Inteligencia Artificial en Agricultura Market Share 2025-2035

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¿Qué tendencias darán forma a este mercado en los próximos años?

Se espera que el mercado de Inteligencia Artificial en Agricultura represente USD 2.25 millones en 2024 y USD 2.81 millones en 2025 alcance USD 25.58 millones en 2035, creciendo en una CAGR de alrededor del 24,73% entre 2025 y 2035. El aumento de la demanda de alimentos, la agricultura de precisión y el aprendizaje automático están impulsando la adopción de IA para aumentar la eficiencia agrícola y la adopción de decisiones. The AI in agricultural market is used in agritech for the better implementation of agricultural practices. Se aplica el aprendizaje automático, la visión informática e IoT para apoyar la agricultura de precisión, que es una de las aplicaciones de la IA, utilizando drones, sensores y cámaras inteligentes en el monitoreo de la salud de cultivos, optimización de sistemas de riego y predicción de rendimientos de cultivos. Otros usos de equipo agrícola y robótica impulsado por AI son para mejorar la eficiencia en tareas tales como detección de plagas, identificación de enfermedades y monitoreo del suelo, además de vías para la gestión ganadera y optimización laboral. Estas tecnologías de IA aumentan la productividad en la granja, y ayudan a la agricultura sostenible reduciendo el desperdicio de recursos y siendo administradores del medio ambiente. Con la creciente adhesión a la IA en la agricultura, el software, el hardware y los servicios están cobrando más nicho, resolviendo problemas de la agricultura inteligente a la agricultura regenerativa con la previsión de alcanzar granjas mucho más eficientes, sostenibles y rentables.

¿Qué dicen los expertos de la industria sobre las tendencias del mercado?

"Añadir valor a los productos agrícolas crudos mediante el embalaje, la limpieza y el procesamiento puede ayudar a mejorar los ingresos de los agricultores al reducir las pérdidas posteriores a la cosecha si la agricultura se integra con la industria alimentaria a través de contratos, compras y externalización de servicios".

• Dr. Nilabja Ghosh, Agricultural Economist

"La integración de la IA en la agricultura no es sólo sobre tecnología; se trata de empoderar a los agricultores con información oportuna para aumentar los rendimientos y reducir los costos".

• Dr. Mahesh Kumar, Director de AgriTech Innovations

¿Qué segmentos y geografías analiza el informe?

¿Cuáles son los principales factores y desafíos que conforman el mercado?

Aumentar la demanda mundial de alimentos aumenta la necesidad de eficiencia agrícola.

La creciente demanda mundial de alimentos ha llevado rápidamente a la agricultura a la aplicación de soluciones de inteligencia artificial. La mayoría de ellos tienen implicaciones críticas que se pueden lograr utilizando agricultura de precisión, agricultura inteligente o agricultura digital. La inteligencia artificial impulsa el uso de recursos, mejora la predicción del rendimiento de cultivos y aumenta el funcionamiento eficiente de las granjas.

La información en tiempo real a través de dispositivos IoT, drones y sensores reduce el trabajo en su mayoría y ayuda a reducir los costos asociados con áreas como la salud del suelo, la gestión del riego y la detección de plagas. Las máquinas propulsadas por la visión computarizada basada en robótica y el aprendizaje automático permiten automatizar actividades agrícolas como detección de enfermedades en cultivos o monitorear animales. Mantener la optimización exacta de los recursos y abordar las cuestiones mundiales de seguridad alimentaria hacen que la IA sea crucial en la práctica sostenible de la agricultura.

AI impactará significativamente la productividad de los cultivos y la sostenibilidad desde la perspectiva del Departamento de Agricultura (USDA). El mercado agrícola de AI crecerá rápidamente a medida que veamos mejores herramientas digitales para la agricultura de precisión, pero también como la penetración de equipos agrícolas habilitados para la agricultura con mayor precisión se combina con una creciente devoción entre gobiernos e investigadores en esta área.

Los avances en el aprendizaje automático mejoran la analítica agrícola predictiva.

La necesidad de la agricultura de precisión, la eficiencia de los recursos y la mejora de la exactitud de la predicción de la producción de cultivos es el principal motor del crecimiento explosivo de las aplicaciones de IA en la agricultura. El creciente consumo de alimentos y la pérdida de tierras cultivables en el mundo han llevado al desarrollo de soluciones agrícolas inteligentes, una amplia categoría que abarca equipos agrícolas mejorados por IA, software de análisis de drones, herramientas de redes IoT y necesidades cotidianas.

