Visión artificial y sensores: nuevas herramientas para mejorar la recolección de materias primas agrícolas
Cámaras inteligentes, sensores multiespectrales e inteligencia artificial están permitiendo identificar frutos y cultivos antes y durante la recolección, generando nuevas posibilidades para automatizar procesos agrícolas y mejorar la selección de materias primas.
La digitalización de la agricultura está llevando la automatización más allá de los tractores y las cosechadoras. Una nueva generación de sistemas utiliza cámaras, sensores, algoritmos de visión artificial e inteligencia artificial para reconocer plantas, frutos y características de los cultivos.
Aunque muchas de estas tecnologías se han desarrollado inicialmente para cultivos hortofrutícolas, sus principios pueden aplicarse progresivamente a diferentes cadenas agrícolas, incluida la producción de materias primas utilizadas posteriormente en alimentación animal.
Una revisión científica publicada en 2026 analizó 35 estudios sobre sensores e inteligencia artificial para detección, clasificación y evaluación de calidad de frutos, incluyendo investigaciones realizadas en Latinoamérica. El trabajo señala que las investigaciones regionales suelen prestar especial atención al desarrollo de soluciones prácticas y de menor costo.
La cámara como herramienta de recolección
La visión artificial permite que una máquina pueda identificar determinados elementos del cultivo mediante imágenes.
Los algoritmos pueden reconocer características como forma, tamaño, color o posición y utilizar esa información para determinar si un fruto o una parte de la planta está lista para ser recolectada.
En sistemas automatizados, la cámara puede trabajar conjuntamente con brazos robóticos. El sistema identifica el objetivo, calcula su ubicación y posteriormente dirige el mecanismo de recolección hacia el punto correspondiente.
La tecnología adquiere mayor complejidad cuando las condiciones del campo cambian. Sombras, hojas que ocultan frutos, variaciones de iluminación, polvo, humedad o diferencias entre variedades pueden dificultar el reconocimiento.
- Por ello, las investigaciones más recientes están combinando diferentes tipos de sensores y algoritmos de aprendizaje automático.
Inteligencia artificial para interpretar el campo
Los sistemas de inteligencia artificial pueden entrenarse para identificar patrones dentro de grandes cantidades de imágenes.
En agricultura, esto permite desarrollar modelos capaces de distinguir entre frutos, hojas, tallos, suelo y otros elementos presentes en una imagen.
La revisión publicada en 2026 señala que las investigaciones internacionales están avanzando hacia deep learning, sensores multimodales y sistemas robóticos completos, mientras que en Latinoamérica existe una mayor presencia de soluciones basadas en visión computacional y hardware de menor costo.
Esta diferencia resulta relevante para la región porque una tecnología agrícola no solamente debe funcionar técnicamente: también necesita ser económicamente accesible y compatible con las condiciones reales de las explotaciones.
Sensores más allá de la imagen
La evolución tecnológica está llevando a combinar cámaras convencionales con otros sistemas de percepción.
Los sensores pueden proporcionar información relacionada con características físicas o químicas del cultivo, mientras que las cámaras permiten identificar su distribución espacial.
La combinación de diferentes fuentes de información puede mejorar la capacidad del sistema para decidir cuándo y dónde recolectar.
Este concepto también puede aplicarse después de la cosecha. Los mismos sistemas de visión artificial pueden utilizarse para clasificar materias primas, identificar materiales fuera de especificación o separar productos según determinadas características.
De esta manera, la tecnología puede conectar dos etapas que tradicionalmente han funcionado de forma independiente: la recolección y el control de calidad.
El potencial para las materias primas de alimentación animal
La aplicación directa de robots recolectores dependerá del tipo de materia prima.
En cultivos extensivos como maíz o soja, las tecnologías de automatización de cosechadoras presentan actualmente un campo de aplicación más directo. Sin embargo, la visión artificial puede desempeñar un papel importante en procesos complementarios, como la identificación de pérdidas, estimación del rendimiento y clasificación.
En cultivos donde la recolección es más selectiva, los robots equipados con visión artificial pueden tener aplicaciones más evidentes.
Para la industria de alimentación animal, el interés está en que una mayor precisión durante la recolección y clasificación puede generar materias primas más uniformes y una mejor trazabilidad del proceso productivo.
La FAO señala que en Latinoamérica y el Caribe aproximadamente 11,6 % de los alimentos se pierde durante las etapas de producción y poscosecha, y plantea la incorporación de innovación y tecnologías digitales como parte de las estrategias para reducir estas pérdidas.
Latinoamérica: tecnología adaptada a la realidad local
Uno de los principales retos para la adopción de estas tecnologías en América Latina es la adaptación a diferentes condiciones productivas.
La revisión sobre visión artificial señala que solamente 8 de los 35 estudios analizados procedían de Latinoamérica, lo que evidencia que todavía existe una diferencia importante entre la investigación regional y la producción científica internacional en este campo.
Al mismo tiempo, el ecosistema tecnológico regional está creciendo. El Radar AgTech LAC 2026 identificó 2.656 empresas emergentes de base tecnológica en 23 países de América Latina y el Caribe, con Brasil concentrando el 78 % de las iniciativas identificadas.
Este desarrollo puede facilitar la creación de tecnologías específicamente adaptadas a las condiciones de los productores latinoamericanos.
Hacia una recolección más conectada
La evolución de la visión artificial apunta hacia sistemas capaces no solo de reconocer un cultivo, sino también de generar información útil para las siguientes etapas de la cadena.
Una máquina podría registrar dónde se produjo la cosecha, qué condiciones encontró, qué rendimiento obtuvo y qué características presentaba el material recolectado.
Cuando estos datos se integran con plataformas digitales, sensores y sistemas de gestión agrícola, la recolección deja de ser una operación aislada y pasa a formar parte de una cadena de información.
Para las materias primas destinadas a alimentación animal, esta trazabilidad puede adquirir especial relevancia a medida que la industria demanda mayor información sobre origen, calidad, pérdidas y condiciones de producción.
La tecnología todavía enfrenta limitaciones relacionadas con costos, conectividad, disponibilidad de datos de entrenamiento y desempeño en condiciones reales. Sin embargo, la combinación de sensores, inteligencia artificial y automatización está modificando progresivamente la forma en que se identifican, recolectan y clasifican los productos agrícolas.
Referencias
- Bridging Two Worlds: Sensor Technologies and AI for Fruit Detection in Latin America and Beyond—A Scoping Review. Computers, 2026, 15(8), 518.
- FAO. FAO and countries in the region are turning to innovation to reduce food loss and waste. 9 de septiembre de 2026.
- FAO. Regional Meeting: The Transformative Potential of Innovation and Technologies to Reduce Food Loss and Waste. 2026.
- IICA. Radar AgTech elabora por primera vez un mapa de los startups agrícolas en América Latina y el Caribe. 23 de junio de 2026.
- Arrubla-Hoyos, W. et al. Precision Agriculture and Sensor Systems Applications in Colombia through 5G Networks. Sensors, 2022.