La primera jornada de Expo AgriTech 2026 ha situado en el centro del debate sectorial en Málaga los condicionantes necesarios para afianzar la transformación digital en las explotaciones agrarias. En el marco del Congreso AgriTech 4.0, que congrega a 285 especialistas ante una afluencia estimada de 8.000 agricultores, los ponentes han coincidido en que el sector solo adoptará de forma generalizada la inteligencia artificial y la automatización si estas herramientas demuestran una utilidad real y una rentabilidad económica contrastada. Entre los principales obstáculos analizados figuran la depuración y calidad de los datos, la necesidad de ensayar los modelos predictivos en el terreno y la adaptación de la maquinaria avanzada a la casuística de cada cultivo, siempre bajo la premisa de preservar el criterio de la persona en la toma última de decisiones. La puesta en común de información a través de espacios de datos ha protagonizado varias de las sesiones de apertura. José Francisco Aldana , investigador principal del Centro Demostrador del Espacio de Datos Agroalimentario de Andalucía y director de ÁGORA Datalab de la Universidad de Málaga, ha expuesto la existencia de casos prácticos vinculados al control de plagas y a la optimización del agua de riego. No obstante, ha advertido sobre el alcance limitado de la información aislada: «Los datos de un productor, individualmente, tienen un gran valor para él, pero no en general. El valor es cuando se concentran muchos datos, se limpian y ayudan a que el mercado sea más competitivo». Por ello, ha defendido el fomento de cooperativas de datos y de agentes mediadores entre generadores y usuarios. En la misma mesa, el profesor titular e investigador de la Universidad de Jaén (UJA), Juan Manuel Jurado , ha remarcado el papel tractor de la empresa privada, al argumentar que «lo más difícil hoy en día es convencer. Nuestra labor es demostrar la utilidad. Por eso creo que las empresas deben tener un papel protagonista». Sobre los frenos existentes, ha señalado que «la principal barrera es la confianza, y la segunda es la infraestructura. Tenemos muchos datos digitalizados, pero otra cosa es tener una base de datos estructurada». La integración operativa de la inteligencia artificial plantea además retos específicos de gobernanza y fiabilidad. Rosa Gallardo , directora de la Cátedra Internacional ENIA de Inteligencia Artificial y Agricultura de la Universidad de Córdoba (UCO), ha reclamado una «necesidad de validación de los modelos, no en los laboratorios, sino en las condiciones reales», recordando a su vez que «este es un sector de medio y largo plazo» donde el agricultor exige constatar retornos tangibles. La solvencia de la información de base ha sido el aspecto señalado por José Luis Estrella , presidente de CT Tecnova, quien ha advertido de que «lo primero que necesitamos son datos. Cuando pasas al mundo real y se los pides a la empresa o al agricultor te das cuenta de que muchas veces el reto es que el dato no es el correcto», insistiendo en que «lo primero que tenemos que hacer, si queremos alcanzar la IA, es seguir con la digitalización», si bien «quien toma la decisión es el humano». En el plano corporativo, Jesús Regodón , director de Innovación de Frutas Montosa, ha sostenido que «el factor humano siempre tiene que estar por encima de la IA» y ha defendido que, para escalar estas soluciones desde la fase experimental, la responsabilidad ejecutiva debe recaer en «la persona de negocio, no el de IT». A estas consideraciones se ha sumado Laura Ramos , responsable de Nuevo Negocio de Ecoembes, quien ha pedido garantizar el tratamiento anónimo y confidencial de la información, además de fijar límites a su uso: «Trabajamos bajo la premisa de que no todo tiene que pasar por la IA. La IA implica costes económicos, además de que gasta tokens y energía». El camino hacia una agricultura mecanizada y autónoma ha completado el análisis de las sesiones de trabajo. Juan José Magán , Project M
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