Las posibles sinergias entre el aprendizaje automático, la visión informática y la analítica predictiva son muy beneficiosas en el análisis del suelo, la vigilancia de plagas y la detección de enfermedades en tiempo real para ayudar a los agricultores a tomar mejores decisiones. El riego y la vigilancia de los animales proporcionan casi total sostenibilidad, mientras que los sistemas agrícolas autónomos y los robots agrícolas reducen la necesidad de trabajo humano.

Las aplicaciones para la agricultura digital, como FieldView Drive 2.0, también son cruciales para lograr el pleno potencial de la agricultura basada en datos. En conclusión, las inversiones en IA, los avances en el hardware y el software de IA y la creciente comprensión de las prácticas agrícolas resistentes al clima impulsan el impulso para integrar la IA en la agricultura de precisión. El aumento del apoyo gubernamental a la agricultura sostenible y el aumento del uso del software de monitoreo de cultivos habilitados para la IA también han contribuido a la expansión del mercado. Estos factores hacen que la IA en la agricultura sea una esfera clave para la agricultura productiva, de vanguardia y ecológicamente amistosa.

Las preocupaciones en materia de privacidad de datos restringen la adopción generalizada de la tecnología AI.

AI limita la adopción de agricultura digital, agricultura de precisión y agricultura inteligente. Ha habido importantes obstáculos para la adopción de tecnologías de IA en la agricultura, como la agricultura digital, la agricultura inteligente y la agricultura de precisión. Los agricultores están cada vez más preocupados por cómo se almacenan y comparten sus datos, y la posibilidad de uso indebido, debido a la abundancia de información que se recopila a través de tecnologías como el software de monitoreo de cultivos de inteligencia artificial (AI), equipo de granja inteligente y analítica de drones.

Al integrarse con hardware como dispositivos IoT, cámaras inteligentes y otros tipos de sensores, todas estas condiciones aumentan el volumen de recopilación de datos en tiempo real de los campos en suelo, ganado y cultivos, planteando importantes cuestiones de propiedad y control. La falta de normas claras o políticas transparentes de software para la agricultura de IA, los agricultores no confían plenamente en los sistemas de agricultura de IA. A pesar de su potencial para el desarrollo sostenible y la optimización de los recursos debido a esta desconfianza, se observa el estancamiento en el despliegue de sistemas de riego de IA, herramientas de detección de plagas y soluciones de vigilancia ganadera.

Las granjas más pequeñas, que poseen un acceso inadecuado a una infraestructura digital segura, enfrentan más desafíos en la aplicación segura de las tecnologías de inteligencia artificial. Moreover, the problem of the fear of ciberattacks and unauthorized access has exacerbated the challenges of adopting AI in agriculture. Si no surgen pronto marcos sólidos de protección de datos, es posible que el crecimiento de los mercados agrícolas de IA permanezca aturdido.

La integración con dispositivos IoT permite la gestión agrícola en tiempo real.

La IA en el mercado agrícola está creciendo rápidamente, y las empresas líderes están impulsando este cambio con tecnologías de vanguardia, incluyendo visión informática, robótica y aprendizaje automático. Las aplicaciones agrícolas de AI encuentran su hogar en dos empresas líderes: Benson Hill y CropIn. Estas organizaciones utilizan IA para impulsar las estimaciones de rendimiento de los cultivos y gestionar el consumo de recursos agrícolas. FarmWise, junto con Carbon Robotics, utiliza inteligencia artificial en sus sistemas robóticos para mejorar las prácticas de soldadura de precisión en la agricultura. Blue River Technology se convirtió en parte de John Deere después de una adquisición significativa para desarrollar tecnologías agrícolas basadas en AI en maquinaria agrícola.

A medida que las plataformas AI de Prospera mejoran, el dron de Aerobotics sigue creciendo para el monitoreo de la salud de cultivos, generando análisis de las condiciones agrícolas en tiempo real. A medida que ha aumentado la demanda de agricultura sostenible, estas empresas han establecido normas industriales basadas en la IA. La adopción mundial de la tecnología AI para la agricultura de precisión se ve facilitada por las startups que trabajan con grandes empresas agrícolas, lo que reduce las barreras de adopción. La tendencia aumentará ya que la IA sigue transformando las prácticas agrícolas y aumentando la producción.

La expansión en los mercados en desarrollo crea nuevas posibilidades de negocio.

Uno de los aspectos más revolucionarios del sector AgTech es la variedad de maneras que la inteligencia artificial (AI) puede aplicarse a la agricultura. Mediante las diversas soluciones habilitadas para la IA, como la agricultura de precisión, las cámaras inteligentes y los dispositivos IoT, los agricultores pueden empezar a gestionar recursos, predecir los rendimientos de los cultivos y detectar plagas y enfermedades en sus informes. Así, estas innovaciones abogan por la agricultura sostenible empleando analítica predictiva y aprendizaje automático para la gestión del riego y la vigilancia del suelo.

