La encuesta global de McKinsey 2026 muestra que el 17% de los productores ya usa IA generativa en el campo. Desde chatbots en India hasta robots láser en Estados Unidos, así avanza la inteligencia artificial en la agricultura.
La inteligencia artificial en la agricultura dejó de ser una promesa lejana y ya se usa en el campo. Según la encuesta Global Farmer Insights 2026 de McKinsey, publicada el 8 de septiembre, el 17% de los agricultores del mundo emplea IA generativa en tareas del predio. Sin embargo, solo el 4% paga por una herramienta; los otros usuarios recurren a versiones gratuitas.
El estudio consultó a 5.500 productores de diez países, entre ellos Brasil, Perú y España. El uso es mayor en América Latina, donde llega al 26%, y también supera el promedio en Norteamérica, con 23%. La confianza, en cambio, queda atrás: solo el 6% menciona a las herramientas de IA como fuente confiable para decidir, frente al 56% que menciona a los agrónomos.
Entre quienes la usan, la tarea principal es la planificación, seguida del manejo de cultivos. También la emplean para reunir información, comparar productos y resolver problemas.
Chatbots que hablan el idioma del agricultor
Un ejemplo es FarmerChat, de la organización Digital Green. Es un asistente que responde por texto, voz e imagen, y ayuda a diagnosticar plagas y enfermedades. Funciona en India, Etiopía, Kenia y Nigeria, y a marzo de 2026 había llegado a más de 1,3 millones de agricultores.
Un detalle clave: especialistas agrónomos validan los consejos de la IA para asegurar su precisión. En India, la aplicación superó el millón de usuarios desde su lanzamiento, en octubre de 2024. En Kenia, la GitLab Foundation aportó US$ 350.000 en 2023 para pasar de 200 usuarios a varios miles.
Pronósticos que cambian cuándo se siembra
En 2025, el Ministerio de Agricultura de India, la Universidad de Chicago y Google Research usaron un modelo de IA llamado NeuralGCM para predecir el inicio del monzón. Los pronósticos llegaron por mensaje de texto a 38 millones de agricultores, que pudieron ajustar cuándo sembrar, si comprar más semilla o si cambiar de cultivo. Según estudios de la universidad, recibir un pronóstico con un mes de anticipación casi duplica el ingreso anual de los productores.
Máquinas que distinguen la maleza del cultivo
La empresa John Deere reportó que su sistema See & Spray, que usa cámaras e IA para aplicar herbicida solo donde hay maleza, cubrió más de 5 millones de acres (2 millones de hectáreas) en Estados Unidos durante 2025. Los agricultores redujeron el herbicida no residual en casi un 50%, lo que equivale a unos 31 millones de galones (117 millones de litros) de mezcla que no se aplicaron.
En septiembre de 2026, la compañía informó que la adopción casi se duplica de un año a otro y que el sistema viene en cerca de un tercio de los pulverizadores que se encargan en Norteamérica. Sus clientes reportan ahorros de herbicida superiores al 50%. En Australia, la versión para barbecho acumula 10 millones de acres (4 millones de hectáreas) con un ahorro promedio de herbicida del 74%.
Otro caso es el de Carbon Robotics, empresa de Seattle que fabrica el LaserWeeder, un equipo que elimina malezas con láser. En febrero de 2026 presentó un modelo de IA entrenado con 150 millones de plantas etiquetadas, capaz de reconocer especies nuevas sin reentrenar las máquinas. Con solo dos o tres fotos tomadas en una tablet, el agricultor ajusta el comportamiento del equipo en su propio campo. Los equipos de la gama G2 cubren entre 0,4 y 6 acres por hora (0,16 a 2,4 hectáreas).
Inteligencia artificial en la agricultura de Argentina y Chile
En Argentina, Syngenta lanzó en 2020 Dr. Agro, un asistente de voz con IA que responde dudas sobre el tratamiento de semillas y funciona dentro de Google Assistant; la empresa eligió al país como primer mercado. Más al sur, el INTA de Esquel y una empresa desarrollaron un sistema para invernaderos patagónicos que usa IA para decidir el mejor momento de riego y predecir el consumo de agua. En Rojas, provincia de Buenos Aires, una familia creó un software de gestión con IA que indica hasta cuándo conviene vender los granos.
En Chile, el INIA desarrolló una IA que anticipa con tres meses de antelación la sequía agrícola entre las regiones de O’Higgins y La Araucanía. El instituto también probó sensores con inteligencia artificial en uva de mesa que, según sus resultados, pueden reducir en 30% el uso de agua y fertilizantes. Y en septiembre, productores lecheros y estudiantes técnicos de Los Ríos se reunieron en Río Bueno para un seminario regional sobre IA.
Aprender a usar la herramienta
Aprender a usar estas herramientas también se volvió un negocio. Anthropic, la empresa creadora de Claude, ofrece cursos gratuitos en su plataforma Claude Academy, con certificado de finalización al terminar. Al mismo tiempo, otras empresas venden cursos propios, algunos de pago. Por eso conviene revisar quién emite cada certificado antes de inscribirse.
Las cifras de McKinsey dejan una lección clara: el productor ya usa la IA, pero sigue apoyándose en personas. Programas como FarmerChat apuestan por combinar la tecnología con agrónomos que revisan las respuestas. Para los productores de cualquier país, la inteligencia artificial en la agricultura avanza como un apoyo para decidir, no como un reemplazo del criterio de quien conoce el terreno.
McKinsey & Company, Digital Green, GitLab Foundation, Google Research, Universidad de Chicago, John Deere, Rural News Group, Global Agriculture, Carbon Robotics, Business Wire, TechCrunch, Syngenta, Infocampo, Bichos de Campo, The Clinic, Diario de Valdivia y Claude Academy
por Juan Lagos