Sensores, inteligencia artificial y robótica convergen para mejorar la gestión del agua agrícola

La integración de datos del suelo, el cultivo y el clima puede ayudar a ajustar el riego a las necesidades de cada parcela. Una revisión científica analiza el potencial de estas tecnologías y los retos que todavía frenan su adopción.

Regar una explotación de forma uniforme y siguiendo un calendario fijo puede dejar zonas con exceso de agua y otras con déficit. Para afinar las decisiones, una revisión publicada en Frontiers in Water examina cómo sensores, imágenes, inteligencia artificial, riego de precisión y robótica pueden combinarse para gestionar el agua agrícola con más información y a escala de parcela.

El trabajo, que analiza 141 publicaciones, describe sistemas que reúnen datos del suelo, la planta, el tiempo y la ubicación. Los sensores pueden registrar la humedad del suelo y variables ambientales; las cámaras térmicas y multiespectrales permiten detectar señales de estrés hídrico; y los modelos de inteligencia artificial ayudan a interpretar esos datos y estimar cuándo y dónde conviene regar. La revisión científica señala que programar el riego con un solo indicador puede resultar insuficiente, porque la demanda cambia según el cultivo, su fase de desarrollo, el tipo de suelo y las condiciones meteorológicas.

Del dato a la decisión en cada zona del campo

La combinación de sensores conectados y sistemas automatizados puede convertir la información en ajustes de riego localizados. En lugar de aplicar el mismo volumen en toda la parcela, las tecnologías de dosificación variable y los sistemas de apoyo a la decisión pueden adaptar el aporte a las diferencias de humedad, suelo y estado del cultivo.

La revisión recoge estudios que informan de ahorros de agua y mejoras en la eficiencia de uso. Algunos trabajos citados describen reducciones del consumo de entre el 15 % y más del 30 % al combinar redes de sensores con riego automatizado. Estos resultados corresponden a estudios concretos y no representan una garantía para cualquier cultivo o explotación.

La robótica amplía las posibilidades de seguimiento. Drones y vehículos terrestres pueden colaborar en la vigilancia de las parcelas, identificar variaciones espaciales y aportar información para intervenciones más localizadas. El objetivo es que el riego responda antes de que el estrés sea visible y que las decisiones se ajusten a las condiciones reales del cultivo.

La precisión también depende de superar barreras

La implantación de estas herramientas todavía afronta obstáculos: el coste de inversión, la conectividad en el campo, la compatibilidad entre equipos y la fiabilidad de los sensores y modelos. La revisión también advierte que un algoritmo entrenado para un cultivo o región puede no ofrecer el mismo rendimiento en otro entorno si los datos y las condiciones cambian.

Por ello, la digitalización del riego no depende únicamente de incorporar más dispositivos. La calidad de los datos, su integración y la validación de las recomendaciones en cada explotación resultan esenciales para que la tecnología se traduzca en decisiones útiles.

El análisis presenta estas soluciones como una vía para avanzar hacia una gestión del agua más adaptable y resiliente, especialmente ante la variabilidad climática. Su aplicación práctica, sin embargo, requiere ajustar los sistemas a cada cultivo, parcela y disponibilidad de recursos.

El artículo es una revisión de 141 publicaciones, no un ensayo único en campo. Sus principales resultados son:

• Integrar sensores, imágenes, inteligencia artificial, riego de precisión y robótica permite combinar datos del suelo, el cultivo, el clima y la parcela para programar el riego de forma más específica.
• Los estudios revisados reportan ahorros de agua y mejoras en la eficiencia hídrica. Algunos sistemas que conectan sensores con riego automatizado registraron ahorros del 15 % a más del 30 %; son resultados de estudios concretos, no una cifra garantizada para todas las explotaciones.
• Las imágenes térmicas y multiespectrales pueden ayudar a detectar estrés hídrico antes de que sus síntomas sean visibles.
• La inteligencia artificial puede analizar esos datos para estimar necesidades de agua y apoyar decisiones de riego localizado.
• La adopción sigue limitada por el coste, la conectividad, la compatibilidad entre equipos y la fiabilidad de sensores y modelos.

Fuente:

Ghanghas, S., Sihag, N., & Dhanger, P. (2026). Smart water management in agriculture: Convergence of sensors, imaging, AI, precision irrigation, and robotics systems. Frontiers in Water, 8, 1973897. https://doi.org/10.3389/frwa.2026.1973897