El presidente de Kazajistán, Kasim-Yomart Tokáyev, respaldó la implementación de la inteligencia artificial en la agricultura. La tecnología abre el camino para reducir los costos de agua, energía y pesticidas, y para que el país alcance el estatus de uno de los centros alimentarios clave de Eurasia ante el déficit global de alimentos. Sin embargo, el efecto económico de la innovación aún se distribuye de manera extremadamente desigual.
Según las estimaciones de un estudio sobre la aplicación de la IA en el sector agropecuario, para 2050 la población de la Tierra podría alcanzar los 9.700 millones de personas, y será necesario aumentar la producción de alimentos en aproximadamente un 70%. Los métodos tradicionales no son suficientes para ello: se requiere una transición hacia la «Agricultura 4.0», donde operan el internet de las cosas, la analítica de datos, la automatización y la IA.
Con el enfoque tradicional, el agrónomo no puede inspeccionar cada parcela de un campo grande y al mismo tiempo tener en cuenta las relaciones entre el clima, el suelo y el estado de las plantas. El algoritmo combina datos de drones, sensores y estaciones meteorológicas, los compara con los indicadores de años anteriores y ayuda a pronosticar la cosecha con mayor precisión, encontrar las parcelas problemáticas y elegir el momento de la recolección. En general, el ahorro por el uso de la IA oscila entre el 50% y el 95% y depende del cultivo, la densidad de malezas y las condiciones del campo.
Por qué el beneficio aún llega a las grandes explotaciones
Las barreras para la implementación de la IA son de carácter técnico, económico e institucional. La eficiencia de la gestión del agua depende de la disponibilidad de infraestructura de servicios públicos y plataformas de computación en la nube. También surge un problema técnico al evaluar el rendimiento: las redes neuronales funcionan bien en campos conocidos, mientras que los agricultores necesitan modelos que comprendan las regularidades generales. En las pruebas en seis campos de Canadá, la correlación del pronóstico en parcelas conocidas fue de 0,81, y en las desconocidas se redujo a 0,39: una brecha del 52%, crítica para la confianza de los usuarios.
Otro obstáculo es el precio: no todos los agricultores pueden comprar drones o contratar especialistas. El efecto real de la IA actualmente lo obtienen principalmente las empresas con recursos. Para la mayoría de los agricultores kazajos, la implementación masiva de redes neuronales aún es una novedad: ya dominaron la digitalización de la producción, pero todavía tienen que comprender los beneficios de la IA y seleccionar las herramientas para sus tareas. Se planea implementar la agricultura de precisión y las «granjas inteligentes», crear una plataforma sectorial unificada y formar un lago de datos: un almacén común de información del sector.
Un proceso similar ocurre también en Rusia, donde el mercado de IA en el complejo agroindustrial podría crecer 20 veces para 2030. Como en Kazajistán, ganan primero quienes antes pasen a las tecnologías digitales, y las explotaciones que retrasen la digitalización corren el riesgo de perder competitividad.
Qué otras esferas está transfiriendo Kazajistán a la IA
Las nuevas tecnologías también cambian el acceso de las empresas al dinero: a partir de 2027, las grandes compañías de Kazajistán tendrán que pasar una verificación ESG antes de obtener un crédito. Los sistemas de IA ya redujeron la frecuencia de las operaciones fraudulentas entre 5 y 8 veces en determinados escenarios, pero la automatización se topa con los costos de la capacidad de cómputo. Las autoridades aplican el mismo enfoque a los gastos estatales: la red neuronal buscará gastos injustificados en el presupuesto, y cuatro sistemas financieros clave del país se integrarán en un ecosistema digital único. El sistema Smart Data Finance ya coteja datos de 80 fuentes y detecta discrepancias entre los ingresos oficiales de las personas y sus bienes.
Análisis de Cryptalist: El caso de Kazajistán ilustra el problema clásico de la implementación de la IA en sectores intensivos en capital: la tecnología puede generar un ahorro del 50–95%, pero la barrera de entrada consolida la ventaja de las grandes explotaciones, reforzando la concentración del mercado. Para los inversores, esto es una señal de la formación de una nueva clase de activos agrotecnológicos y de la demanda de infraestructura de cómputo, mientras que los pequeños productores permanecen en zona de riesgo. El éxito de la iniciativa se determinará no tanto por la calidad de los algoritmos, sino por la disponibilidad de capacidad en la nube y la velocidad de digitalización del sector.