Un estudio internacional liderado por la Universidad de Bonn identifica las regiones donde la agricultura de precisión ofrece beneficios económicos y estima que su potencial podría alcanzar el 75 % de la superficie agrícola mundial bajo políticas ambientales más estrictas.
Redacción: Redacción Mundo Agropecuario
Editor: Karem Díaz S.
La agricultura inteligente ya puede resultar económicamente rentable en el 42 % de las tierras cultivadas del planeta. Esta es una de las principales conclusiones de una investigación internacional dirigida por la Universidad de Bonn, en Alemania, que ha elaborado una evaluación mundial sobre las condiciones que favorecen la adopción de tecnologías agrícolas de precisión.
El estudio, publicado en octubre de 2026 en la revista científica Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), muestra que la rentabilidad de estas herramientas depende considerablemente de las características económicas, productivas y regulatorias de cada región.
Los investigadores estiman que la proporción de tierras agrícolas donde estas tecnologías resultan rentables podría aumentar hasta el 50 % durante los próximos veinte años. En un escenario de fortalecimiento generalizado de las regulaciones ambientales, el potencial alcanzaría el 75 %. Por el contrario, una flexibilización mundial de esas normas reduciría la proporción estimada al 31 %.
Los resultados plantean una cuestión fundamental para los productores: la conveniencia de incorporar nuevas tecnologías no depende únicamente de su capacidad para mejorar las operaciones agrícolas, sino también de los costes de inversión, los precios de los insumos, la disponibilidad de mano de obra y las condiciones de cada explotación.
La rentabilidad de la agricultura de precisión varía entre regiones
El trabajo fue desarrollado por un equipo encabezado por Shahrear Roman, investigador doctoral del grupo del profesor David Wuepper, de la Universidad de Bonn.
Su objetivo fue identificar en qué lugares del mundo las tecnologías de agricultura inteligente ya ofrecen ventajas económicas suficientes para justificar su utilización.
Los resultados muestran una distribución desigual. América del Norte, Europa occidental, Australia y Japón figuran entre las regiones donde la adopción presenta condiciones particularmente favorables.
En estos territorios coinciden varios factores: explotaciones de mayor tamaño, niveles relativamente elevados de ingresos y formación, costes laborales importantes y regulaciones ambientales que incentivan el uso eficiente de los recursos.
Cuando una explotación utiliza cantidades significativas de fertilizantes o productos fitosanitarios, reducir aplicaciones innecesarias puede generar ahorros económicos relevantes.
Asimismo, donde la mano de obra resulta costosa o escasa, determinados equipos automatizados pueden compensar parte de la inversión mediante una reducción de las tareas manuales.
Esta relación entre costes y adopción tecnológica ya había sido examinada desde la perspectiva de los agricultores estadounidenses y sus experiencias con la agricultura de precisión, que muestran cómo las decisiones de inversión dependen de beneficios económicos concretos.
La nueva investigación amplía el análisis a escala mundial y permite comparar regiones con condiciones productivas muy diferentes.
Más de 4.000 ubicaciones utilizadas para elaborar el modelo mundial
Para construir su evaluación, los investigadores enfrentaron una dificultad inicial: la falta de bases de datos internacionales que registren de manera sistemática dónde se utilizan rentablemente las tecnologías de agricultura inteligente.
El equipo recurrió a una estrategia que combinó consultas a especialistas y revisión de publicaciones científicas.
Los investigadores contactaron con más de 8.000 expertos en agricultura inteligente de diferentes países para identificar lugares donde estas herramientas ya se estaban utilizando con resultados económicos favorables.
También revisaron estudios sobre explotaciones agrícolas que habían incorporado métodos de precisión.
Con esa información reunieron una base de más de 4.000 ubicaciones en las que se habían identificado aplicaciones de tecnologías como riego inteligente, robots para eliminar malezas y sistemas de análisis de cultivos mediante drones.
Posteriormente utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para examinar qué características económicas, ambientales y sociales estaban asociadas con una adopción rentable.
Los modelos permitieron identificar patrones y elaborar mapas sobre el potencial de estas tecnologías en distintas regiones agrícolas.
Los autores incorporaron además previsiones de desarrollo económico regional para explorar cómo podría cambiar la rentabilidad durante las próximas décadas.
Es importante distinguir entre una estimación modelizada y una medición directa de los beneficios de todas las explotaciones del planeta. El porcentaje del 42 % representa la superficie mundial donde, según el modelo, estas tecnologías ya tienen potencial económico favorable; no significa que todas esas tierras estén actualmente gestionadas mediante agricultura inteligente.
Cinco grupos de tecnologías evaluados por los investigadores
El estudio distinguió cinco grandes categorías de tecnologías agrícolas, cada una con funciones y condiciones de rentabilidad diferentes.
La primera corresponde a los sistemas autónomos de riego, capaces de ajustar el suministro de agua según las necesidades del cultivo y las condiciones del terreno.
