Mercado de IA en la agricultura: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por tecnología (aprendizaje automático, análisis predictivo y visión artificial), por oferta (hardware, software e IA como servicio), por aplicación (agricultura de precisión, monitoreo de ganado, robots agrícolas, drones y otros), por región y competencia, 2019-2029F

Descripción general del mercado

El mercado global de IA en la agricultura se valoró en USD 1.15 mil millones en 2023 y se anticipa que proyectará un crecimiento impresionante en el período de pronóstico con una CAGR del 22,54% hasta 2029. La IA en la agricultura se refiere a la aplicación de inteligencia artificial (IA) y análisis de datos avanzados para revolucionar las prácticas agrícolas convencionales. Implica el uso de tecnología para recopilar, procesar y analizar datos extensos de diversas fuentes, incluidos sensores, satélites y drones, para tomar decisiones informadas en las operaciones agrícolas. La IA en la agricultura ofrece numerosas ventajas, como optimizar la gestión de cultivos, pronosticar y mitigar brotes de enfermedades y mejorar la asignación de recursos. Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) permiten a los agricultores tomar decisiones precisas sobre la siembra, el riego y la cosecha, lo que da como resultado un aumento de los rendimientos de los cultivos y la eficiencia de los recursos. Además, las soluciones impulsadas por IA pueden aumentar la gestión del ganado y agilizar la logística de la cadena de suministro, fomentando la sostenibilidad y minimizando el desperdicio.

Impulsores clave del mercado

Mayor demanda de producción agrícola con el crecimiento de la población

A medida que la población mundial sigue creciendo, se espera que la demanda de producción agrícola aumente simultáneamente. Este aumento de la demanda presenta un desafío importante, dados los recursos finitos disponibles. Es en este contexto que se prevé que la Inteligencia Artificial (IA) desempeñe un papel fundamental en la revolución del sector agrícola mundial. Las tecnologías de IA, como el aprendizaje automático y el análisis predictivo, pueden mejorar los rendimientos de los cultivos y la eficiencia del uso de los recursos. Pueden realizar tareas como predecir patrones climáticos, monitorear la salud de los cultivos y automatizar los sistemas de riego, reduciendo así el desperdicio y optimizando la producción. La IA puede ayudar a controlar las plagas y enfermedades, un obstáculo importante para el rendimiento agrícola. Avanzando hacia un futuro donde la demanda de alimentos supere las capacidades de producción, el papel de la IA en la agricultura asume una mayor importancia. Al aprovechar la IA, no solo se puede sostener sino potencialmente aumentar la producción agrícola para satisfacer la creciente demanda global. Por lo tanto, se anticipa que la creciente necesidad de producción agrícola en línea con el crecimiento de la población impulsará sustancialmente la demanda global de IA en la agricultura.

Maximizar las ganancias en las operaciones agrícolas

Maximizar las ganancias en las operaciones agrícolas es un factor clave detrás del crecimiento del mercado de inteligencia artificial en la agricultura. Para aumentar la rentabilidad, es crucial maximizar los rendimientos de los cultivos y los animales. La incorporación de tecnología de IA en forma de robots, drones, sistemas de gestión de cultivos y herramientas de gestión de rebaños permite a las granjas monitorear y regular las operaciones de forma remota, proporcionando datos valiosos para el análisis. La agricultura inteligente o de precisión está surgiendo rápidamente como una tecnología que mejora los resultados agrícolas. Con el auge de las tecnologías de IA, los agricultores pueden controlar y monitorear equipos, cultivos y ganado a través de sus teléfonos inteligentes, recibiendo predicciones estadísticas para cultivos y ganado. Los sensores inteligentes, las imágenes satelitales y otras tecnologías basadas en la nube son sumamente útiles para observar y registrar datos durante la siembra y la cosecha de cultivos, optimizando así la producción y minimizando el desperdicio de recursos. En la cría de animales, las tecnologías avanzadas de inteligencia artificial, incluidos los sensores y las imágenes visuales, pueden analizar rápidamente la salud y el bienestar de cada animal, y señalar cualquier desviación que pueda indicar una enfermedad. Este monitoreo proactivo permite un tratamiento oportuno, lo que evita la propagación de la infección a otros animales. Este seguimiento oportuno también permite ahorrar dinero al detectar la salud anormal de los animales antes de que aparezcan los síntomas y permitir tomar pequeñas medidas de precaución para promover la recuperación de los animales afectados.

