Investigadores advierten que la inteligencia artificial puede mejorar productividad y resiliencia, pero sin infraestructura y acceso equitativo ampliaría brechas rurales
Redactor: Raúl Méndez C.
Editor: Karem Díaz S.
La inteligencia artificial aparece cada vez con más fuerza en el debate agrícola global. Puede ayudar a estimar rendimientos, detectar enfermedades, optimizar riego, ajustar fertilización y monitorear cultivos o ganado en tiempo real. Sin embargo, su avance también abre una pregunta crítica: quién podrá beneficiarse realmente de esas herramientas y quién quedará fuera.
Un análisis publicado por Abiodun Olusola Omotayo y Abeeb Babatunde Omotoso en The Conversation, republicado por Phys.org, advierte que la IA tiene potencial para mejorar la productividad y la resiliencia agrícola, pero ese potencial depende de políticas públicas, infraestructura confiable y acceso equitativo. Sin esas condiciones, la tecnología puede reforzar desigualdades ya existentes dentro de los sistemas alimentarios.
La advertencia llega en un momento en que la agricultura enfrenta presiones simultáneas: cambio climático, degradación de tierras, escasez de mano de obra, interrupciones en cadenas de suministro y aumento de la demanda de alimentos por el crecimiento poblacional. En ese escenario, la IA puede ser una herramienta relevante, pero no una solución automática.
Una brecha productiva muy marcada
La comparación global muestra diferencias profundas. En Estados Unidos, los rendimientos de maíz suelen superar las 10 toneladas por hectárea, apoyados por mecanización, semillas mejoradas, riego, uso eficiente de insumos y tecnologías de agricultura de precisión. En muchas regiones de África subsahariana, en cambio, los rendimientos permanecen alrededor de 2 a 3 toneladas por hectárea.
Esta brecha no responde únicamente al esfuerzo de los agricultores. También refleja limitaciones estructurales: menor acceso a insumos, dependencia de sistemas de secano, infraestructura débil, menor apoyo institucional y mayor exposición a choques climáticos. La IA puede ayudar a reducir algunos de esos problemas, pero solo cuando existen las condiciones mínimas para usarla.
El análisis se relaciona con debates previos sobre cómo la IA ayuda a agricultores a enfrentar el cambio climático, especialmente mediante alertas, análisis de datos y decisiones más precisas. El punto central es que esas capacidades no llegan de la misma forma a productores con conectividad, crédito y asistencia técnica que a pequeños agricultores sin electricidad estable o teléfonos adecuados.
Los pequeños agricultores quedan más expuestos
Los pequeños productores representan alrededor del 80% de los agricultores en países en desarrollo. Muchos de ellos enfrentan bajos rendimientos por acceso limitado a semillas mejoradas, fertilizantes, herbicidas, pesticidas, riego y mecanización. También dependen en mayor medida de la lluvia y son más vulnerables a sequías, inundaciones, olas de calor y otros eventos climáticos extremos.
Las prácticas agrícolas convencionales, basadas en semillas locales de bajo rendimiento, aplicación insuficiente de insumos y fuerte dependencia del trabajo manual, resultan cada vez menos suficientes para responder a los sistemas alimentarios del siglo XXI. Pero incorporar IA no es tan simple como instalar una aplicación.
Para que una herramienta digital funcione en el campo necesita electricidad, internet, dispositivos accesibles, alfabetización digital, soporte técnico, datos locales y confianza. Sin esos elementos, el productor no solo queda fuera del beneficio tecnológico, sino que puede terminar dependiendo de recomendaciones inadecuadas para su realidad productiva.
La tecnología avanza más rápido en países ricos
El estudio revisó patrones de adopción de IA, infraestructura disponible y preocupaciones éticas en países desarrollados y regiones de ingresos bajos y medios. En economías tecnológicamente avanzadas como Europa, Estados Unidos, Australia y Japón, la IA ya participa en agricultura de precisión, predicción de rendimientos, detección de plagas, riego inteligente y manejo eficiente de fertilizantes.
Estos avances descansan sobre bases que no siempre existen en países en desarrollo: internet estable, sistemas satelitales, plataformas en la nube, sensores conectados, electricidad confiable y marcos institucionales sobre privacidad, transparencia y responsabilidad. En esas condiciones, los datos pueden capturarse de manera continua y convertirse en decisiones agronómicas rápidas.
En cambio, en muchos territorios rurales de África, Asia del Sur, América Latina y otras regiones de ingresos medios y bajos, la adopción sigue limitada. La brecha digital fue identificada como el principal obstáculo: falta de conectividad, equipos costosos y escaso acompañamiento para usar herramientas complejas.
