Dos años de la Ciiaa en Córdoba: del potencial de la IA para el sector agroalimentario a la realidad tangible

La Cátedra Internacional ENIA de Inteligencia Artificial y Agricultura (Ciiaa) de la Universidad de Córdoba cumplirá dos años en breve. Su directora, Rosa Gallardo, afirma que «estamos cumpliendo con los objetivos que nos marcamos cuando se creó y, sobre todo, estamos demostrando que era necesaria. Cuando nos pusimos en marcha, partíamos de una idea muy clara: la inteligencia artificial podía aportar mucho al sector agroalimentario y forestal, pero para que ese potencial se convirtiera en una realidad era imprescindible acompañar al sector para reducir incertidumbre y para generar la confianza necesaria que permitiese una adopción gradual y razonable de esta herramienta».

«Creo que se ha logrado que a la cátedra se le reconozca como un aliado con el que el sector agroalimentario cuenta para acompañarle en un contexto de profundos cambios como los que estamos viviendo. Una de nuestras grandes satisfacciones es que este posicionamiento no es solo a nivel nacional, sino también a nivel internacional», se enorgullece Gallardo.

Colaboración

La cátedra es fruto de la colaboración público-privada, que es «una de sus grandes fortalezas. De hecho, «diría que es una condición imprescindible para que la IA pueda tener un impacto real en el sector agroalimentario. La universidad aporta conocimiento científico, capacidad investigadora, formación y una visión de largo plazo. Pero necesitamos trabajar junto a las empresas para que los avances respondan a problemas reales y para que el ritmo sea el que el sector requiere», destaca Gallardo.

La cátedra está apoyada por cuatro empresas líderes: Hispatec, xFarm Technologies, Fertinagro Biotech y Deuser Indra Group, cada una con un ámbito distinto de especialización. «Esa diversidad es muy valiosa en un sector heterogéneo que necesita respuestas adaptadas a distintas realidades», remarca la responsable de la Ciiaa, quien subraya que «la cátedra funciona como un espacio común, ya que la IA, además de con algoritmos, también se construye con alianzas, datos de calidad, conocimiento experto y una comprensión profunda del sector».

Cuatro áreas

La Ciiaa centra su actividad en 4 áreas técnicas: ‘data spaces’, gemelos digitales, sistemas predictivos y asistentes virtuales en la cadena agroalimentaria y forestal. «Los espacios de datos son un ámbito prioritario. El futuro no dependerá tanto de quién tenga más datos, sino de quién los comparta mejor, y eso es todo un reto», dice Rosa Gallardo, que explica que en cuanto a sistemas predictivos, «estamos trabajando en modelos para predicción de cosecha, estimación de necesidades de agua e insumos, clasificación de productos por calidad, anticipación de eventos climáticos extremos o detección temprana de plagas y enfermedades. En el caso de la ganadería, hemos avanzado en modelos de visión artificial para analizar comportamiento animal o sistemas predictivos asociados a mejora genética y productividad. En todos los casos, se trata de reducir la incertidumbre y apoyar en la optimización de decisiones».

El tercer ámbito en el que trabaja la cátedra son los gemelos digitales, representaciones virtuales en tiempo real que permiten monitorizar, simular y optimizar procesos, que ya aplican en almazaras, sistemas de riego y cultivos mediterráneos. «Estamos desarrollando un gemelo digital del olivar que permite visualizar, comparar y planificar parcelas con alta precisión, combinando análisis 2D, recreación 3D realista y exploración inmersiva en realidad virtual, lo que facilita decisiones sobre marcos de plantación, tipo de olivar, orientación o características del terreno. Además, diseñamos un ‘dashboard’ (panel de control) integral para centralizar y controlar la generación del gemelo a partir de datos GIS y sensórica en tiempo real, incorporando herramientas avanzadas de análisis y monitorización», indica Gallardo.

Por último, «estamos desarrollando asistentes virtuales y agentes basados en IA que permiten acercar herramientas complejas a usuarios no necesariamente expertos. Estos asistentes pueden ayudar a técnicos, agricultores o gestores a consultar información, interpretar resultados o acceder a conocimiento especializado mediante lenguaje natural. Es una línea especialmente interesante porque puede contribuir mucho a democratizar el acceso a la inteligencia artificial», subraya.

