(EEUU) Los rumores sobre la formación de una “burbuja de IA” que podría estallar en 2026 cobran fuerza en los medios tecnológicos y los círculos de inversores. Las entradas masivas de capital, las valoraciones desorbitadas, la adopción desigual, la incertidumbre financiera y la proliferación de proyectos piloto que nunca llegan a escalar han alimentado el escepticismo. Para los líderes de la tecnología agroalimentaria, la pregunta no es si el entusiasmo se calmará, sino si el sector está expuesto o bien posicionado.
Para comprender mejor las implicaciones de una corrección de la IA para la tecnología agroalimentaria, conversamos con el Dr. Elliott Grant, profesor visitante de la Universidad de Cambridge, quien ofreció una perspectiva adicional sobre cómo se compara el ciclo actual con las burbujas tecnológicas anteriores. Grant señala que la dinámica subyacente al mercado actual de la IA difiere en varios aspectos importantes, condicionada no solo por el comportamiento de los inversores, sino también por la demanda real y la adopción operativa. Con décadas de experiencia en el desarrollo y escalado de tecnologías agroalimentarias, incluyendo la dirección de Mineral, la empresa de IA agrícola de Alphabet, sus perspectivas ofrecen una visión fundamentada de cómo es probable que la innovación en IA en la alimentación y la agricultura evolucione más allá de las expectativas.
¿Déjà vu? Lecciones de la burbuja de internet
Las similitudes con la burbuja puntocom de principios de la década de 2000 son difíciles de ignorar, pero tienen sus límites. Como señala el Dr. Elliott Grant, la dinámica subyacente al mercado actual de la IA difiere en varios aspectos importantes. Durante la burbuja de internet, el capital se adelantó a la comprensión de los inversores y la demanda de los consumidores, y las empresas desarrollaron capacidad y salieron a bolsa con modelos de negocio endebles antes de que existieran casos de uso claros. Las valoraciones se dispararon solo por especulación, a menudo desvinculadas de los productos funcionales o de la verdadera atracción del cliente.
En contraste, la adopción de IA hoy en día está siendo impulsada por una demanda que supera la oferta. La IA está siendo financiada y controlada por compañías multimillonarias que tienen modelos de negocio y ganancias reales. 1 Si bien las valoraciones están indudablemente infladas en partes del mercado, existe una diferencia significativa entre compañías sobrevaloradas y valor inexistente. A diferencia de la era temprana de Internet, cuando el mercado y la infraestructura aún eran escasos, la IA está entrando en un sistema global completamente conectado, lo que permite un impacto inmediato a gran escala a pesar de implementaciones desiguales y aún en maduración. Esto apunta a una corrección, pero no a un colapso. En lugar de una “crisis” dramática que restablezca el mercado a cero, el resultado más probable es una recalibración que reduzca el campo, eliminando a las compañías que aplican IA indiscriminadamente o sin un foso, mientras que refuerza a aquellas que resuelven problemas reales con enfoque y disciplina.
La realidad: la mayoría de los pilotos de IA fracasan
Una investigación reciente del Proyecto NANDA del MIT destaca una cruda realidad: aproximadamente el 95 % de los proyectos piloto de IA empresarial no alcanzan la producción completa ni generan un impacto comercial medible. 2 Pero esa cifra destacada merece ser releída. La mayoría de los fracasos se deben a patrones tecnológicos comunes: organizaciones que buscan la IA por la IA misma, limitan la responsabilidad a los equipos de I+D y subestiman la fricción operativa de la implementación en el mundo real. Las grandes iniciativas de IA que abarcan toda la empresa a menudo se estancan debido a la complejidad de la integración, los flujos de trabajo frágiles y la dificultad de integrar nuevos sistemas en las operaciones existentes. Los fracasos son reales y ayudan a explicar el escepticismo en torno a los beneficios a corto plazo de la IA.
