Los retos del presente y los cambios normativos impulsan transformación digital de la industria agroalimentaria. IA, drones, agricultura de precisión o big data forman ya parte del día a día de las explotaciones agrarias.
Cuando se piensa en transformación digital o en las aplicaciones de los últimos avances de infraestructuras TI, no se suele pensar en el medio rural. Y, sin embargo, el campo también tiene CIO: las explotaciones agrarias incorporan cada vez más tecnologías de última generación para mejorar la eficiencia y gestionar la operativa diaria.
Los retos del presente de la industria agroalimentaria son múltiples. Más allá de las cuestiones geopolíticas y de mercado (desde las cuestiones de costes hasta la falta de recambio generacional, pasando por la presión potencial de las guerras arancelarias), el campo se enfrenta al impacto del cambio climático (que cambia sus condiciones) o a los problemas de producción. La apuesta por la agricultura regenerativa (que recupera el mismo suelo que se labra) o por la digitalización son, justamente, palancas que ayudan a afrontar esos retos.
“La transformación digital en el agro no se limita al uso de tecnología en el campo. Afecta a toda la cadena de valor y requiere una visión estructurada, colaborativa y alineada con los objetivos de negocio y las exigencias regulatorias”, explica Luis Piguillem, responsable de Agribusiness en Stratesys.
La digitalización de la industria agroalimentaria también se explica, señalan en un análisis de esa compañía, por la necesidad de gestionar factores normativos (como la nueva Política Agraria Común (PAC), los estándares ESG o la trazabilidad exigida ya tanto por el mercado como por los reguladores). Esto está produciendo “un cambio de paradigma” en el campo, concluyen. La tecnología ya no es una herramienta opcional, sino “una palanca estratégica de adaptación y competitividad”.
Según los cálculos de Stratesys (que parte para ello de la observación práctica de implantación de soluciones tecnológicas en compañías del sector en España y Latinoamérica), se logran mejoras de hasta un 35%.
Así es la tecnología que se incorpora en el agro
De hecho, la digitalización de la industria agroalimentaria es uno de los puntos que potencian tanto los planes de resiliencia españoles como los comunitarios. Así, existen ya líneas de inversión como proyectos específicos centrados en áreas concretas para lograr la transformación digital agrícola.
El proyecto Agrimate es uno de esos proyectos financiados por la Unión Europea que estudia cómo la tecnología puede resolver los problemas del campo. En este caso, como explican desde UPA (que participa en el proyecto, dentro de un consorcio europeo), usan realidad aumentada, la robótica y la realidad aumentada para mejorar la poda del olivar tradicional, optimizando la eficacia y mejorando las condiciones de trabajo del personal de poda.
Pero ¿qué es lo que se está haciendo a grandes rasgos en la industria agroalimientaria? Varias son las líneas maestras que protagonizan la digitalización del campo. Stratesys señala que han participado en iniciativas centradas en sostenibilidad, trazabilidad, automatización y toma de decisiones basada en datos, aplicando un enfoque integral que abarca desde la planificación hasta la gestión documental y el análisis predictivo. Son una muestra de los puntos más comunes en este tipo de procesos.
Las grandes empresas del sector agroalimentario han digitalizado su actividad y aplican herramientas de última generación para afianzar sus procesos de agricultura regenerativa, economía circular o hasta resolución de potenciales problemas. Ahí está, por ejemplo, el uso que hacen los expertos de Nestlé de la inteligencia artificial y la ciencia de datos avanzada para estudiar como se podrán cultivar plantas de café más resistentes al clima. El cambio climático afecta especialmente a las zonas en las que se produce la mayor parte del café y reduce la cantidad de terreno productivo.
La planta de tomate frito Solís de Nestlé en Extremadura
Nestlé
También usan TI para mejorar el cultivo de tomates: su plan de agricultura regenerativa en Extremadura echa mano de flores que funciona como ejército antiplagas, pero también de satélites y drones para hacer un análisis de datos. “La tecnología no es un requisito imprescindible para la agricultura regenerativa, pero es una herramienta que puede ayudar mucho a medir los resultados alcanzados”, explica a Antropía Jordi Domingo, responsable del departamento de agricultura sostenible de la Fundación Global Nature.
PepsiCo, otro de los gigantes del sector, cultiva patata, maíz y vegetales en España “100% de procedencia sostenible” y emplea inteligencia digital y big data para mejorar la eficiencia del cultivo y reducir las emisiones.
El caldo de cultivo de las startups
Las grandes empresas no son las únicas. La digitalización del campo toca a más niveles, ya que grandes y pequeñas se enfrentan a problemas parecidos.
Igualmente, existen también iniciativas a un nivel más granular que buscan solventar los problemas de eficiencia o de acceso a recursos y servicios. El agrotech es un punto caliente en el emprendimiento. Así, por ejemplo, Agrolistik —que se presenta en el Pont-Up Store, en Pontevedra, en septiembre— es una aplicación móvil que quiere ser un “Uber de tractores”, que conecta a los propietarios de fincas rurales con tractores disponibles en su zona.
La ganadora hace unas semanas de The Scale-Up! World Summit 2025 fue un proyecto que detecta la madurez de los melones y sandías mediante IA para mejorar la eficiencia agrícola, diseñada por Biyectiva Technology.
El retorno de la digitalización del campo
El retorno de la digitalización toca a muy diferentes áreas y escenarios. Las conclusiones de Stratesys ayudan a visualizar cómo puede ser de positivo su impacto.
Partiendo de sus 70 proyectos, calcularon que la agricultura de precisión (que usa sensores, IoT e imágenes satelitales) logra mejoras del rendimiento de hasta un 25% y una reducción de costes operativos de entre un 20% y un 35% al lograr bajar el consumo de agua o fertilizantes. Echando mano de modelos de análisis de datos y previsión se ha mejorado hasta en un 30% la planificación de la producción, la gestión de stocks y la distribución. Y el uso de maquinaria autónoma y drones ha reducido los tiempos operativos en campo entre un 20% y un 40%.
