En un contexto marcado por la volatilidad de los precios, el incremento de los costes y la incertidumbre climática, la rentabilidad del olivar exige un cambio de paradigma: producir más y mejor, de forma más eficiente, más rentable y sostenible. La Inteligencia Artificial (IA) y la robótica están llamadas a desempeñar un papel decisivo en esa transformación, convirtiéndose en herramientas estratégicas para reforzar la competitividad del sector oleícola.
La IA permite convertir los datos en decisiones, y bien aplicada al sector oleícola emerge como un paradigma transformador cuyo sustrato fundamental reside en la disponibilidad, gestión y explotación eficiente de datos. En este contexto, el dato se erige como el nuevo activo de conocimiento, cuya historicidad permite la identificación de patrones complejos y la generación de modelos predictivos con implicaciones directas en la optimización de procesos productivos y la toma de decisiones estratégicas. En el olivar esto significa poder predecir el rendimiento de una campaña, anticipar plagas y enfermedades, ajustar el riego, la aplicación de fertilizantes y fitosanitarios o planificar la recolección con precisión. Se están logrando avances importantes en la predicción de la cosecha a través de datos climáticos y datos históricos aplicando técnicas de Inteligencia Artificial y en el riego de precisión incorporando energía fotovoltaica que favorezca una gestión óptima del agua y un ahorro energético. Igualmente, y en la identificación de variedades de olivo, la Inteligencia Artificial ofrece un enorme potencial para el manejo de los recursos genéticos, permitiendo una toma de decisiones rápida, precisa y económicamente viable. También son destacables los avances en el uso de gemelos digitales del olivar, modelos virtuales que simulan el comportamiento del cultivo en distintas condiciones climáticas y de manejo.
La robótica agrícola, por su parte, está revolucionando las labores en el campo. Tractores autónomos o sistemas de pulverización inteligente están reduciendo la dependencia de mano de obra en tareas intensivas y permitiendo trabajos más seguros, eficientes y sostenibles. Estos equipos no sólo operan con precisión, sino que recopilan datos que alimentan los modelos de IA, cerrando el círculo de la digitalización productiva.
En este contexto, desde la Universidad de Córdoba, su Cátedra IA-Agricultura ha desarrollado la plataforma “AgroFIWARE”, un entorno centralizado para la agregación, procesamiento y análisis de información agronómica que integra información proveniente de una amplia gama de sensores, datos satelitales, y fuentes de información generadas por modelos de negocio, incluyendo open data. La capacidad de procesar datos en tiempo real, junto con la aplicación de técnicas avanzadas de análisis, permite la generación de inteligencia de valor añadido para los diferentes actores del sector agroalimentario en general y oleícola en particular.
Así, la clave de la rentabilidad ya no reside sólo en el volumen producido, sino en la eficiencia con la que se gestiona cada decisión. Las explotaciones que integren IA y robótica de forma progresiva, adaptada a su escala y necesidades, estarán mejor preparadas para un mercado cada vez más exigente. Estas herramientas no anticipan un futuro lejano, sino que ya son una realidad que puede permitir al sector oleícola avanzar en su sostenibilidad económica, ambiental y social, preservando al mismo tiempo su esencia: un producto de calidad, ligado al territorio y al conocimiento acumulado durante siglos.