Les primeres hores del dia ja no són com abans per a molts agricultors. Una alerta al mòbil avisa d’una plaga imminent, dies abans que cap fulla en mostri els símptomes. Un sistema automatitzat decideix l’ajust exacte del reg, parcel·la per parcel·la, segons les condicions ambientals i el creixement del cultiu.
Així comença la jornada en nombroses finques on la tecnologia digital s’ha convertit en una extensió natural de la feina agrícola. Lluny de substituir el paper de l’agricultor, la intel·ligència artificial (IA) li atorga noves capacitats, una mena de superpoder que combina coneixement tradicional amb potència analítica i capacitat predictiva. En un context global marcat per la incertesa climàtica, la pressió sobre la sostenibilitat i l’optimització de recursos, cada decisió presa al camp té un impacte directe i ineludible.
L’ús de la IA ja no és una promesa futurista, sinó una realitat tangible i integrada que transforma la forma de produir aliments. S’ha consolidat com una eina estratègica dins l’anomenada agricultura de precisió, permetent una gestió més eficient, amb accions basades en dades reals, contextuals i actualitzades en temps real.
Sensors al sòl, imatges de satèl·lit, estacions meteorològiques i maquinària automatitzada són només algunes de les tecnologies que formen part d’aquest ecosistema digital. Gràcies als algorismes de predicció, ja és possible detectar malalties en els cultius abans que es manifestin de forma visible o calcular amb antelació quina serà la millor finestra per aplicar tractaments o fertilitzants.
Els avanços també arriben a través de solucions robòtiques. Algunes vinyes europees compten amb vehicles autònoms equipats amb làmpades de raigs UV-C que eliminen fongs com el míldiu sense necessitat de recórrer a productes químics. Altres explotacions treballen amb models digitals coneguts com a “bessons virtuals”, que permeten simular diferents estratègies de reg o fertilització abans d’executar-les al terreny. Aquest tipus de simulació redueix costos, minimitza errors i afavoreix una millor gestió ambiental.
Aquest canvi profund no només afecta la producció, sinó tota la cadena agroalimentària. A Espanya, Europa i diversos països de Llatinoamèrica, empreses i cooperatives estan integrant IA per optimitzar la logística, millorar la traçabilitat i anticipar comportaments del mercat. La capacitat d’analitzar grans volums de dades, com els patrons de consum o les condicions de collita, s’ha convertit en un factor decisiu per guanyar competitivitat i resiliència davant un entorn altament variable.
La irrupció de la intel·ligència artificial al sector agroalimentari ja marca una nova etapa. És un canvi discret, però profund, que transforma el dia a dia de milers de professionals del camp. Una revolució que no crida, però que avança, alimentada per dades, tecnologia i la necessitat imperiosa d’un nou model agrícola més intel·ligent, eficient i preparat per als reptes del futur.
La IA al servei del camp
La intel·ligència artificial aplicable al sector agrari no pot operar amb receptes universals. El camp és un ecosistema viu, divers i profundament arrelat a condicions locals que varien segons el cultiu, el clima, el tipus de producció i el nivell de tecnificació disponible. Les necessitats d’una explotació intensiva a l’horta valenciana són diferents de les d’un cultiu extensiu a la plana lleidatana, com també ho són les d’una finca ecològica al Priorat o d’una comunitat de regants en una zona de muntanya. Aquest mosaic de realitats exigeix sistemes d’IA que no imposin models homogenis, sinó que aprenguin i s’adaptin a les singularitats de cada entorn.
Tot i aquestes diferències, hi ha un denominador comú que fa de la IA una tecnologia transformadora: la seva capacitat per detectar patrons, anticipar problemes i suggerir accions eficients abans que el dany sigui visible. Es tracta d’una eina que no actua de manera aïllada, sinó que participa en un canvi sistèmic que redissenya la manera de produir aliments. La presa de decisions agronòmiques basada en dades fiables permet optimitzar els recursos, millorar la rendibilitat i reduir l’impacte ambiental. El valor no resideix en un gadget sofisticat, sinó en la integració intel·ligent de tecnologies al servei de la sostenibilitat i la resiliència del sector.
El mercat mundial de la IA agrícola reflecteix aquesta tendència en expansió. Segons dades recents, l’any 2024 ja ha assolit un volum de negoci proper als 4.700 milions de dòlars, i es preveu que creixi a un ritme anual superior al 26% fins al 2034, convertint-se en un dels segments amb més dinamisme de l’àmbit tecnològic global. Aquesta acceleració no és una moda, sinó una resposta estructural als reptes creixents que afronta la producció d’aliments.