Al mismo tiempo, esta visión descendente oculta una realidad ascendente paralela. Mientras muchos proyectos formales de IA tienen dificultades, los empleados ya utilizan herramientas como ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude y otros sistemas fácilmente disponibles de forma individual, ya que son fáciles de aprender, flexibles y requieren poca o ninguna integración. Estas herramientas triunfan precisamente donde las grandes empresas fracasan: son fáciles de adoptar, adaptables a los flujos de trabajo personales y de utilidad inmediata. Además, algunas organizaciones ocultan deliberadamente los proyectos piloto de IA exitosos, considerándolos como fuentes de ventaja competitiva en lugar de como puntos de relaciones públicas, lo que distorsiona aún más la percepción de progreso.
La misma investigación destaca una marcada división. El 5% de las organizaciones y proveedores de IA que logran implementar grandes iniciativas de IA se centran enérgicamente en el aprendizaje, la memoria y la adaptación del flujo de trabajo. Las soluciones exitosas no son herramientas genéricas ni experimentos desarrollados internamente. Son sistemas que aprenden de la retroalimentación (una prioridad para el 66% de los ejecutivos), conservan el contexto operativo (63%) y se adaptan en profundidad a flujos de trabajo específicos. 2 Estas soluciones suelen comenzar en los límites de los flujos de trabajo, demuestran su valor rápidamente y luego se expanden hacia el interior.
Las alianzas estratégicas son importantes. Los proyectos piloto desarrollados con socios externos tuvieron el doble de probabilidades de alcanzar la implementación completa que las versiones internas, y las tasas de uso por parte de los empleados fueron casi el doble. Una rentabilidad más rápida, un menor coste total y una mayor alineación con las operaciones diarias impulsaron el éxito de forma consistente.
Finalmente, vale la pena recordar que mirar atrás no es lo mismo que mirar hacia adelante. Las tecnologías transformadoras rara vez parecen fluidas en tiempo real. La electricidad tardó décadas en desplazar a la energía de vapor, marcadas por largos periodos de ensayo y error, ineficiencia y escepticismo; sin embargo, en retrospectiva, la transición parece casi instantánea. Es probable que la IA siga una trayectoria similar. Muchos sistemas fallarán, y muchos fallarán repetidamente, antes de que surjan modelos duraderos.
La ventaja de la tecnología agroalimentaria: el dominio primero, no la tecnología primero
Aquí es donde la tecnología agroalimentaria es uno de los pocos sectores con ventaja. Muchas de las aplicaciones de IA más prometedoras del sector se diseñan en torno a desafíos reales de la agricultura y el sistema alimentario, en lugar de capacidades técnicas abstractas. Las implementaciones exitosas parten de problemas claramente definidos y aplican la IA como una capa facilitadora para mejorar los resultados en productividad, resiliencia y sostenibilidad.
Hoy en día, la IA ya aporta valor al optimizar la gestión de cultivos y suelos mediante análisis predictivos que guían el riego, la aplicación de nutrientes y el control de plagas; mejorar la previsión de rendimientos y la modelización del riesgo climático; acelerar la genética de las semillas y el descubrimiento de rasgos; y mejorar la calidad y la seguridad alimentaria mediante la inspección, la clasificación y la detección de deterioro basadas en visión artificial. La IA también está transformando el movimiento de los alimentos a través del sistema, mejorando la previsión de la demanda, la planificación del inventario y la eficiencia logística para reducir el desperdicio y aumentar la frescura. Paralelamente, la robótica y los sistemas autónomos basados en IA están empezando a abordar las persistentes limitaciones laborales en la agricultura y el procesamiento de alimentos, mientras que las herramientas de nutrición y formulación basadas en datos respaldan una producción alimentaria más personalizada, eficiente y sostenible. En I+D y desarrollo de productos, la IA se integra cada vez más en los flujos de trabajo de laboratorio, ayudando a los equipos a diseñar experimentos, analizar datos biológicos complejos, acortar los ciclos de desarrollo y gestionar los procesos regulatorios y de aprobación de forma más eficiente.
Como enfatiza el Dr. Grant, la IA en la agricultura genera valor cuando es el medio adecuado para resolver un problema real, en lugar de ser un fin en sí mismo. Añadir una capa delgada a un LLM de propósito general o aplicar IA a cada problema no es la vía para obtener valor duradero. Más bien, las empresas agroalimentarias y los agricultores necesitan soluciones específicas para la agricultura a los problemas complejos de los entornos de campo no estructurados, modelos para la variabilidad biológica o modelos fiables que puedan ejecutarse en el límite.