Avances en tecnología de IA y aprendizaje automático

Los avances en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) están destinados a revolucionar el sector agrícola a escala mundial, aumentando significativamente la demanda de estas tecnologías. Estos avances proporcionan una variedad de herramientas para que los agricultores optimicen sus rendimientos y aumenten la eficiencia. Por ejemplo, los modelos predictivos impulsados por IA pueden anticipar los patrones climáticos y sugerir programas de siembra ideales, lo que ayuda a los agricultores a mitigar los riesgos de condiciones climáticas impredecibles. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos del suelo, lo que ayuda a los agricultores a determinar la combinación óptima de nutrientes y agua para sus cultivos. Asimismo, la IA puede automatizar tareas que requieren mucha mano de obra, como la cosecha y el desmalezado, reduciendo la necesidad de mano de obra y mejorando la productividad. A mayor escala, la IA y el ML pueden contribuir a abordar los problemas de seguridad alimentaria mundial mejorando la eficiencia general de la producción y distribución de alimentos. Además, con las crecientes preocupaciones ambientales, estas tecnologías pueden ayudar a implementar prácticas agrícolas más sostenibles. Como tal, la integración de la IA y el ML en la agricultura no es simplemente una tendencia, sino más bien una necesidad inminente, lo que impulsa la demanda global.

Crecimiento en la adopción de drones y tractores automatizados

La industria agrícola está siendo testigo de un aumento en la adopción de tecnología, particularmente con la llegada de drones y tractores automatizados, lo que se espera que impulse la demanda mundial de Inteligencia Artificial (IA). La utilización de drones y tractores automatizados proporciona a los agricultores datos precisos y en tiempo real sobre sus cultivos. Esta tecnología facilita el monitoreo eficiente de la salud de los cultivos, la detección de plagas y la agricultura de precisión. Estas sofisticadas máquinas no solo automatizan tareas manuales, sino que aprovechan la IA para tomar decisiones más informadas, mejorando así el rendimiento de los cultivos y reduciendo el desperdicio.

Los avances de la IA en forma de algoritmos de aprendizaje automático y análisis predictivo permiten que los drones y los tractores aprendan de los datos que recopilan, prediciendo tendencias futuras y tomando decisiones proactivas. Se espera que estos avances tecnológicos aumenten la productividad, la rentabilidad y la sostenibilidad en el sector agrícola a escala mundial. El potencial de la IA en la agricultura va más allá de la mera automatización; representa un cambio de paradigma en la gestión y el funcionamiento de las granjas. A medida que los beneficios se hagan más evidentes, el crecimiento en la adopción de drones y tractores automatizados solo aumentará, impulsando así una demanda sin precedentes de IA en el campo de la agricultura en todo el mundo.

Principales desafíos del mercado

Dificultades técnicas en el desarrollo de tecnologías de IA

Los desafíos técnicos en el desarrollo de tecnologías de IA plantean un obstáculo significativo para el crecimiento del mercado de la inteligencia artificial en la agricultura. Las tecnologías basadas en IA, como el aprendizaje profundo, se basan en datos extensos para tomar decisiones en tiempo real. Sin embargo, la adquisición de estos datos puede ser un proceso complejo y éticamente delicado. Además, las pequeñas empresas emergentes centradas en la IA pueden poseer una experiencia técnica superior en comparación con las grandes empresas multinacionales como Google o Microsoft, pero se enfrentan a limitaciones financieras para recopilar los datos necesarios.

Actualmente, los sistemas de IA se destacan en la ejecución y adaptación de funciones preprogramadas específicas, pero la multitarea sigue siendo un desafío debido a las limitaciones de los sistemas de redes neuronales. Por lo tanto, es necesaria una mayor innovación para mejorar sus capacidades. Se están llevando a cabo proyectos prometedores que involucran redes neuronales progresivas, con el objetivo de establecer conexiones y comunicación entre múltiples sistemas de aprendizaje profundo. Este avance permitirá la transmisión de nueva información y eliminará la necesidad de reprogramación.

