La inteligencia artificial (IA) está remodelando fundamentalmente los contornos de la vida tal como la conocemos. En la agricultura, se espera que el mercado mundial de IA alcance casi 47 mil millones de dólares para 2034. La IA permite mayores rendimientos en granjas con menos insumos, un resultado que es muy importante en una era de incertidumbre climática y escasez de recursos.
En Canadá, los responsables de las políticas agrícolas y los líderes de la industria están empezando a darse cuenta gradualmente de la promesa de la IA. Sin embargo, como reconoce la nueva estrategia de IA para todos de Canadá, la tecnología por sí sola no logrará la transformación tan deseada mientras exista una “brecha de adopción”.
Canadá va a la zaga de otros países del G7 en la transformación sistémica del sector agrícola. El problema no es la falta de herramientas sofisticadas. Es la falta de sistemas que ayuden a los agricultores a comprender, integrar y confiar en estas tecnologías.
Dirigí a mi equipo de investigación en la Universidad de Brock en un estudio de dos años sobre automatización y robótica agrícola en Ontario. Descubrimos que, si bien muchas tecnologías son técnicamente sólidas y están disponibles comercialmente, su adopción está limitada por factores estructurales más amplios. Nuestros hallazgos se aplican a las tecnologías agrícolas habilitadas por IA en todo Canadá.
Una promesa para los agricultores
En agricultura, herramientas como Farmer Chat, AgPal y Root AI están transformando las vidas de los agricultores en todo el mundo con asesoramiento en tiempo real basado en datos.
Los sensores inteligentes monitorean la humedad del suelo, los niveles de nutrientes y el pH. Drones y satélites capturan imágenes de campo de alta resolución. Los sistemas de inteligencia artificial sintetizan estos datos para identificar dónde los cultivos están bajo estrés y, en milisegundos, determinar qué intervenciones son necesarias, a veces hasta una escala precisa de unos pocos metros cuadrados.
La detección temprana de enfermedades y plagas basada en inteligencia artificial permite a los productores intervenir antes de que los problemas se hagan visibles. Los sistemas de visión por computadora pueden identificar condiciones como óxido amarillo o manchas días o semanas antes que la exploración manual, lo que reduce las pérdidas de cultivos y el uso de pesticidas. Las plataformas de riego como CropX ajustan dinámicamente la aplicación de agua en función de los datos climáticos y del suelo, lo que a veces reduce el uso de agua hasta en un 50 por ciento.
Vemos tendencias similares en la producción ganadera. Los agricultores están utilizando sensores, cámaras y modelos de aprendizaje automático para monitorear la salud de los animales, detectar cojeras e identificar signos tempranos de enfermedades como la mastitis antes de que un brote se propague a los rebaños.
Los trabajadores siguen un tractor sin conductor controlado por inteligencia artificial mientras cosecha patatas cerca de Karnal, India, en febrero de 2026. (Foto AP/Piiush Nagpal) Por qué la adopción se está estancando
Nuestra investigación revela tres barreras para la adopción de la IA. En primer lugar, muchos agricultores aún desconocen qué herramientas de IA existen y son relevantes para sus operaciones. A esto lo llamo el síndrome de la brecha de información.
En segundo lugar, otros luchan por integrar nuevos sistemas con equipos, plataformas de datos y flujos de trabajo existentes. A esto lo llamo el síndrome de desajuste.
En tercer lugar, las redes de sistemas de innovación a menudo no están coordinadas, y las universidades, las empresas de tecnología, las consultorías y los fabricantes trabajan en silos en lugar de en colaboración. A esto lo llamo síndrome de fragmentación.
El efecto combinado de estos desafíos es que las estructuras de apoyo son débiles, lo que limita las oportunidades de aprendizaje colaborativo y adopción coordinada de nuevas tecnologías.
Un robot busca flores enfermas en campos de tulipanes holandeses en Noordwijkerhout, Países Bajos, en marzo de 2024. (Foto AP/Peter Dejong) Los sistemas son más importantes que las herramientas
Para desbloquear el potencial de la IA y mitigar sus riesgos, la política agrícola canadiense debe basarse en lo que mi equipo de investigación llama un enfoque de sistemas de innovación agrícola.
Esta perspectiva trata la innovación como un proceso en red que involucra a investigadores, agricultores, empresarios agrícolas, formuladores de políticas y organizaciones intermediarias que los conectan.
Un principio clave de este enfoque es la importancia del contexto regional en un país geográficamente tan grande como Canadá. Lo que funciona para los sistemas lácteos intensivos en Quebec puede no funcionar para los productores de granos en Saskatchewan o las operaciones hortícolas en Columbia Británica y Ontario. La escala geográfica y la diversidad de la industria manufacturera de Canadá significan que las soluciones nacionales bien intencionadas a menudo fracasan.
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En mi libro, expliqué los elementos clave de los sistemas de innovación como arquitectura de gestión. Vista a través de esta lente, la IA puede servir como una herramienta poderosa y transformadora para aumentar la productividad y la gestión ambiental en la agricultura canadiense.
Cuando se gestiona adecuadamente dentro de un ecosistema de innovación calibrado y de base regional, la IA puede respaldar el aprendizaje colaborativo, mejorar el intercambio de conocimientos y ayudar a cerrar la brecha entre los desarrolladores de tecnología y los usuarios finales.
Cuando está desalineado, puede amplificar la información errónea y reproducir el sesgo integrado en los datos de entrenamiento. Puede reducir, en lugar de ampliar, la capacidad de toma de decisiones de los agricultores, sabotear la privacidad y la propiedad de los datos y, en última instancia, socavar la confianza en las herramientas impulsadas por la IA.
Pasar de la promesa a la práctica
Convertir la promesa de la inteligencia artificial en un cambio duradero requiere nada menos que un cambio fundamental a nivel del sistema hacia una acción más coordinada. Dada la vasta geografía de Canadá, las políticas también deben fortalecer los sistemas regionales de innovación en lugar de depender de programas únicos para todos.
Los esfuerzos intergubernamentales (un enfoque que yo llamo gobernanza multinivel) basados en ecosistemas regionales para apoyar la innovación pueden cerrar las brechas de conocimiento a través de programas de capacitación de agricultores que se centran en la integración y el uso, no solo en la promoción de la tecnología.
La IA por sí sola no transformará la agricultura canadiense. Sin embargo, cuando se integra en una arquitectura eficaz de gestión de sistemas de innovación, puede hacer una contribución radical a un sistema agroalimentario más competitivo, sostenible y resiliente.
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