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75 % de los productores de Estados Unidos todavía no utiliza herramientas de inteligencia artificial en el agro, pese al avance de estas tecnologías y su creciente importancia para la competitividad agrícola.
AgroLatam.com (s. f.)
AgroLatam.com. (s. f.). ¿Puede la inteligencia artificial cambiar el futuro del agro? https://www.agrolatam.com/tecnologia-latam/inteligencia-artificial-agro-eeuu-impacto-america-latina/
65 % más empleo por cada US$1.000 millones invertidos generan las empresas estadounidenses frente a las empresas chinas, y 22 % más que las empresas europeas.
AgroLatam.com (2026)
AgroLatam.com. (2026, 28 de julio). ¿Qué países de América Latina captan más inversión de EE. UU.? https://www.agrolatam.com/actualidad-latam/inversion-estados-unidos-america-latina-agro-china-2026/
10.000 millones de personas deberán ser alimentadas mediante tecnologías que permitan producir más alimentos a menor costo.
The Economist (2026)
The Economist. (2026, June 4). Feeding 10 billion people will require new technology. https://www.economist.com/science-and-technology/2026/06/04/feeding-10-billion-people-will-require-new-technology
US$9.000 millones se destinaron a nueva investigación para elevar los rendimientos agrícolas, frente a US$2.500 millones en 2016.
The Economist (2026)
The Economist. (2026, June 4). Feeding 10 billion people will require new technology. https://www.economist.com/science-and-technology/2026/06/04/feeding-10-billion-people-will-require-new-technology
La IA está transformando la fabricación y aplicación de fertilizantes nitrogenados en EE. UU., mediante análisis de suelo, clima y comportamiento de cultivos para estrategias precisas de nutrición.
Precedence Research (2026)
Precedence Research. (2026, February 19). U.S. Nitrogenous Fertilizer Market Size, Share and Trends 2026 to 2035. https://www.precedenceresearch.com/us-nitrogenous-fertilizer-market
La IA permite a los productores usar menos fertilizante y mantener rendimientos confiables, al apoyar estrategias precisas de manejo de nutrientes en condiciones inciertas de mercado.
Precedence Research (2026)
Precedence Research. (2026, February 19). U.S. Nitrogenous Fertilizer Market Size, Share and Trends 2026 to 2035. https://www.precedenceresearch.com/us-nitrogenous-fertilizer-market
La agricultura de precisión, mediante aplicaciones con GPS, medición de humedad del suelo y herramientas analíticas, ayuda a focalizar mejor el nitrógeno, reducir desperdicios y mejorar su eficiencia de uso.
Precedence Research (2026)
Precedence Research. (2026, February 19). U.S. Nitrogenous Fertilizer Market Size, Share and Trends 2026 to 2035. https://www.precedenceresearch.com/us-nitrogenous-fertilizer-market
El 9,5% fue la participación de los servicios empresariales tras aumentar desde 5% (comparación temporal reportada) (CEPAL, 2025).
El 9,5% fue la participación de los servicios empresariales tras aumentar desde 5% (comparación temporal reportada) (CEPAL, 2025).
51 iniciativas corresponden a tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) en el mapeo de IAP del informe (CEPAL, 2025).
51 iniciativas corresponden a tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) en el mapeo de IAP del informe (CEPAL, 2025).
El estudio realiza una revisión de alcance sobre el uso de modelos predictivos para fortalecer la seguridad alimentaria en América Latina, con énfasis en el caso colombiano. Analiza 65 investigaciones publicadas entre 2014 y 2024, que aplican algoritmos como Bosques Aleatorios y Redes Neuronales para anticipar rendimientos agrícolas, gestionar riesgos climáticos y optimizar recursos. Los resultados evidencian que las variables agrícolas, climáticas y tecnológicas predominan, mientras que las dimensiones socioeconómicas y nutricionales están subrepresentadas. El artículo resalta la necesidad de integrar datos multidimensionales para desarrollar modelos más robustos que fortalezcan la resiliencia y sostenibilidad de los sistemas alimentarios en la región.
Universidad de Santander: Bucaramanga, Santander, Colombia. Universidad El Bosque: Bogotá, Bogota D.C., Colombia. Universidad Tecnológica de Pereira: Pereira, Colombia.
Trejos-Suárez, J., Pardo, L. V. C., Tabares, J. E., Garzón, S., Bryon, A., & Alarcón, Z. (2025). Modelos predictivos para la seguridad alimentaria en América Latina: Una revisión de alcance. Archivos Latinoamericanos de Nutrición, 75(2), 129-142.