Falta de infraestructura tecnológica sólida

Se proyecta que la demanda mundial de IA en la agricultura será testigo de una disminución debido a la falta de una infraestructura tecnológica sólida. Una parte significativa del sector agrícola mundial, particularmente en los países en desarrollo y subdesarrollados, carece de una infraestructura tecnológica integral para respaldar la integración de sistemas de IA. Esto incluye una cobertura de red insuficiente, acceso limitado a Internet de alta velocidad y una escasez de personal experto en tecnología capacitado en aplicaciones de IA. En segundo lugar, el alto costo de la tecnología de IA, junto con los gastos asociados con la actualización de la infraestructura existente para acomodar estos sistemas avanzados, plantea una barrera significativa para la adopción generalizada, especialmente para los pequeños agricultores. Además, la falta de estandarización en los métodos de recopilación de datos puede dar lugar a modelos de IA ineficaces, lo que reduce su fiabilidad y facilidad de uso en entornos agrícolas. La escasez de soluciones de almacenamiento de datos eficientes también impide la adopción de la IA, ya que estas tecnologías suelen requerir capacidades sustanciales de almacenamiento de datos para un funcionamiento óptimo. En general, estos desafíos contribuyen a la disminución prevista de la demanda de IA en la agricultura a escala mundial.

Tendencias clave del mercado

Las prácticas de agricultura de precisión ganan popularidad

La agricultura de precisión, también conocida como agricultura de precisión, está experimentando un aumento de popularidad en todo el mundo, y esta tendencia impulsará la demanda de inteligencia artificial (IA) en el sector agrícola. La creciente adopción de prácticas de agricultura de precisión se puede atribuir a la creciente necesidad de optimizar los rendimientos de los cultivos y la eficiencia en las operaciones agrícolas. Estas prácticas, que implican el uso de tecnología avanzada y la toma de decisiones basada en datos, están allanando el camino para que la IA revolucione la industria agrícola. Los algoritmos de IA, por ejemplo, pueden analizar una gran cantidad de datos de imágenes satelitales y sensores de campo para proporcionar a los agricultores información útil sobre la salud de los cultivos, las condiciones del suelo y los patrones climáticos. Esto permite realizar predicciones más precisas y tomar mejores decisiones, lo que conduce a un aumento de los rendimientos de los cultivos y una reducción del impacto ambiental. Las soluciones impulsadas por IA, como los sistemas de riego automatizados, las cosechadoras robóticas y los sistemas de monitoreo de cultivos basados en drones, optimizan aún más las operaciones agrícolas al reducir los costos laborales y aumentar la precisión en las tareas. Como tal, el auge de las prácticas de agricultura de precisión no solo está remodelando el panorama agrícola, sino que también impulsa la demanda mundial de IA en la agricultura. Con una población mundial proyectada que alcanzará los 9.7 mil millones para 2050, el papel de la IA en garantizar la seguridad alimentaria y las prácticas agrícolas sostenibles no se puede subestimar.

Adopción de servicios basados en la nube en la agricultura

Se prevé que el aumento de la adopción de servicios basados en la nube en el sector agrícola impulse significativamente la demanda mundial de inteligencia artificial (IA) en la agricultura. La tecnología en la nube proporciona una plataforma para el almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, una característica que es fundamental para las aplicaciones de IA. A medida que más operaciones agrícolas se desplazan hacia estos servicios digitales, se amplía el alcance de la IA para optimizar diversas prácticas agrícolas. Las herramientas impulsadas por IA pueden analizar los datos almacenados en la nube para hacer predicciones precisas sobre el rendimiento de los cultivos, monitorear la salud del suelo, controlar el riego y detectar posibles enfermedades o plagas. Esto puede conducir a una mayor productividad y una agricultura más respetuosa con el medio ambiente. Además, la tecnología en la nube permite compartir datos en tiempo real entre diferentes plataformas, lo que aumenta la accesibilidad y facilita la implementación de soluciones de IA a escala global. En consecuencia, a medida que continúa la transformación digital de la agricultura, se prevé que la integración de los servicios en la nube y la IA se vuelva cada vez más frecuente, lo que impulsará un aumento de la demanda en todo el mundo. La promesa de una mayor eficiencia y sostenibilidad en las prácticas agrícolas mediante el uso de soluciones de IA basadas en la nube tiene un inmenso potencial para el futuro de la agricultura.

Información segmentaria

Información sobre la oferta

Según la oferta, se proyecta que el segmento de software tendrá una participación de mercado significativa entre los componentes. Los actores clave de la industria como IBM, Microsoft y Deere & Company ofrecen soluciones basadas en IA para el sector agrícola. Aprovechando el análisis basado en predicciones y la visión artificial, el software impulsado por IA mejora la productividad y el rendimiento de los cultivos.