Plan de Actuación

La Cátedra cuenta con un Plan de Actuación de aquí al 2028 que incluye seguir avanzando en las cuatro líneas de trabajo, ampliando casos e incorporando los muchos avances en IA. «En el caso de los espacios de datos, son necesarios aún muchos avances, y ahí la UCO en su conjunto está trabajando de forma seria y coordinada. Igualmente estamos ampliando y afinando los modelos predictivos en los que ya se está trabajando, para responder cada vez mejor a lo que el sector está necesitando. En el caso de los gemelos digitales, el potencial de mejora es enorme, y a ello dedicaremos parte importante de nuestro esfuerzo. Y por último, la cátedra avanzará desde un modelo basado en asistentes virtuales hacia otro de agentes de inteligencia artificial, con mayor capacidad para apoyar procesos complejos y decisiones en el sector agroalimentario. Seguiremos también apostando por la formación, la capacitación y la divulgación», resume Gallardo.

AI-Agrifood 2026

El pasado marzo celebraban el primer congreso internacional AI-Agrifood 2026, en el que se abordaron los retos y oportunidades de la IA en el sistema agroalimentario. Gallardo reconoce que AI-Agrifood «fue muy importante para nosotros porque permitió abordar la IA en el sistema agroalimentario desde una visión completa: desde la captura del dato en campo hasta su transformación en decisiones útiles para agricultores, técnicos, empresas y administraciones. Fue un Congreso con un gran impacto a nivel internacional, con ponentes de primer nivel y asistentes de más de 30 países, que ayudó a posicionar a Córdoba como un actor importante en la aplicación de la IA a un sector estratégico como es el agroalimentario», afirma la directora de la cátedra.

Uno de los grandes temas fue precisamente la sensórica y la inteligencia de datos. Se debatió acerca de cómo utilizar la IA para conocer mejor el estado de los cultivos, interpretar la dinámica suelo-planta-agua, anticipar situaciones de estrés hídrico o mejorar la predicción de eventos climáticos extremos a escala local. Es decir, cómo pasar del dato bruto a información agronómica realmente accionable.

También se abordó el papel de los servicios digitales para una agricultura inteligente. En esta sesión tuvieron mucho peso cuestiones como los gemelos digitales, los espacios de datos, los asistentes virtuales y los sistemas de apoyo a la decisión.

Otro bloque esencial fue el de los sistemas de innovación y las implicaciones socioeconómicas de la digitalización. «La transformación digital del sector agroalimentario no es solo una cuestión tecnológica, tiene mucho que ver con gobernanza, economía, ética, formación, confianza y, sobre todo, con el factor humano. La IA solo tendrá sentido si se desarrolla escuchando al sector y entendiendo sus necesidades reales», insiste Rosa Gallardo quien hace hincapié en que «la IA ya no es una promesa futura, sino una herramienta que empieza a ofrecer soluciones concretas y adaptadas al sistema agroalimentario».

También quedó claro que «necesitamos datos de calidad, interoperabilidad, infraestructuras digitales, modelos de colaboración, formación y soluciones adaptadas a la diversidad de nuestras explotaciones y empresas. Ha llegado la hora de mostrar y demostrar lo que funciona y lo que no, la necesidad de integración de soluciones y de poner el foco en los problemas a los que las herramientas van a dar respuesta, se trata de si las personas más cercanas al problema confían lo suficiente en el sistema como para usarlo, y si los responsables han diseñado las condiciones para que la adopción tenga éxito. Sin eso, incluso la tecnología más brillante sirve para poco, para que esta tecnología sea verdaderamente útil, tiene que ser comprensible, fiable y estar alineada con las necesidades reales de quienes la van a utilizar», recalca Rosa Gallardo.

Democratización

La digitalización no es barata y en nuestro modelo agrícola no siempre es fácil incorporar nuevas tecnologías. Gallardo reconoce que «este es uno de los grandes retos a los que nos enfrentamos. Somos muy conscientes de que la democratización de la IA no se consigue simplemente desarrollando tecnología. Hay que trabajar en accesibilidad, formación, acompañamiento y confianza. El sector necesita ver con claridad qué aporta una herramienta, cuánto cuesta, qué problema resuelve y qué retorno puede generar. Si una tecnología no mejora la toma de decisiones, no reduce incertidumbre o no aporta eficiencia, difícilmente será adoptada».

Para acercar la IA al sector de una manera realista, LA Ciiaa también trabaja en soluciones que puedan ser escalables y adaptables a distintos contextos. «La IA debe ayudar a reducir brechas, no a ampliarlas», concluye Gallardo.