Costos, crédito y alfabetización digital
El costo de las herramientas de IA es una barrera directa. Los agricultores deben enfrentar compras iniciales, instalación, mantenimiento, suscripciones, capacitación y renovación tecnológica. Para un pequeño productor con márgenes reducidos, esa inversión puede ser imposible sin crédito o programas de apoyo.
El acceso limitado a financiamiento agrava el problema. Sin capacidad económica suficiente, muchos agricultores no pueden invertir en sensores, plataformas de análisis, drones, sistemas de riego automatizado o servicios digitales. La tecnología existe, pero queda fuera del alcance de quienes más podrían necesitarla.
El riesgo no es nuevo. Ya se había señalado que los riesgos de introducir inteligencia artificial en la agricultura incluyen marginación, baja penetración de internet y una brecha digital que puede impedir que pequeños agricultores adopten tecnologías avanzadas.
Modelos que no entienden el campo local
Uno de los puntos más delicados del análisis es la calidad de los modelos de IA. Muchas herramientas se entrenan con datos procedentes de sistemas agrícolas industrializados, grandes monocultivos y fincas altamente mecanizadas. Cuando esos modelos se aplican en explotaciones pequeñas, diversas y dependientes de la lluvia, pueden generar recomendaciones sesgadas o inexactas.
Un sistema entrenado para predecir rendimiento o detectar plagas en grandes explotaciones de Estados Unidos o Países Bajos puede fallar en fincas africanas con cultivos mixtos, suelos heterogéneos, uso irregular de insumos y baja mecanización. En esos casos, una recomendación errónea no es un detalle técnico: puede traducirse en pérdida de cosecha, gasto innecesario o mayor vulnerabilidad económica.
Por eso, la IA agrícola necesita datos locales y participación de los productores. Las herramientas deben adaptarse a los sistemas reales donde serán usadas, no imponer modelos diseñados para otro tipo de agricultura. El enfoque es similar al que impulsan experiencias donde agricultores y tecnología se unieron para evaluar mejor los cultivos directamente en las condiciones locales de producción.
Datos, privacidad y poder económico
La investigación también subraya preocupaciones éticas. La propiedad de los datos, la privacidad, la seguridad, el consentimiento informado, el sesgo algorítmico, la transparencia y la rendición de cuentas son temas centrales para una adopción responsable.
En muchas regiones en desarrollo, los agricultores tienen poco control sobre cómo se recopilan, usan o monetizan sus datos. Esta debilidad de gobernanza puede generar una nueva forma de dependencia: productores que entregan información valiosa de sus fincas sin capacidad real para decidir quién la usa, con qué fines y bajo qué condiciones.
Si no existen salvaguardas claras, la IA puede profundizar desigualdades dentro de los sistemas alimentarios. Las empresas, grandes fincas y actores con infraestructura pueden capturar los principales beneficios, mientras los pequeños agricultores asumen riesgos, costos o exclusión.
Primero las bases, luego la automatización
Los autores plantean que la prioridad debe ser fortalecer los fundamentos: electricidad confiable, internet rural, dispositivos asequibles, acceso a crédito, capacitación y sistemas de datos pertinentes para cada territorio. Sin esas bases, la IA seguirá siendo una promesa lejana para la mayoría de pequeños agricultores.
La adopción debería ser gradual, comenzando por herramientas simples, como servicios móviles de asesoría agrícola, alertas climáticas, recomendaciones básicas de manejo y plataformas accesibles de información. Después podrían ampliarse soluciones más complejas, como sensores, riego automatizado, análisis predictivo o detección avanzada de enfermedades.
La necesidad de una agricultura digital más inclusiva también aparece en América Latina, donde la adopción de la agricultura digital avanza entre promesas de eficiencia y barreras de acceso, conectividad, asistencia técnica y confianza por parte de los productores.
Una transformación que debe incluir al productor
La inteligencia artificial puede fortalecer los sistemas alimentarios si se diseña alrededor de las necesidades del agricultor y no solo alrededor de la capacidad tecnológica disponible. Su aporte puede ser importante para mejorar eficiencia, reducir pérdidas poscosecha, conservar agua y suelo, manejar plagas y responder a la variabilidad climática.
Pero la tecnología debe llegar con reglas claras, datos locales, formación, financiamiento y gobernanza. De lo contrario, el mismo instrumento que promete cerrar brechas podría ampliarlas. En una agricultura global marcada por el cambio climático, la degradación de tierras y la inseguridad alimentaria, dejar fuera a los pequeños productores significaría debilitar una parte esencial de la producción de alimentos.
El mensaje principal del análisis es directo: la IA puede transformar la agricultura en África y otras economías en desarrollo, pero solo si se construye de forma inclusiva, gradual y centrada en el productor. Bien aplicada, puede fortalecer la resiliencia rural; mal aplicada, puede dejar más atrás a quienes ya producen con menos recursos.
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