La tecnología aplicada a la agricultura o agtech es uno de los sectores con mayor crecimiento dentro de la industria en los últimos años. Es por ello que la componen diversas áreas donde emprendedores encuentran un terreno fértil donde emprender y desarrollar sus ideas de negocios.
De acuerdo con el reporte de la consultora especializada Agtech Report de Pitchbook, si bien “la actividad de inversión disminuyó un 13,2% en comparación con 2021 con un total de $ 10,6 mil millones y que, a pesar de esto, 2022 fue el segundo mejor año registrado”, es un sector en ascenso.
Solo en Europa, la agricultura inteligente ha rondado del 20218 al 2023 “con volúmenes de negocio superiores a los 1.000 millones de euros”, de acuerdo con Statista.
Entre las áreas donde existe más desarrollo son la agricultura de precisión, la que a partir del empleo de sensores, sistemas de mapeo y IoT contribuye a la reducción de costos y a un mejor control de las cosechas.
Muy relacionado a ello se encuentra el Big Data y el análisis de datos que tiene como propósitos tomar decisiones informadas a través del análisis y previsión de grandes volúmenes de datos que puede contribuir a anticipar, por ejemplo, enfermedades.
En Latam,el Mapa de la innovación Agtech en América Latina y el Caribe ofrece un panorama en el que se detalla cómo “existen más de 450 emprendimientos en América Latina y el Caribe enfocados en la innovación tecnológica a lo largo de los nueve sectores identificados, habiendo sido más de la mitad de estos emprendimientos creados en los últimos cuatro años”.
Lo cual corrobora cómo “dentro del portafolio de tecnologías utilizadas para la innovación Agtech, existe un conjunto de soluciones digitales utilizadas de manera extensa a través de prácticamente todos los sectores de nuestra sociedad que han sido la principal herramienta para los emprendedores en la región”.
Así como también la Inteligencia Artificial que “incluyen robotización (robots autónomos para realizar diferentes tareas), monitor de suelos y cultivos (visión cimputacional y algoritmos para procesar información para el monitoreo de suelos y cultivos) y análisis predictivos (modelos de aprendizaje para evaluar diferentes factores y generar análisis predictivos)”.
