La inteligencia artificial (IA) gana terreno en la producción agrícola y América Latina destaca por su adopción, según un informe de McKinsey & Company. En un contexto de riesgos climáticos para el agro, como los asociados al fenómeno de El Niño, estas tecnologías también abren oportunidades para mejorar la planificación y la gestión de los cultivos.

La investigación determina que el 26% de los agricultores consultados en América Latina utiliza IA generativa para tareas relacionadas con el campo, por encima del 23% registrado en Norteamérica. 

Los países que se tomaron en cuenta en la región fueron Brasil, Argentina y Perú.

En el mundo, la proporción alcanza el 17%, aunque apenas el 4% de los agricultores paga por estas soluciones.

El estudio recoge las respuestas de 5.500 agricultores de 10 países, encuestados entre abril y julio de 2026. Analiza sus decisiones de inversión, la adopción de tecnologías agrícolas y los cambios en sus hábitos de compra.

Felipe Boaretto, de McKinsey, presentó parte de estos hallazgos el 28 de octubre de 2026 durante Banana Time, evento que se desarrolla en Guayaquil y congrega a la cadena agroproductiva del banano.  

Según explicó Boaretto, entre los agricultores que utilizan IA generativa, el 43% la emplea para planificación y el 33% para la gestión de cultivos, de acuerdo con los datos de McKinsey.

IA en procesos de planificación y seguimiento

En Ecuador, empresas que proveen soluciones en diferentes etapas de producción ya incorporan herramientas tecnológicas inteligentes, como en sistemas de riego y control del cultivo, para detectar afectaciones. 

Por ejemplo, la empresa ecuatoriana Banariego utiliza datos climáticos para optimizar el riego agrícola, mientras que Agrosoft desarrolla soluciones de software para automatizar procesos administrativos y mejorar el control de calidad en las empacadoras de banano.

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Según Christian Leiva, jefe regional Costa de Banariego, la compañía trabaja con herramientas que utilizan datos meteorológicos y variables agronómicas para determinar cuándo y cuánto regar en cultivos como banano, flores, entre otros. 

El sistema combina datos de estaciones climáticas con información sobre la evapotranspiración del cultivo (la pérdida de agua del suelo y las plantas hacia la atmósfera) para determinar las necesidades de riego y establecer calendarios por zonas. 

La IA se incorpora para elaborar dichos calendarios de riego. La herramienta lleva más de dos años en implementación, se utiliza entre 85 usuarios y abarca alrededor de 380 hectáreas.

Como referencia, un sistema de riego para banano puede costar cerca de USD 1.800 por hectárea, aunque el valor varía según el tipo de riego, las necesidades de cada finca y el nivel de automatización.

Agrosoft, en cambio, incorpora herramientas de IA en procesos administrativos y de análisis de información. Según Xavier Andrés Cárdenas, representante de la empresa, la tecnología permite agilizar tareas como las conciliaciones bancarias y el procesamiento de documentos vinculados con pagos a proveedores.

Cárdenas señaló que, en determinadas aplicaciones, una conciliación bancaria que podía tomar una jornada de trabajo se puede procesar en aproximadamente un minuto.

La empresa también trabaja con herramientas para el control de peso y calidad de la fruta en empacadoras de banano. Estas soluciones buscan estandarizar decisiones operativas y reducir la dependencia del criterio individual de los trabajadores.

Agrosoft reporta alrededor de 2.500 usuarios de su sistema en la nube y una gestión de nóminas que comprende a unas 45.000 personas.

Datos climáticos para anticipar riesgos en el banano

La digitalización también avanza en la gestión de riesgos climáticos. La Asociación de Exportadores de Banano del Ecuador (AEBE) cuenta con una red de 21 estaciones meteorológicas físicas instaladas en fincas de sus asociados y analiza información satelital mediante 3.400 estaciones virtuales de clima, según Paúl Vera, director de su Observatorio Estadístico de Banano.

En este caso, la IA se usa para el procesamiento de la data.

La infraestructura permite monitorear las condiciones meteorológicas y analizar la susceptibilidad de las zonas propensas a las inundaciones, en un escenario de preocupación por el fenómeno de El Niño.

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Vera señaló que el análisis del observatorio identifica actualmente 66.938 hectáreas de banano con alta susceptibilidad a inundaciones y otras 39.874 hectáreas con susceptibilidad media. Las zonas señaladas se concentran principalmente en El Oro, seguidas de Guayas y Los Ríos.

El ejecutivo aclaró que estas cifras representan áreas susceptibles, no hectáreas que necesariamente resultarán afectadas. El impacto dependerá de las condiciones particulares de cada finca, la intensidad de las lluvias y la capacidad de drenaje.

En este monitoreo, se aplica machine learning para elaborar pronósticos, "pero el clima tiene un amplio margen de error estadístico. Por eso, priorizamos modelos físicos e hiperlocales", destacó Vera.