2025, el año en que la inteligencia artificial transformará la agricultura y la manufactura

Ciudad de México, 29 de noviembre de 2024.- La adopción de tecnologías avanzadas, especialmente la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático o ML por sus siglas en inglés (una rama de la IA que permite a las máquinas aprender y mejorar a partir de datos sin ser programadas explícitamente para cada tarea), está transformando diversos sectores a nivel mundial. 

De acuerdo con César Martínez, Líder de la Práctica de Cloud y DevOps en SoftServe, compañía global de tecnologías de la información (TI) líder en desarrollo de software y consultoría, la IA y el ML están dejando de ser herramientas futuristas para convertirse en motores clave del desarrollo económico en sectores estratégicos para México, como son la agricultura y la manufactura, industrias que se prevé experimenten un crecimiento gracias a estas innovaciones en 2025 y años venideros. ​ 

“El impacto de la inteligencia artificial no se limita a la automatización de procesos. Se extiende a la capacidad de analizar datos complejos, optimizar recursos y ofrecer soluciones personalizadas. En países como México, donde la necesidad de innovación es apremiante para competir en mercados globales, abre nuevas oportunidades para resolver problemas históricos y acelerar el crecimiento en industrias críticas“; explica. 

Más allá de los números, dicho cambio es un llamado para que las empresas e instituciones inviertan en la adopción estratégica de tecnologías disruptivas. A continuación, el especialista explora cómo la IA y otras innovaciones relacionadas están transformando a estas dos industrias clave. 

Agricultura inteligente, una sinergia entre lo viejo y lo nuevo 

La inteligencia artificial en la agricultura está revolucionando prácticas tradicionales, permitiendo una producción más eficiente y sostenible. Según un informe de Mordor Intelligence, se espera que el mercado de IA en esta actividad crezca de 2,080 millones de dólares (mdd) en 2024 a 5,760 mdd en 2029, con una tasa compuesta anual (CAGR, por sus siglas en inglés) del 22.55% durante el periodo. 

En un contexto donde la industria agrícola enfrenta desafíos significativos, incluyendo un aumento en costos de los insumos, escasez de mano de obra, el cumplimiento de objetivos sustentables y una mayor demanda de transparencia en los cultivos; ciertas soluciones usadas durante décadas por el sector están teniendo una segunda ola, gracias a la implementación de tecnologías avanzadas. 

Un ejemplo que da el Líder de la Práctica de Cloud y DevOps en SoftServe son las imágenes satelitales multiespectrales, que capturan y analizan tomas en diferentes longitudes de onda de luz para identificar problemas en cultivos o suelos que no son visibles a simple vista. ​ 

“Anteriormente, estas imágenes satelitales se tomaban cada pocas semanas. Pero ya existen compañías operando flotas que rebasan los 200 satélites capaces de capturar imágenes diarias de la superficie terrestre. Con la IA y el ML, ahora es posible procesar sus grandes volúmenes de datos para detectar cambios sutiles en los cultivos o predecir tendencias futuras, permitiendo una gestión proactiva de las tierras. Por otro lado, la realidad aumentada proporciona a los agricultores una visión más profunda de sus campos, facilitando la identificación de áreas problemáticas y la toma de decisiones informadas“; comenta el experto. 

Cabe señalar que las imágenes multiespectrales son especialmente valiosas para el monitoreo de humedad (ayuda a ubicar áreas con estrés hídrico, optimizando el riego y conservando recursos), la detección de invasiones de insectos (permite la identificación temprana de infestaciones, facilitando intervenciones rápidas y efectivas) o para calcular los niveles de nitrógeno (proporciona información sobre la fertilización, asegurando que los cultivos reciban los nutrientes adecuados sin excesos). ​ 

Simulaciones y robótica personalizada, un paso prometedor en la manufactura  

Después del paradigma que representó la llegada de robots capaces de manufacturar productos, ahora la industria está integrando simuladores avanzados con IA y realidad virtual (VR) para mejorar la eficiencia operativa. Al respecto, SoftServe impulsa un concepto denominado “robótica personalizada“, cuyo enfoque prioriza la simulación antes de invertir en prototipos físicos, bajo la premisa de que probar los diseños de un producto en un entorno virtual reduce drásticamente los costos y las iteraciones físicas. ​ 

“Adoptar este enfoque que prioriza la simulación, ofrece beneficios a distintos niveles. Facilita optimizar y hacer ajustes antes de la implementación; garantiza experimentar sin riesgo de daños o lesiones para el personal, elevando la seguridad de los trabajadores mediante pruebas virtuales del rendimiento del robot; mejora la escalabilidad, al poder realizar pruebas en una amplia gama de diseños en diversas condiciones; ayuda a identificar y aislar eficazmente los problemas en un entorno simulado, teniendo un mayor control de las variables; y permite repetir los diseños rápidamente, observando los impactos inmediatos. En otras palabras, minimiza los errores y maximiza la productividad“; detalla César Martínez. 

Según un informe de MarketsandMarkets, se proyecta que el mercado global de inteligencia artificial en la manufactura crecerá de 3,200 mdd en 2023 a 20,800 mdd en 2028, con una CAGR del 45.6% durante el periodo. Dicho escenario se sustenta en la postura que cada vez más adoptan los tomadores de decisiones en las industrias respecto a la IA. 

Un reciente estudio de KPMG sobre el valor esperado de la inteligencia artificial generativa (IA Gen), donde participaron 300 líderes industriales, encontró que para el 77% la IA Gen tendrá un impacto mayor sobre su negocio, por encima de otras tecnologías emergentes; o que el 73% espera que tal tecnología incremente la productividad de su fuerza de trabajo. En el sector manufacturero específicamente, la investigación precisa que la expectativa de que la IA Gen aporte valor a las empresas se enfoca principalmente en la optimización de la programación (76%), la gestión de inventarios (69%) y el pronóstico de precios (51%). 

La agricultura y la manufactura, sectores productivos relevantes para el desarrollo del país, se encuentran en un punto crucial donde tecnologías como la inteligencia artificial y la simulación avanzada están impulsando la eficiencia operativa; mientras generan cambios en la manera en que se diseña, se produce y se optimizan los recursos. ​ 

“En México, estas herramientas ofrecen una oportunidad única para que las industrias no sólo se adapten al futuro, sino que lo lideren. Aquellas compañías que tomen la iniciativa de adoptar tales innovaciones estarán mejor posicionadas para enfrentar los desafíos globales y convertirlos en ventajas competitivas“; concluye César Martínez, Líder de la Práctica de Cloud y DevOps en SoftServe.