La segunda incluye robots destinados al control de malezas, que pueden reducir determinadas labores manuales y, dependiendo del sistema, disminuir la necesidad de tratamientos químicos.
La tercera comprende drones y otras herramientas utilizadas para observar los campos, elaborar mapas y localizar áreas que requieren intervenciones específicas.
La cuarta categoría agrupa maquinaria capaz de determinar y aplicar cantidades variables de fertilizantes o productos fitosanitarios, evitando tratamientos uniformes cuando las necesidades cambian dentro de una misma parcela.
La quinta incluye sistemas de guiado mediante GPS, que permiten mantener trayectorias precisas y reducir solapamientos durante las operaciones agrícolas.
Estas tecnologías no ofrecen necesariamente la misma rentabilidad en todas las explotaciones. Su conveniencia depende de la escala productiva, los costes locales y la magnitud de los problemas que permiten resolver.
Por ejemplo, una explotación que enfrenta gastos elevados de fertilización puede encontrar ventajas en la aplicación localizada de insumos, mientras que otra con limitaciones de agua puede beneficiarse más de mejorar la programación del riego.
Las normas ambientales influyen en las decisiones de inversión
Uno de los resultados más destacados del trabajo es la relación entre la fortaleza de la gobernanza ambiental y la rentabilidad de la agricultura inteligente.
Según Shahrear Roman, la calidad de las políticas ambientales fue el predictor más importante identificado por los modelos.
Esto se debe, en parte, a que las regulaciones pueden aumentar el valor económico de utilizar fertilizantes, plaguicidas y agua de manera más eficiente.
Cuando existen exigencias para reducir la contaminación o limitar determinadas aplicaciones, las herramientas de precisión pueden facilitar el cumplimiento de las normas y disminuir gastos asociados con el desperdicio de insumos.
Los investigadores analizaron diferentes escenarios regulatorios para estimar cómo cambiaría la superficie agrícola mundial donde estas tecnologías serían económicamente convenientes.
En el escenario de mayor exigencia ambiental, la proporción potencialmente rentable aumentaría hasta el 75 %.
Si, por el contrario, todos los países flexibilizaran sus regulaciones, el potencial estimado descendería al 31 %.
Estos porcentajes no constituyen predicciones inevitables. Son resultados de escenarios construidos mediante modelos y dependen de los supuestos económicos y regulatorios considerados.
La investigación sugiere que las políticas públicas pueden modificar los incentivos económicos para incorporar prácticas agrícolas más eficientes.
El ahorro de fertilizantes y plaguicidas puede mejorar los márgenes
En muchas regiones agrícolas, los fertilizantes y los productos fitosanitarios representan una proporción importante de los costes de producción.
La agricultura de precisión permite adaptar determinadas aplicaciones a la variabilidad del suelo, la presencia de malezas o las necesidades específicas de los cultivos.
En lugar de aplicar una dosis idéntica en toda la superficie, el productor puede utilizar información agronómica para decidir dónde resulta necesario intervenir.
Esta estrategia puede disminuir el consumo de insumos sin comprometer necesariamente los rendimientos, siempre que las decisiones se fundamenten en datos fiables y un manejo adecuado.
La rentabilidad, sin embargo, no depende únicamente del ahorro obtenido. También deben considerarse los costes de adquisición, mantenimiento, capacitación y funcionamiento de los equipos.
La importancia de estas variables resulta evidente en los sistemas de producción de trigo y soja sometidos al aumento de los costes de fertilización, donde pequeñas variaciones de gastos pueden modificar significativamente los márgenes.
El estudio de Bonn aporta una perspectiva internacional sobre las circunstancias en las que una inversión tecnológica puede compensar esos costes.
El riego inteligente resulta especialmente relevante en regiones con escasez de agua
La investigación también examinó dónde podrían coincidir los beneficios económicos y ambientales de la agricultura inteligente.
Uno de los ejemplos más claros corresponde al riego.
Los sistemas que utilizan información sobre humedad del suelo y necesidades hídricas del cultivo pueden ayudar a evitar aplicaciones excesivas de agua.
En regiones donde los recursos hídricos son limitados, esa capacidad puede adquirir un valor económico adicional.
Los investigadores encontraron que los sistemas inteligentes de riego suelen resultar rentables precisamente en territorios que enfrentan una presión creciente sobre la disponibilidad de agua.
La observación coincide con trabajos sobre estrategias para reducir el consumo de agua de riego sin perjudicar la rentabilidad agrícola, donde el objetivo es ajustar el suministro a las necesidades reales del cultivo.
El ahorro potencial depende de factores como el sistema de riego existente, los precios de la energía, el tipo de suelo y la disponibilidad de agua.
La incorporación de automatización tampoco elimina la necesidad de un manejo agronómico adecuado. Los sensores y equipos deben calibrarse, mantenerse y utilizarse con criterios técnicos.
África subsahariana enfrenta mayores obstáculos para adoptar estas tecnologías
El panorama es diferente en numerosas regiones de África subsahariana, donde la investigación encontró un potencial económico actualmente más limitado para las tecnologías evaluadas.