Las tecnologías agrícolas autónomas, como la robótica agrícola, reducen el trabajo y contribuyen a la eficiencia operacional. Los sistemas de inteligencia artificial también vigilan la salud del ganado, lo que permite una mejor gestión de sus recursos. El uso de herramientas de IA, como soluciones agrícolas inteligentes y software de monitoreo de cultivos de IA, tiene un enorme potencial para aumentar la producción para satisfacer la creciente necesidad de alimentos, especialmente a medida que la industria agrícola se expande hacia los países en desarrollo. La IA en la agricultura ofrece un medio de obtener una ventaja competitiva en un entorno que está cambiando progresivamente debido a métodos eficientes en los recursos. La IA es un factor importante para sentar las bases para la expansión exponencial de la agricultura en el futuro en los países emergentes debido a los avances en curso.

¿Cuáles son los segmentos clave del mercado en la industria?

Basado en la tecnología, el mercado de Inteligencia Artificial en Agricultura se clasifica en Machine Learning, Computer Vision, Predictive Analytics, Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), IoT Integration, y otros. El mercado de Inteligencia Artificial en Agricultura ha posicionado el aprendizaje automático (ML) como una de las tecnologías más críticas y dominantes, principalmente mejorando la predicción del rendimiento de cultivos, la optimización del riego y la detección temprana de enfermedades vegetales. Los algoritmos en ML ayudan a analizar datos agrícolas extensos que llevan a los agricultores a tomar decisiones. Estos modelos predicen tendencias, automatizar procesos y refinar la agricultura de precisión, y están en el corazón de la innovación agrícola de IA. Además, es una tecnología básica que sustenta a todos los demás, como la visión informática y la analítica predictiva, dentro del sector.

Basado en la aplicación, el mercado de Inteligencia Artificial en Agricultura se clasifica en Agricultura de Precisión, Monitoreo de Ganadería, Drones Agrícolas, Automatización de Greenhouse, Gestión de Irrigación, Monitoreo de Salud de Cultivos, Detección de Hierbas y Pest, Optimización de la Cadena de Suministros, Gestión de Equipos Agrícolas y Otros. El aprendizaje automático, por otro lado, tiene algunas aplicaciones en la agricultura. La principal aplicación que tienen en la agricultura es la agricultura de precisión. La IA se utiliza para hacer que la agricultura esté más impulsada por datos y optimizar las operaciones relativas a la salud del suelo, los patrones climáticos, las condiciones de cultivo, etc. Con ello, a veces los agricultores pueden tomar decisiones en tiempo real sobre la plantación, el riego y la fertilización, mejorando así su potencial de rendimiento de cultivos y la eficiencia de los recursos. La agricultura de precisión es indispensable para la agricultura sostenible, ya que minimiza los desechos y maximiza la producción, caracterizando la agricultura de precisión como la aplicación clave que induce la innovación y la posterior aplicación del sector.

¿Qué regiones lideran el mercado, y por qué?

La AI estadounidense en el mercado agrícola está liderando, ya que las tecnologías avanzadas ya se utilizan ampliamente para mejorar los métodos agrícolas y aumentar la producción. Cada región de los Estados Unidos parece estar abarcando soluciones de IA basadas en su enfoque agrícola, con el Midwest y California liderando el camino en la producción de cultivos. Las partes del sur de Estados Unidos se están concentrando más en la gestión ganadera de precisión. Las aplicaciones de IA en el mercado agrícola de Estados Unidos son muy diversas, e incluyen todo desde el monitoreo de drones, analítica predictiva y maquinaria automatizada hasta sistemas de riego de precisión. El aumento de la adopción de tecnologías de aprendizaje automático e IoT ha permitido a los agricultores adoptar decisiones informadas con datos que mejoren su rendimiento de cultivos, reducir costos y mejorar la gestión eficiente de los recursos.

A la luz de las preocupaciones del cambio climático, las zonas con patrones climáticos extremos están utilizando cada vez más sistemas de inteligencia artificial (AI) para la evaluación del riesgo y la previsión meteorológica. Las inversiones de capital de riesgo en empresas ag-tech promueven la innovación en esferas como el equipo agrícola autónomo y la gestión de plagas impulsada por AI. Las esferas con las instalaciones de investigación agrícola se han beneficiado del estudio de técnicas agrícolas sostenibles apoyadas por la AI.