Durant dècades, el sector primari ha estat un indicador silenciós de la salut global. Quan l’agricultura pateix, les conseqüències es propaguen en forma de desequilibris econòmics, migracions forçades i inestabilitat alimentària. En el context actual, marcat per una crisi climàtica persistent, una pressió demogràfica en augment i una demanda de sobirania alimentària més forta que mai, el camp ja no pot esperar. Produir millor ja no és una opció, sinó una necessitat urgent. Cal més intel·ligència, més eficiència i més capacitat d’adaptació. La IA, ben aplicada, es perfila com una aliada per afrontar aquest repte global amb una mirada local, estratègica i amb vocació de futur.
La intel·ligència artificial transforma el camp europeu
La intel·ligència artificial s’ha consolidat com una autèntica palanca multiplicadora dins del sector agrari europeu. Aquesta tecnologia, quan s’integra amb sistemes de sensors IoT, visió per computador, aprenentatge automàtic i robòtica, permet optimitzar cada hectàrea disponible, emprant menys recursos hídrics, reduint l’ús de fitosanitaris i minimitzant les emissions contaminants. En un moment en què la sostenibilitat no és un objectiu a llarg termini sinó una necessitat immediata, aquestes eines tecnològiques estan marcant la diferència entre l’estancament i la innovació productiva.
Les dades globals reflecteixen un context d’urgència. Segons l’Organització de les Nacions Unides per a l’Alimentació i l’Agricultura (FAO), un terç dels sòls del món ja mostra signes de degradació, mentre que la freqüència d’esdeveniments climàtics extrems com sequeres, inundacions o glaçades fora de temporada s’ha triplicat en les darreres dues dècades. A això s’hi suma el fet que més del 70% de l’aigua dolça consumida a escala global es destina al reg agrícola, un percentatge insostenible davant la disminució dels recursos hídrics. Tot plegat, en un context en què els marges de benefici dels productors s’estrenyen progressivament, situa la intel·ligència artificial com un recurs indispensable.
En aquest escenari, la digitalització agrària, incloent-hi la IA, ofereix solucions concretes. La FAO estima que aquestes tecnologies poden augmentar fins a un 30% el rendiment dels cultius i reduir fins a un 20% les pèrdues postcollita. Aquestes millores s’obtenen mitjançant una presa de decisions més ajustada, una millor gestió dels recursos i una reducció significativa de la incertesa. A tot Europa, ja és una realitat el desplegament d’eines com els drons agrícoles, la cartografia de potencial plurianual o els sistemes predictius, que permeten reduir l’ús de fertilitzants i fitosanitaris al voltant d’un 30%, alhora que milloren la competitivitat i alliberen els productors d’una part del pes administratiu.
Aquesta transformació coincideix amb l’entrada en vigor, des de l’agost del 2024, de l’AI Act europeu. Aquesta és la primera normativa integral sobre IA a escala mundial, i estableix un sistema de classificació per nivells de risc —des d’inacceptable fins a mínim— amb obligacions específiques tant per als desenvolupadors com per als usuaris. Si bé aquest marc normatiu aporta claredat jurídica, també introdueix nous requeriments tècnics i de compliment, especialment rellevants per al sector agroalimentari, que haurà d’adaptar-se a aquestes exigències mentre continua avançant en digitalització.
Diversos exemples il·lustren com aquest canvi s’està materialitzant. A Itàlia, la plataforma xFarm Technologies ha esdevingut una autèntic copilot digital per a més de 200.000 agricultors europeus. El seu sistema processa, en qüestió de segons, les dades procedents de satèl·lits, estacions meteorològiques i sensors de sòl, transformant-los en consells diaris adaptats a cada explotació. A Suïssa, l’empresa Gamaya utilitza drons equipats amb càmeres hiperespectrals que detecten indicadors invisibles per a l’ull humà. Els seus algoritmes generen mapes de precisió que identifiquen estrès hídric o mancances nutricionals amb una fiabilitat superior al 90%.
Des de la pantalla d’un mòbil fins al brunzit dels drons, la intel·ligència artificial està deixant enrere la teoria per convertir-se en una realitat tangible, present als camps europeus. Les decisions que abans es prenien amb incertesa avui es fonamenten en dades precises, transformant la forma com es cultiva i obrint nous horitzons per a un sector que afronta, amb tecnologia, els reptes d’un futur complex però ple d’oportunitats.
