrenta el mercado de IA en la agricultura de los Estados Unidos es la naturaleza compleja de la integración e interoperabilidad de datos. Las operaciones agrÃcolas generan grandes cantidades de datos de diversas fuentes, incluidos sensores, drones, maquinaria y estaciones meteorológicas. El desafÃo consiste en integrar estos diversos conjuntos de datos en un formato cohesivo y estandarizado que los sistemas de IA puedan analizar de manera eficaz. La falta de interoperabilidad entre las diferentes fuentes de datos y los sistemas propietarios dificulta la integración sin fisuras, lo que dificulta que los agricultores obtengan el máximo valor de las aplicaciones de IA. Para superar este desafÃo es necesario desarrollar formatos y protocolos de datos estandarizados que garanticen la compatibilidad entre las diferentes tecnologÃas agrÃcolas.
Acceso limitado a datos de alta calidad
Si bien los datos son innegablemente cruciales para el entrenamiento de modelos de IA en la agricultura, es importante reconocer los desafÃos que rodean la disponibilidad y accesibilidad de datos agrÃcolas de alta calidad. Estos desafÃos se derivan de varios factores, como la naturaleza limitada de los conjuntos de datos agrÃcolas, su posible incompletitud y la presencia de sesgos que pueden afectar la precisión y la fiabilidad de los algoritmos de IA. Además, las preocupaciones sobre la propiedad, la privacidad y la seguridad de los datos complican aún más el panorama. Los agricultores pueden dudar en compartir sus datos debido a temores sobre cómo se utilizarán o protegerán. Estas preocupaciones pueden obstaculizar la voluntad de los agricultores de participar en iniciativas de intercambio de datos, que son cruciales para mejorar la calidad general y la representatividad de los conjuntos de datos agrÃcolas.
Tendencias clave del mercado
La adopción de la agricultura de precisión está en aumento
Una tendencia significativa en el mercado de IA en agricultura de Estados Unidos es la creciente adopción de prácticas de agricultura de precisión. La agricultura de precisión implica el uso de IA, sensores y otras tecnologÃas de vanguardia para optimizar los procesos agrÃcolas a nivel de campo. Al aprovechar las aplicaciones de IA, los datos de varias fuentes, incluidas imágenes satelitales, sensores, pronósticos meteorológicos y datos históricos, se analizan meticulosamente para brindarles a los agricultores información detallada sobre la salud de los cultivos, las condiciones del suelo y la utilización de los recursos. Este análisis en profundidad permite a los agricultores tomar decisiones informadas en la gestión de los recursos, lo que les permite implementar técnicas de riego precisas, estrategias de fertilización especÃficas y medidas óptimas de control de plagas. Estos avances no solo mejoran la productividad y reducen el impacto ambiental, sino que también contribuyen a la sostenibilidad general de las prácticas agrÃcolas. La integración de la IA en la agricultura está revolucionando la forma en que los agricultores abordan los desafÃos y los equipa con herramientas avanzadas para lograr prácticas agrÃcolas sostenibles a largo plazo.
Adopción de la toma de decisiones basada en datos en las operaciones agrÃcolas
La tendencia de la toma de decisiones basada en datos está ganando impulso rápidamente en el mercado de la IA en la agricultura de los Estados Unidos. Los agricultores están adoptando cada vez más tecnologÃas de IA para recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos, lo que les permite tomar decisiones bien informadas que optimizan sus prácticas agrÃcolas. Con la ayuda de la IA, los agricultores ahora pueden predecir con precisión los tiempos óptimos de siembra, detectar y combatir de manera eficiente los brotes de enfermedades y garantizar una gestión precisa de los recursos. La integración de plataformas de análisis impulsadas por IA permite a los agricultores recibir información procesable en tiempo real, lo que conduce a una mejor eficiencia operativa y una mayor sostenibilidad. Esta tendencia transformadora significa un cambio de paradigma de la toma de decisiones tradicional basada en la experiencia a prácticas más centradas en los datos y basadas en la evidencia en el campo de la agricultura.
Información segmentaria
Información tecnológica
Basado en la tecnologÃa, en los Estados Unidos, el mercado de IA en la agricultura está experimentando un crecimiento significativo en la aplicación de análisis predictivo. Esta tecnologÃa de vanguardia se está utilizando principalmente para analizar patrones y tendencias complejos a partir de grandes conjuntos de datos, lo que permite a los agricultores tomar decisiones de pronóstico altamente precisas con respecto al rendimiento de los cultivos y las posibles infestaciones de plagas. Al aprovechar el poder del aprendizaje automático y la visión artificial, los agricultores pueden optimizar varias facetas de las operaciones agrÃcolas, incluida la gestión del riego, la evaluación de la salud del suelo y el mantenimiento de los equipos. Sin embargo, el dominio actual de la analÃtica predictiva en el panorama agrÃcola se puede atribuir a su impacto directo y tangible en la mejora de la productividad, la reducción de los riesgos relacionados con la agricultura y la garantÃa de prácticas agrÃcolas sostenibles. Al aprovechar el potencial de la IA, los agricultores están adoptando un enfoque basado en datos que no solo mejora la eficiencia, sino que también promueve la gestión ambiental y la seguridad alimentaria para una población en rápido crecimiento.