La creciente adopción de software basado en análisis predictivos contribuye a la expansión del segmento de software. Algunos ejemplos destacados incluyen Watson Decision Platform de IBM Corporation, AI Sowing App de Microsoft y los sistemas de distribución de pesticidas y herbicidas See and Spray de Deere & Company. Estas soluciones de inteligencia artificial ayudan a los agricultores a determinar las fechas óptimas de siembra de los cultivos, detectar enfermedades de los cultivos, monitorear el rendimiento de los cultivos y administrar recursos como tierra, fertilizantes, agua y pesticidas. Las ventajas del software habilitado con IA en la agricultura de precisión y el análisis de drones impulsan aún más el crecimiento del segmento de software en el mercado de IA en la agricultura.

Información sobre la aplicación

Según la aplicación, se proyecta que el segmento de agricultura de precisión capture una participación de mercado significativa durante el período de pronóstico. Con el rápido crecimiento de las aplicaciones habilitadas para IA en la agricultura, la agricultura de precisión ha surgido como una de las áreas más prometedoras. Al aprovechar la inteligencia artificial, la agricultura de precisión permite a los agricultores minimizar los costos y optimizar los recursos de una manera muy eficaz. En la agricultura de precisión, la IA desempeña un papel crucial en la recopilación, interpretación y análisis de datos. Por ejemplo, las cosechadoras equipadas con GPS e inteligencia artificial pueden rastrear el rendimiento de la cosecha y analizar la variabilidad del campo. Esto incluye factores como las diferencias en los niveles de agua, la composición del suelo o la presencia de hongos. Al generar datos georreferenciados, los agricultores obtienen información valiosa que les permite personalizar el uso de fertilizantes o pesticidas en consecuencia.

Asimismo, el uso de robots agrícolas impulsados por IA ha ganado terreno en los últimos años. Estos robots combinan inteligencia artificial, sensores de campo y análisis de datos para realizar una amplia gama de tareas. Desde la cosecha eficiente hasta el control de malezas y el desmalezado, estos robots ofrecen una solución versátil para diversas aplicaciones agrícolas. La creciente adopción de la inteligencia artificial en la agricultura, junto con los avances en curso en robótica, está impulsando el crecimiento del segmento de los robots agrícolas. En general, la integración de la IA en la agricultura de precisión y la llegada de la robótica avanzada están revolucionando la industria agrícola, permitiendo a los agricultores lograr una mayor productividad y sostenibilidad.

Perspectivas regionales

El mercado norteamericano representó la mayor participación en 2023, impulsado por la destacada industria de la automatización industrial y la adopción generalizada de soluciones de inteligencia artificial en la región. América del Norte se caracteriza por un fuerte poder adquisitivo, inversiones continuas en automatización, inversiones significativas en IoT y un creciente enfoque gubernamental en la producción nacional de equipos de IA. Además, el mercado se beneficia de la presencia de numerosos proveedores de tecnología agrícola que exploran soluciones de inteligencia artificial, incluidos IBM Corporation, Deere & Company, Microsoft, Granular, Inc. y The Climate Corporation.

Desarrollos recientes

• Aspia Space ha desarrollado una herramienta novedosa que utiliza IA y datos satelitales, lo que permite a los agricultores de pastizales evaluar de forma remota la altura de su pasto desde el espacio. El anuncio de esta nueva herramienta fue realizado por la compañía en julio de 2023. Aspia Space ha colaborado con Origin Digital para presentar este servicio a los agricultores de Irlanda durante la temporada de verano.
• En septiembre de 2023, el Ministerio de Agricultura y Ganadería de la Unión anunció la incorporación de esta nueva herramienta a la oferta de este servicio. Farmers Welfare, Gobierno de la India, presentó un chatbot de inteligencia artificial para el programa Pradhan Mantri Kisan Samman Nidhi (PM-KISAN) en Nueva Delhi. Este lanzamiento significa un avance notable en el aumento de la eficacia y el alcance del programa PM-KISAN, al mismo tiempo que garantiza que los agricultores reciban respuestas rápidas, precisas y transparentes a sus consultas.

Actores clave del mercado

• IBM Corporation
• Granular Inc.
• Microsoft Corporation
• Deere & Compañía
• Climate LLC
• Agribotix LLC
• Descartes Labs Inc.
• Prospera Technologies