La revolució agrària que parla amb algoritmes
La intel·ligència artificial agrícola està en un moment clau de transició: del simple anàlisi passiu cap a ecosistemes col·laboratius i predictius, on productors, cooperatives i tècnics esdevenen agents actius del canvi. Aquesta evolució no només té implicacions tecnològiques, sinó que redefineix rols, processos i fins i tot models de negoci dins d’un sector que demana més eficiència, sostenibilitat i resiliència.
Tot i els avenços, el desplegament de la IA al món agrari europeu no és exempt de barreres estructurals que en condicionen el ritme. La fragmentació de les dades entre estats membre, la manca de formats comuns i una legislació que encara no afavoreix la interoperabilitat són frens habituals. A això s’hi suma la diferència d’adopció entre grans corporacions i petites explotacions familiars, generant una escletxa digital que amenaça la inclusió tecnològica.
L’accés a dades de qualitat és una altra assignatura pendent. Encara avui, més del 20% de les zones rurals d’Europa i Amèrica Llatina no disposen d’una connexió estable a internet. Sense connexió no hi ha dades, i sense dades la IA perd sentit operatiu. Aquesta limitació estructural es veu agreujada per la manca de perfils tècnics especialitzats: l’agricultura del futur necessita enginyers de dades, desenvolupadors d’algoritmes i tècnics de camp amb competències digitals, exigint una transformació urgent de l’educació professional i tecnològica.
Però els obstacles no són només tècnics. L’adopció d’aquestes eines encara genera resistències en part del sector. La percepció que la IA és una amenaça o un recurs inaccessible frena la seva implantació. Calen iniciatives de suport, demostracions pràctiques i casos d’èxit propers que ajudin a generar confiança. A més, la sostenibilitat econòmica dels models d’implantació és clau: molts productors no poden assumir tecnologies avançades per si sols, d’aquí l’interès creixent per fórmules com la IA com a servei, cooperatives digitals o sistemes de cofinançament públic-privat.
Les preguntes sobre ètica, privacitat i governança de dades també són inevitables. Qui és el propietari de les dades d’un cultiu? Com es protegeix la privacitat del productor? Qui assumeix la responsabilitat si un algoritme falla? Aquests interrogants, encara sense resposta definitiva, són fonamentals per garantir un desenvolupament responsable i equitatiu de la IA aplicada a l’agricultura.
Mentrestant, Amèrica Llatina ha emergit com una nova frontera per a l’aplicació d’aquesta tecnologia. Amb actors com Brasil i Argentina al capdavant, la IA es desplega a gran escala en territoris que combinen extensió, capacitat exportadora i grans desafiaments ambientals. A São Paulo, els robots Solix de l’empresa Solinftec patrullen els camps de canya de sucre identificant males herbes planta per planta i aplicant micro-pulveritzacions, amb reduccions d’ús d’herbicides de fins al 90% en les primeres temporades.
A l’Argentina, la cordovesa Kilimo connecta imatges satel·litals amb dades meteorològiques hiperlocals per optimitzar els torns de reg en fruiters i cultius extensius. El resultat són estalvis hídrics propers al 50%, una dada crítica en regions castigades per sequeres recurrents. Més cap al Pacífic, els cellers xilens experimenten amb models predictius que anticipen l’estrès hídric de la vinya combinant xarxes de sensors de sòl, aprenentatge automàtic i simulacions a escala de parcel·la, amb una precisió adaptada a la variabilitat climàtica extrema.
Aquestes experiències, tant a Europa com a Llatinoamèrica, posen en relleu que la intel·ligència artificial no és només una eina promesa. Ja forma part del dia a dia de moltes explotacions i obre la porta a una nova era agrícola on dades i decisions caminen plegades. Una revolució que no s’anuncia amb soroll, però que transforma, de forma silenciosa i decisiva, el futur de la producció alimentària.
Davant el repte d’una revolució agrícola amb IA
La intel·ligència artificial aplicada al camp no avança només sobre rodes de tractor i connexions satel·litals. El veritable desafiament no és exclusivament tecnològic, sinó profundament social. Mentre els grans productors d’exportació integren drons, bessons digitals i plataformes predictives, milers de petits agricultors romanen fora de l’ecosistema digital: sense connectivitat, sense accés a dades útils i allunyats d’eines que podrien millorar significativament la seva productivitat i qualitat de vida.