Información sobre la oferta
Según la oferta, en los Estados Unidos, el mercado de la IA en la agricultura está experimentando actualmente una transformación notable. El surgimiento de la IA como servicio como la solución dominante está superando las opciones tradicionales de hardware y software. Este cambio está impulsado principalmente por los notables beneficios que ofrecen los modelos de IA como servicio, que incluyen escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad incomparables. Una de las ventajas más significativas de la IA como servicio es su capacidad para permitir que incluso los agricultores de pequeña escala aprovechen el poder de la IA. Anteriormente, los altos costos iniciales representaban una barrera importante para que estos agricultores adoptaran tecnologÃas de IA. Sin embargo, con la IA como servicio, ahora pueden obtener acceso a capacidades avanzadas sin la carga de grandes inversiones iniciales.
Esta democratización de la IA en la agricultura está impulsando una aceleración sin precedentes en la adopción de tecnologÃas de IA dentro del sector. Como resultado, el panorama de la industria está siendo revolucionado, allanando el camino para un futuro más próspero e impulsado por la tecnologÃa. Además, se espera que la integración de tecnologÃas de IA en la agricultura genere avances significativos en eficiencia, productividad y sostenibilidad. Desde técnicas de agricultura de precisión hasta análisis de datos automatizados, la IA tiene el potencial de optimizar varios aspectos de las prácticas agrÃcolas. Esto, a su vez, puede contribuir a aumentar los rendimientos de los cultivos, reducir el desperdicio de recursos y mejorar la gestión ambiental.
Perspectivas regionales
La región del Medio Oeste de los Estados Unidos, a menudo denominada el "granero" de América, actualmente lidera la carga en el mercado de IA en la agricultura. Esta región, conocida por su vasta red de granjas y empresas agrÃcolas, está adoptando de todo corazón las tecnologÃas de IA para transformar la industria. Al aprovechar soluciones innovadoras, estos agricultores con visión de futuro están optimizando el rendimiento de los cultivos, agilizando las operaciones e incluso aprovechando las capacidades predictivas de la IA para pronosticar con precisión los patrones climáticos. La integración de la IA en la agricultura está revolucionando el sector, mejorando la productividad y garantizando la sostenibilidad a largo plazo. Con los conocimientos impulsados por la IA, los agricultores pueden tomar decisiones basadas en datos, optimizar la asignación de recursos y minimizar el desperdicio. Esto no solo conduce a un mayor rendimiento de los cultivos, sino que también reduce el impacto ambiental de las prácticas agrÃcolas.
Avances recientes
- En marzo de 2024, los investigadores de la UCF encabezarán un proyecto destinado a desarrollar tecnologÃas impulsadas por IA adaptadas a la agricultura. El estudio se centrará en mejorar las operaciones de campo dentro de la industria, facilitando procesos de toma de decisiones precisos y bien informados. La IA, más allá de sus aplicaciones convencionales en electrónica y vehÃculos autónomos, está demostrando ser fundamental para revolucionar la agricultura. A través de innovaciones como sensores de monitoreo de suelo y agua y robots autónomos para la recolección de cultivos, la IA está impulsando la eficiencia, la sostenibilidad y la rentabilidad en las operaciones agrÃcolas.
- En 2024, Taranis presentó Ag Assistant, una herramienta de IA generativa que brinda información especÃfica del campo en tiempo real e informes de exploración detallados. Además, Taranis formó una asociación estratégica con Syngenta Crop Protection para mejorar la agronomÃa impulsada por IA de los minoristas agrÃcolas estadounidenses, integrando el Servicio de Inteligencia de Taranis con la plataforma Cropwise de Syngenta. Esta colaboración incluye detección de plagas y enfermedades de ultraalta resolución a 0,3 mm/pÃxel, junto con servicios de conservación que brindan acceso automatizado a financiación para prácticas sustentables. A lo largo del año, Taranis se ha centrado en perfeccionar sus modelos de IA y ampliar su oferta de servicios, equipando a los agricultores con información práctica y herramientas para apoyar una agricultura sostenible y productiva.
- ExtensionBot, una aplicación de chatbot desarrollada por la Universidad Estatal de Agricultura de Oklahoma y la Fundación de Extensión, se lanzó en septiembre de 2024 para brindar información de extensión al público en áreas como salud comunitaria, ciencias familiares y del consumidor, desarrollo juvenil 4-H y recursos agrÃcolas y naturales. Su interfaz narrativa impulsada por IA mejora la accesibilidad y la usabilidad del contenido de extensión existente disponible en lÃnea.
Actores clave del mercado
- International Business Machines Corporation (IBM)
- Granular, Inc.
- Microsoft
- Deere & CompañÃa
- Awhere Inc.
- Climate LLC.
- Agribotix, LLC
- Descartes Labs Inc.
- Valmont Industries, Inc.
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