INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA AGRICULTURA 4.0: DESAFÍOS, POTENCIALIDADES Y APLICACIONES EN EL MONITOREO Y MANEJO DE LOS CULTIVOS

Resumen

Este artículo analiza las principales aplicaciones, potencialidades y desafíos de la Inteligencia Artificial (IA) en el monitoreo y manejo de los cultivos en el contexto de la Agricultura 4.0. El estudio se caracteriza como una revisión bibliográfica de enfoque cualitativo, realizada a partir de publicaciones científicas y materiales técnicos relacionados con la agricultura digital, la inteligencia artificial y las tecnologías aplicadas al sector agrícola. El análisis evidenció que la IA presenta aplicaciones relevantes en el monitoreo de los cultivos, la identificación de plagas, enfermedades y plantas espontáneas, el manejo del riego, la predicción de la productividad y el apoyo a la toma de decisiones. Estas tecnologías pueden contribuir a un seguimiento más preciso de los cultivos y a un uso más racional de los recursos agrícolas. Sin embargo, su adopción aún enfrenta desafíos relacionados con la calidad y disponibilidad de los datos, los costos de implementación, la infraestructura, la conectividad y la capacitación de los usuarios. Se concluye que la IA tiene potencial para hacer la agricultura más eficiente, precisa y sostenible, cuando se integra con el conocimiento técnico y las condiciones reales del campo.