Los autores explican que una parte importante de los equipos disponibles ha sido desarrollada pensando en explotaciones grandes, mecanizadas y con capacidad de inversión elevada.
Estas características no siempre coinciden con las necesidades de agricultores que trabajan superficies pequeñas y disponen de recursos financieros limitados.
La inversión inicial, la disponibilidad de asistencia técnica y las condiciones de operación pueden convertirse en barreras importantes.
David Wuepper considera necesario ampliar la investigación y el desarrollo de soluciones adaptadas a la agricultura de pequeña escala.
La conclusión no significa que las explotaciones pequeñas carezcan de oportunidades para mejorar su eficiencia. Indica que muchas de las tecnologías actuales no han sido diseñadas para responder adecuadamente a sus características económicas y productivas.
Desarrollar herramientas de menor coste, modelos de uso compartido y servicios de asistencia técnica podría contribuir a reducir esas diferencias, aunque el estudio no cuantifica el efecto de cada una de esas alternativas.
El tamaño de las explotaciones condiciona el retorno económico
La superficie cultivada constituye una variable importante porque determinados equipos requieren una inversión que debe recuperarse mediante su utilización.
Una máquina de elevado coste puede resultar más fácil de amortizar cuando trabaja sobre grandes extensiones durante numerosas jornadas.
En explotaciones pequeñas, el coste por hectárea puede aumentar si la maquinaria permanece inactiva durante buena parte del año.
El problema también se relaciona con la formación. La incorporación de herramientas digitales exige conocimientos para interpretar información y convertirla en decisiones agronómicas.
Los investigadores encontraron que las regiones con mayores niveles de educación e ingresos presentan condiciones más favorables para la rentabilidad de estas tecnologías.
La disponibilidad de personal capacitado, mantenimiento y servicios especializados puede influir tanto como las características técnicas del equipo.
Estas diferencias ayudan a explicar por qué una misma tecnología puede ofrecer resultados económicos favorables en una región y no justificar su coste en otra.
Los beneficios ambientales no aparecen automáticamente
El trabajo de la Universidad de Bonn también advierte que la rentabilidad económica de la agricultura inteligente no garantiza por sí sola una mejora ambiental.
Los resultados dependen de cómo se utilicen las tecnologías y de las decisiones que adopten los productores.
Un sistema capaz de reducir aplicaciones innecesarias puede contribuir a disminuir el consumo de determinados insumos, pero su impacto efectivo dependerá del manejo aplicado.
De manera similar, mejorar la eficiencia del riego no implica automáticamente reducir la extracción total de agua si posteriormente aumenta la superficie irrigada o cambia la intensidad productiva.
Los investigadores consideran que las políticas ambientales cumplen una función importante para orientar las ventajas económicas hacia resultados ecológicos concretos.
La relación entre rentabilidad y sostenibilidad también aparece en las evaluaciones económicas de prácticas agrícolas regenerativas en distintas regiones de Europa, donde las condiciones locales determinan los resultados.
En ambos casos, la evidencia señala que no existe una solución universal aplicable a todas las explotaciones.
Una herramienta para orientar las inversiones agrícolas
La investigación ofrece información útil para productores, responsables de políticas públicas y organizaciones vinculadas con el desarrollo rural.
Los mapas elaborados por el equipo permiten identificar regiones donde determinadas tecnologías podrían encontrar condiciones económicas favorables.
También ayudan a reconocer territorios donde los obstáculos actuales requieren estrategias de apoyo o soluciones adaptadas.
Para los agricultores, la principal implicación es que una inversión en agricultura inteligente debe evaluarse según sus efectos sobre los costes, la productividad y el riesgo económico de cada explotación.
Para las administraciones públicas, los resultados muestran que las regulaciones ambientales y las condiciones institucionales pueden influir considerablemente en los incentivos para adoptar estas herramientas.
La investigación no establece que todos los productores deban incorporar robots, drones o sistemas automatizados. Su contribución consiste en identificar dónde estas inversiones pueden resultar económicamente justificadas y qué factores explican las diferencias regionales.
Con un potencial estimado de rentabilidad que podría pasar del 42 % al 50 % de las tierras cultivadas mundiales durante los próximos veinte años, el estudio presenta a la agricultura inteligente como una opción con oportunidades de expansión, pero condicionada por el contexto económico y las decisiones políticas.
Los autores destacan que los beneficios económicos y ambientales pueden coincidir, especialmente cuando las tecnologías permiten resolver problemas de escasez de agua, aplicaciones excesivas de insumos o elevados costes laborales.
La magnitud de esos beneficios dependerá de que las herramientas se adapten a las necesidades de cada región y de que existan condiciones para utilizarlas de manera eficiente.
Fuentes referenciales:
Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) — Modeling the global potential of smart farming innovations
Universidad de Bonn — Smart farming is already proving profitable in some regions, global analysis finds
