Publicado en noviembre de 2025 en el Journal of Academia Engineering por Mrutyunjay Padhiary, Assistant Professor (Department of Agricultural Engineering), Universidad de Assam, India.

Este trabajo presenta una revisión integral del estado actual y de las perspectivas futuras del uso de tecnologías avanzadas en la agricultura —en particular Inteligencia Artificial (IA), Internet de las Cosas (IoT) e impresión 3D—, motivo por el cual consideramos relevante compartir sus principales aportes en este News.

Introducción

La agricultura de precisión constituye una de las evoluciones más significativas de la actividad agrícola contemporánea. A diferencia del manejo tradicional —basado en prácticas homogéneas y alta dependencia del trabajo manual— este enfoque utiliza datos, sensores y sistemas digitales para optimizar la toma de decisiones, mejorar la eficiencia productiva y promover la sostenibilidad.

La incorporación de tecnologías como la impresión 3D, el Internet de las Cosas y la Inteligencia Artificial ha ampliado notablemente las capacidades de la agricultura de precisión:

  • Impresión 3D: posibilita la fabricación de equipos, sensores y componentes personalizados, diseñados específicamente para el monitoreo de humedad del suelo, niveles de nutrientes y condiciones ambientales.
  • Internet de las Cosas (IoT): permite la interconexión de múltiples dispositivos y sensores, generando transmisión continua y en tiempo real de datos vinculados a fertilidad del suelo, clima, desarrollo de los cultivos y variables operativas.
  • Inteligencia Artificial: mediante algoritmos avanzados y técnicas de procesamiento de imágenes, analiza grandes volúmenes de información, identifica patrones, diagnostica problemas sanitarios en los cultivos y estima rendimientos futuros.

En conjunto, estas tecnologías facilitan la detección temprana de plagas, enfermedades y deficiencias nutricionales, permitiendo intervenciones más oportunas, precisas y eficientes. La integración de impresión 3D, IoT e IA ya está transformando la producción agrícola moderna, mejorando el uso de los recursos, aumentando la productividad y reduciendo el impacto ambiental. Al aportar información confiable y capacidades predictivas, estas herramientas permiten decisiones más informadas y una mayor rentabilidad de los sistemas productivos.

Análisis crítico y síntesis

La literatura revisada en el estudio evidencia una exploración exhaustiva del potencial de la impresión 3D, el IoT y la IA en la agricultura de precisión, tanto de manera individual como integrada. Se destaca especialmente su capacidad para mejorar la productividad y optimizar el uso de recursos críticos.

Sin embargo, persisten desafíos relevantes en términos de escalabilidad, interoperabilidad y viabilidad económica. A pesar de la abundancia de prototipos prometedores, aún se requiere mayor validación en condiciones productivas reales.

Asimismo, se identifican limitaciones asociadas a la gestión de datos, la infraestructura tecnológica disponible y barreras socioeconómicas, aspectos que deberán ser abordados en futuras investigaciones.

Un aporte diferencial del trabajo es el énfasis puesto en la impresión 3D, una tecnología menos considerada en revisiones previas. Al vincular los sistemas digitales con la fabricación aditiva, se abre una línea interdisciplinaria novedosa que permite acelerar la personalización y el prototipado de sensores adaptados a distintas realidades productivas.

Innovación y aplicación tecnológica

Entre los avances documentados se destacan:

  • el desarrollo de sensores y componentes personalizados mediante impresión 3D, con mayor durabilidad y adaptación a diversos entornos;
  • el monitoreo ambiental en tiempo real a través de IoT, favoreciendo la automatización y el uso eficiente de insumos;
  • la aplicación de IA para análisis predictivo, diagnóstico de enfermedades y estimación de rendimientos.

No obstante, según el autor, la mayoría de estas soluciones aún se encuentra en etapas de prototipo, con validaciones limitadas a escala real. La alta variabilidad ambiental y la heterogeneidad productiva continúan siendo obstáculos para la generalización de los resultados.

Si bien muchos estudios emplean metodologías sólidas —como pruebas prolongadas de sensores y comparaciones con equipamiento comercial— persisten debilidades, entre ellas modelos de IA poco explicables, dependencia excesiva de simulaciones y deficiencias en la calibración y calidad de los datos.

Impacto ambiental y económico

La integración de IoT e IA ha demostrado:

  • reducción y mayor eficiencia en el uso de agua, fertilizantes y fitosanitarios;
  • mejoras en la eficiencia energética mediante soluciones de Green IoT y sistemas fotovoltaicos;
  • potencial disminución de costos operativos y de requerimientos de mano de obra.

Sin embargo, la evaluación del impacto ambiental a largo plazo sigue siendo limitada. A ello se suman los elevados costos iniciales, de mantenimiento y de capacitación, que dificultan la adopción de estas tecnologías por parte de pequeños productores. Si bien los beneficios ambientales de la impresión 3D resultan alentadores, aún se requieren comparaciones más profundas con los métodos tradicionales de fabricación.

Beneficios de la integración tecnológica

La combinación de impresión 3D, IoT e IA configura una propuesta verdaderamente transformadora para la agricultura de precisión. Los sistemas automatizados reducen la necesidad de intervención humana, el riego inteligente disminuye el desperdicio de agua y la analítica predictiva permite sostener condiciones óptimas a lo largo de todo el ciclo del cultivo.

Desafíos para la adopción

Secuencia tecnológica adecuada
 El proceso de incorporación debe ser gradual: primero IoT (generación de datos), luego IA (optimización basada en esos datos) y finalmente impresión 3D (personalización de sensores y componentes). Adelantar etapas suele derivar en inversiones prematuras con bajo retorno.

Relación costo–beneficio
 Las grandes empresas agrícolas pueden aprovechar economías de escala que facilitan la adopción tecnológica. En cambio, para los pequeños productores, los altos costos y la mayor complejidad operativa siguen siendo, en muchos casos, una barrera significativa para su implementación.

Fuente: Producir Conservando