Más allá de los casos de uso individuales, una fuente creciente de valor reside en la integración entre flujos de trabajo y sectores tecnológicos adyacentes. La detección inteligente y la captura de datos en AgTech, por ejemplo, pueden combinarse cada vez más con plataformas de biotecnología, tecnología financiera, seguros y cadena de suministro para permitir un modelado de riesgos, financiación y toma de decisiones más dinámicos. A medida que la IA conecta datos entre sistemas biológicos, físicos y financieros, se convierte en una capa de coordinación que vincula lo que sucede en el campo con las decisiones tomadas en todo el sistema alimentario.
La siguiente fase de creación de valor se centrará menos en proyectos piloto aislados y más en la integración empresarial. Las organizaciones agroalimentarias líderes están adoptando una gestión transversal de la IA, una gobernanza interna y una implementación escalable en las operaciones, las cadenas de suministro y la I+D. Fundamentalmente, también están mostrando su disposición a reestructurar los procesos, no solo a integrar la IA en los existentes.
Un poco de burbujeo no es del todo malo, especialmente para la tecnología agroalimentaria
Desde la perspectiva del inversor, una corrección de la IA probablemente introduciría volatilidad a corto plazo y una asignación de capital más selectiva, pero también aceleraría la huida hacia la calidad. Al igual que con la burbuja de internet de principios de la década de 2000, los periodos de corrección del mercado tienden a expulsar a empresas basadas en la publicidad exagerada, propuestas de valor poco claras o modelos de negocio insostenibles, mientras que el capital se concentra en equipos talentosos que resuelven problemas reales con tecnología duradera.
Desde una perspectiva industrial, la inversión continua durante estos ciclos sustenta la experimentación y la innovación, mientras que la disciplina del mercado redefine las expectativas en cuanto a plazos, retorno de la inversión (ROI) y adopción. La IA, al igual que internet antes, se está convirtiendo en una infraestructura fundamental; su presencia persistirá incluso si las empresas individuales fracasan. Las soluciones que perduran no son aquellas que implementan la IA por sí mismas, sino aquellas que la integran profundamente en los flujos de trabajo, sistemas y procesos de toma de decisiones, donde genera un impacto operativo medible.
Para la tecnología agroalimentaria, esta dinámica apunta a una corrección selectiva en lugar de un colapso. Algunas startups impulsadas por IA tendrán dificultades o desaparecerán a medida que el capital se reduzca y aumente el escrutinio. Al mismo tiempo, las empresas orientadas a un sector, centradas en la adopción y estrechamente alineadas con las realidades de la alimentación y la agricultura seguirán creciendo, emergiendo como líderes a largo plazo en un panorama de IA pospopular.
Perspectivas para 2026: De “¿Es esto IA?” a “¿Funciona?”
A medida que el auge de la IA se atenúe, el enfoque se trasladará de la experimentación a la ejecución. La pregunta que se plantearán las organizaciones ya no será si la IA es transformadora en teoría, sino dónde puede implementarse de forma fiable, escalarse responsablemente e integrarse en los sistemas que realmente gestionan la cadena de valor alimentaria y agrícola. En este cambio, la tecnología agroalimentaria destaca, no por ser inmune a los ciclos del mercado, sino porque sus aplicaciones de IA más valiosas se basan en realidades físicas, biológicas y operativas que exigen un rendimiento real.
Podría haber un período de corrección a medida que se reajustan las expectativas y los modelos más débiles se desvanecen. Sin embargo, la IA sigue siendo una frontera relativamente nueva, y su trayectoria a largo plazo aún se está configurando. Las empresas que finalmente triunfen podrían no parecerse exactamente a las ganadoras actuales, pero es probable que sean aquellas que comiencen con problemas reales del dominio, prioricen la adopción sobre las demostraciones y utilicen la IA como un medio para generar impacto, en lugar de un fin en sí mismo.
El Maipo/Agricultura Global