Per revertir aquesta desigualtat creixent, diversos governs han començat a impulsar accions concretes. S’han obert bases de dades climàtiques i agronòmiques en formats oberts, accessibles i reutilitzables, i s’han iniciat processos de coordinació per establir marcs comuns sobre la governança de la IA.
El potencial transformador de la IA és evident.
En paral·lel, el mercat global de la IA agrícola entra en una fase de consolidació accelerada. El 2024 ja va moure uns 4.700 milions de dòlars, dels quals més de 3.300 milions corresponen exclusivament a solucions software com plataformes en el núvol, serveis SaaS i interfícies API. Segons les projeccions, aquest segment superarà els 31.000 milions de dòlars el 2034, amb una taxa de creixement anual propera al 26%.
Aquest creixement s’explica, en part, per la facilitat de desplegament d’aquestes solucions: aplicacions mòbils, quadres de comandament accessibles per web i actualitzacions automàtiques que eliminen la necessitat d’invertir en maquinari específic. Això permet que els sistemes puguin integrar-se fàcilment amb sensors de tractor, plataformes ERP i altres eines digitals sense grans barreres d’entrada.
El veritable motor d’aquesta transformació és l’aprenentatge automàtic (machine learning), que el 2024 va concentrar gairebé la meitat del volum de negoci del sector. Aquest component és clau per a tecnologies com la visió artificial, els models de predicció climàtica, l’anàlisi de sòl i la logística de collita. No és sorprenent que gegants com IBM, Microsoft i Bayer (amb la seva plataforma Climate FieldView) hagin fonamentat els seus ecosistemes sobre aquestes tecnologies.
Un bon exemple és l’aposta de Microsoft pel sector, amb el llançament d’Azure Data Manager for Agriculture i AgPilot, sistemes capaços d’orquestrar dades d’IoT i condicions meteorològiques en temps real, oferint solucions pràctiques per a la presa de decisions quotidianes.
Pel que fa a les aplicacions més demandades, la major part de la inversió es concentra en agricultura de precisió, reg i nutrició de dosi variable, detecció precoç de plagues i cartografia de rendiment. Aquestes àrees no només milloren la productivitat sinó que actuen com a porta d’entrada per a la robotització del camp: tractors autònoms, drons agrícoles i sistemes de pulverització intel·ligents que redueixen la necessitat de mà d’obra i les emissions contaminants.
Aquest nou escenari confirma que l’agricultura digital ja no és una visió de futur, sinó una realitat econòmica, tecnològica i social que avança arreu del món. La qüestió clau és com garantir que aquesta transformació arribi a tothom, i que la intel·ligència artificial no sigui patrimoni d’uns pocs, sinó eina de progrés col·lectiu.
La intel·ligència artificial, insígnia de la nova agricultura global
Els epicentres del desenvolupament de la intel·ligència artificial aplicada a l’agricultura es concentren en punts molt concrets del planeta. Amb un 36% de la quota de mercat, els Estats Units mantenen el lideratge gràcies a una combinació d’infraestructures rurals robustes, capacitat inversora i un ecosistema de start-ups recolzades pel capital risc. El seu entorn afavoreix tant la innovació com l’escalabilitat, facilitant l’entrada al mercat d’eines digitals avançades per a la gestió agrícola.
A la seva estela, la Xina desplega el Pla d’Agricultura Intel·ligent 2024-2028, amb iniciatives com els drons de 70 kg de càrrega útil desenvolupats per XAG. Per la seva banda, l’Aràbia Saudita aposta per la IA aplicada al reg de precisió i a l’agricultura vertical, en el marc de la seva Visió 2030, com a resposta a l’escassetat d’aigua i la necessitat d’autosuficiència alimentària. Aquestes estratègies evidencien que la cursa tecnològica agrícola és global i diversa.
El mercat actual és força concentrat. Empreses com John Deere, Microsoft, Corteva, IBM, Bayer Crop Science (Climate), Valmont-Prospera i Trimble controlen conjuntament més del 45% del sector. La seva oferta combina maquinària autònoma, analítica agronòmica i sistemes de reg intel·ligent, configurant un ecosistema complet capaç de cobrir tot el cicle productiu.
Al mateix temps, el dinamisme ve impulsat per start-ups especialitzades com FarmWise, Taranis o Gamaya, que irrompen amb força en nínxols com el desbrossament robòtic o la detecció foliar hiperlocal. Aquestes empreses demostren una agilitat extraordinària a l’hora d’implementar solucions concretes per a problemes específics del camp.