Los dos principales impulsores del crecimiento explosivo del mercado agrícola de Asia Pacífico AI son el uso creciente de la agricultura inteligente y la creciente demanda de seguridad alimentaria. Las principales naciones de la zona que utilizan tecnologías de IA para la optimización de la cadena de suministro, la vigilancia de cultivos y la agricultura de precisión son China, India y Japón. Los métodos agrícolas tradicionales son rediseñados por tecnologías de IA como drones, sensores y contratos de producción para aumentar la producción, reducir los gastos y reducir el impacto ambiental. Esto se combina con el aumento de la financiación gubernamental y del sector privado en la innovación agrícola, lo que fomenta el uso de tecnologías de IA en la agricultura.

Las diversidades climáticas y las prácticas agrícolas de la región ofrecen entornos adecuados para diversas aplicaciones de la IA en múltiples cultivos como arroz, trigo y frutas. Se espera que los avances en el aprendizaje automático y la analítica de datos impulsen una evolución más radical en la gestión de cultivos y proporcionen una mayor eficiencia agrícola al mercado en los próximos años. Sin embargo, desafíos como la falta de infraestructura técnica en las zonas rurales y la falta de mano de obra calificada siguen siendo graves obstáculos para la adopción generalizada.

¿Cómo es el paisaje competitivo del mercado?

Con las principales empresas siendo los mayores impulsores y desarrolladores de este mercado, empleando tecnologías de vanguardia como la visión de la computadora, la robótica y el aprendizaje automático, la IA en la industria agrícola sigue creciendo rápidamente y está cambiando constantemente por sí misma. Benson Hill y CropIn son dos de las marcas más conocidas en aplicaciones de IA para la agricultura. Estas empresas utilizan la inteligencia artificial (AI) en el desarrollo de tecnologías agrícolas de precisión para prever y controlar el uso de recursos agronómicos.

FarmWise y Carbon Robotics, fabricantes de dispositivos robóticos impulsados por IA, han hecho avances significativos en el tejido de precisión y aplicaciones interiores. Después de una adquisición significativa, John Deere adquirió Blue River Technology para ayudar a ofrecer tecnología agrícola basada en AI para el equipo agrícola. La compañía sigue expandiendo su drone para monitorear la salud de los cultivos, mientras que el avance de las plataformas de IA bajo Prospera sigue proporcionando análisis en tiempo real de las condiciones agrícolas.

La demanda continua y creciente de soluciones agrícolas sostenibles ha impulsado a estas empresas a elevar la barra de sistemas automatizados en las operaciones agrícolas contemporáneas. Startups working with big agricultural corporations help to smooth the path to adoption around the world for AI technologies in precision agriculture by reducing access barriers. AI está cambiando innegablemente y seguirá cambiando la forma en que se realizan las actividades agrícolas, con una tendencia creciente en su adopción.

Inteligencia Artificial en Agricultura Market, Company Shares Analysis, 2024

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¿Qué recientes fusiones, adquisiciones o lanzamientos de productos están conformando la industria?

• En marzo de 2025, Agmatix, un proveedor de soluciones agronómicas propulsadas por AI, anunció una asociación con BASF para desarrollar una herramienta digital para detectar y predecir infestaciones de óxido de soja (SCN). La solución impulsada por la IA tenía por objeto ayudar a los agricultores a identificar y gestionar rápidamente el SCN, una amenaza importante para el rendimiento de la soja.

Cobertura del informe:

Por tipo de solución

• Hardware
• Software
• Servicios

By Technology

• Machine Learning
• Computer Vision
• Análisis predictivo
• Aprendizaje profundo
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
• IoT Integration
• Otros

By Application

• Agricultura de precisión
• Vigilancia de las existencias
• Agricultural Drones
• Automatización de Greenhouse
• Irrigation Management
• Crop " Soil Health Monitoring
• Detección de hierbas y plagas
• Optimización de la cadena de suministro
• Farm Equipment Management
• Otros

Despliegue

• Cloud-Based
• On-Premise
• híbrido

Por usuario final

• Agricultural Corporations
• Agricultores individuales
• Agricultural Cooperatives
• Organismos gubernamentales
• Research Institutes
• Agri-tech Companies
• Unidades de procesamiento de alimentos

Por Región

América del Norte

• EE.UU.
• Canadá

Europa

• U.K.
• Francia
• Alemania
• Italia
• España
• El resto de Europa

Asia Pacífico

• China
• Japón
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• Corea del Sur
• Singapur
• El resto de Asia Pacífico

América Latina

• Brasil
• Argentina
• México
• El resto de América Latina

Oriente Medio y África

• GCC Países
• Sudáfrica
• El resto del Oriente Medio " África

Lista de empresas:

• Benson Hill
• Bluewhite
• Carbon Robotics
• FarmWise
• CropIn
• Hippo Harvest
• Blue River Technology
• Aerobotics
• Prospera
• AgroScout
• Robotics Bonsai
• BloomX
• Harvest CROO Robot
• Avalo
• Robotics de campaña

Preguntas frecuentes (FAQ)