La intel·ligència artificial s’està convertint així en un insum essencial, a l’alçada de les llavors o els fertilitzants. Accelera la presa de decisions, compensa la manca de mà d’obra i s’alinea amb els objectius de sostenibilitat que marquen tant la Política Agrària Comuna com el Green Deal europeu. Per a Espanya, el repte ja no és adoptar aquesta tecnologia, sinó garantir la infraestructura de connectivitat rural, la formació en talent digital i l’establiment d’estàndards que permetin aprofitar el seu potencial al màxim.
El 2024, companyies com Indigo Ag, Taranis o Solinftec lideren la IA aplicada a l’agricultura de precisió. Altres innovadors de nínxol com Iron Ox, ecoRobotix o Trapview destaquen pel seu enfocament altament especialitzat. Mentrestant, emergents com Kilimo, Frambot, Perplant o Arugga aporten noves perspectives des de contextos productius diferents. Totes aquestes empreses comparteixen un model de negoci basat en dades, serveis integrats i la digitalització com a servei (farming-as-a-service).
Diversos factors impulsen aquesta revolució tecnològica. L’augment demogràfic global exigirà produir més aliments amb menys recursos. El canvi climàtic incrementa la necessitat de resiliència, i la IA permet anticipar riscos i optimitzar la gestió. La falta de relleu generacional i l’envelliment rural aguditzen la manca de mà d’obra, que la robòtica pot pal·liar. Els costos creixents d’insums com fertilitzants i fitosanitaris fan que la IA sigui clau per reduir aplicacions innecessàries.
També hi ha una demanda creixent de sostenibilitat i traçabilitat per part dels consumidors, que exigeixen productes responsables i informació detallada sobre l’origen i l’impacte ambiental. El desenvolupament de sensors IoT, sistemes de visió per dron i models de codi obert abarateix la tecnologia i facilita la seva adopció. A això cal afegir-hi les noves xarxes de connectivitat rural basades en 5G i satèl·lits LEO, que obren les portes a la digitalització fins i tot en les zones més remotes.
Els incentius públics també juguen un paper fonamental. Els Plans Estratègics de la PAC 2023-2027 i els programes “climate-smart” europeus i llatinoamericans financen activament la digitalització. Al mateix temps, el sector del capital risc continua apostant per la IA agrícola, amb una inversió mitjana que ja supera els 3,6 milions de dòlars per projecte.
Aquests impulsos actuen de manera conjunta, generant un efecte multiplicador. Cada millora en connectivitat, regulació o formació alimenta nous casos d’ús, atrau més inversió i amplia el radi d’impacte de la intel·ligència artificial en l’agricultura moderna. Tot plegat configura un cicle virtuós que consolida la IA com una columna vertebral per a la gestió agrícola del segle XXI.
En menys d’una dècada, la IA ha sortit dels laboratoris universitaris per instal·lar-se als tallers de reparació agrícola i a les pròpies explotacions. Els algoritmes que semblaven ciència-ficció fa només uns anys, avui supervisen polvoritzadors, analitzen la composició del sòl i recomanen dosis específiques de fertilitzants abans que comenci la jornada de treball. Aquesta presència discreta però constant ha generat una autèntica onada de transformació que no fa soroll, però que ho està canviant tot.
El mercat global de la IA aplicada a l’agricultura, valorat en més de 2.000 milions de dòlars el 2024, creixerà a un ritme anual proper al 22%, i s’espera que arribi als 5.760 milions el 2029. Aquestes xifres no són projeccions utòpiques, sinó la constatació d’una adopció que ja està en marxa i que avança amb pas ferm en tots els continents.
En aquest escenari emergeix amb força la robòtica intel·ligent, capaç de fusionar visió per computador, aprenentatge profund i autonomia de moviment per transformar feines tradicionals en processos digitals continus. Un dels casos més il·lustratius és Niqo Robotics, que ha desenvolupat un sistema de polvorització selectiva basat en visió artificial. La seva tecnologia permet reduir fins a un 90% l’ús de fitosanitaris, detectant les males herbes amb precisió quirúrgica i integrant-se amb tractors ja existents, un factor clau per a les petites i mitjanes explotacions.
A l’interior dels hivernacles, Arugga Polly+ duplica la velocitat de pol·linització i recull dades fenològiques planta per planta. Aquest volum d’informació permet generar models predictius de rendiment que s’ajusten dinàmicament a les condicions ambientals. Mentrestant, als camps oberts, Bonsai Robotics i el gegant John Deere avancen en la collita autònoma i el desenvolupament de tractors sense cabina, senyal inequívoc que la maduresa tecnològica ha arribat abans del que molts preveien.
Aquestes solucions tecnològiques converteixen tasques repetitives com polvoritzar, desbrotar o pol·linitzar en processos automatitzats que poden operar de manera ininterrompuda les 24 hores del dia. En cultius intensius, el retorn de la inversió (ROI) d’aquests sistemes ja se situa per sota de les tres campanyes, la qual cosa reforça la seva viabilitat econòmica fins i tot per als productors que operen amb marges ajustats.
En definitiva, la intel·ligència artificial agrícola avança amb discreció però amb determinació, reescrivint el futur de cada parcel·la amb dades, precisió i una nova generació de màquines que parlen l’idioma del sòl, del clima i de cada planta.
La nova era del diagnòstic digital al camp: IA, sensors i decisions a temps real
Les parcel·les agrícoles estan entrant en una nova etapa de gestió, on el diagnòstic instantani i l’anàlisi hiperlocal deixen enrere les pràctiques de mostreig massiu. Amb la irrupció de la intel·ligència artificial aplicada, els sòls i les plantes es converteixen en “bessons digitals”, oferint una imatge precisa i contínua del seu estat i necessitats. Empreses com Stenon lideren aquesta transformació amb tecnologies que permeten llegir variables químiques i físiques del sòl directament al camp, enviant els resultats al núvol en segons. Això redueix dràsticament els temps de decisió, que abans es comptaven en setmanes.
A aquest avenç se suma Trace Genomics, que treballa amb el microbioma del sòl per anticipar malalties que es transmeten arrel a arrel, proposant accions regeneratives abans que aparegui cap símptoma visible. Paral·lelament, plataformes de teledetecció com Taranis han assolit una resolució de 0,3 cm a nivell foliar, capaç de detectar estrès hídric o plagues amb cinc dies d’antelació respecte a un tècnic de camp. Aquest canvi de paradigma substitueix el model tradicional de “mostreig per blocs” per una gestió planta a planta, basada en dades espectrals i microbiològiques molt específiques.
El valor real d’aquesta revolució no és només el volum de dades generades, sinó la seva integració fluida en la gestió diària. Plataformes com Solinftec fusionen informació de maquinària, estacions meteorològiques i satèl·lits per coordinar reg, logística i aplicacions en una sola línia temporal. Altres, com Fieldin o Fasal, amplien aquest model a la collita i la postcollita, permetent que el productor es connecti de manera contínua amb el centre d’envasat i la distribució comercial. La col·laboració entre Syngenta Crop Protection i Taranis representa una altra fita, portant les recomanacions fitosanitàries generades per IA directament als punts de venda, accelerant-ne l’adopció per part de cooperatives i distribuïdors.
Aquest nou ecosistema no es construeix de manera aïllada. La IA viatja acompanyada d’aliances estratègiques entre start-ups i grans corporacions. Exemples com Indigo Ag i GeoPard demostren que integrar motors de càlcul de carboni amb anàlisi geoespacial pot reduir temps de mostreig i obrir fonts d’ingressos alternatives, com ara els crèdits de carboni. L’intercanvi d’APIs, la reducció dels costos d’integració i el suport a explotacions mitjanes són dinàmiques que ja s’estan repetint i que es potenciaran amb la creació de l’Espai de Dades Agràries de la Unió Europea.
El repte d’accessibilitat es resol amb solucions pensades per a l’agricultor mitjà, sovint reticent a tecnologies complexes. És el cas de PerPlant, amb sensors instal·lats al sostre del tractor que ajusten la fertilització en temps real a un cost molt inferior a altres tecnologies NDVI. Plataformes com Instacrops, originària de Xile, ofereixen recomanacions a través de WhatsApp, una opció ideal per a zones amb poca connectivitat. I OneSoil, amb més de 300.000 usuaris, ofereix una aplicació gratuïta que genera mapes de dosis variable compatibles amb qualsevol terminal agrícola.
Aquest nou escenari es construeix amb solucions modulars, assequibles i amb corbes d’aprenentatge mínimes. L’objectiu és clar: que l’agricultor pugui utilitzar intel·ligència artificial sense haver de ser-ne conscient. Això suposa un canvi profund en la manera d’interactuar amb la tecnologia i en com es pren cada decisió al camp. La revolució digital agrària ja no és una opció de futur, sinó una realitat present en constant expansió.
