Tamaño y participación del mercado de inteligencia artificial en agricultura, por componente (hardware, software, servicios), tecnología (aprendizaje automático y aprendizaje profundo, análisis predictivo, visión por computadora), aplicación (agricultura de precisión, análisis de drones, robots agrícolas, monitoreo de ganado, otros) , Pronóstico regional, Actores de la industria, Informe de estadísticas de crecimiento 2024-2032

Perspectiva del mercado:

El mercado de inteligencia artificial en agricultura superó los 1,64 mil millones de dólares en 2023 y es probable que supere los 10,67 mil millones de dólares para fines del año 2032, creciendo a una tasa compuesta anual de más del 23,2% entre 2024 y 2032.

• Base Year Value (2023): USD 1.64 billion
• CAGR (2024-2032): 23.2%
• Forecast Year Value (2032): USD 10.67 billion
• Historical Data Period: 2019-2023
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2024-2032

Dinámica del mercado:

Impulsores de crecimiento y oportunidades:

Uno de los principales impulsores del crecimiento del mercado de la inteligencia artificial en la agricultura es la creciente demanda de una mayor productividad agrícola. A medida que la población mundial sigue aumentando, existe una necesidad apremiante de una producción de cultivos y una gestión de recursos más eficientes. Las tecnologías de inteligencia artificial, como el análisis predictivo y el aprendizaje automático, permiten a los agricultores optimizar sus operaciones al brindarles información sobre la salud de los cultivos, las condiciones del suelo y los patrones climáticos. Esto permite una mejor toma de decisiones y, en última instancia, conduce a mayores rendimientos y una reducción del desperdicio, lo que convierte a la IA en una herramienta esencial para abordar los desafíos de la seguridad alimentaria.

Otro importante motor de crecimiento es el auge de la agricultura de precisión. Los agricultores están adoptando cada vez más técnicas de agricultura de precisión, que aprovechan la inteligencia artificial y el análisis de datos para monitorear y gestionar la variabilidad de los cultivos en el campo. Esta tecnología facilita la aplicación específica de insumos como agua, fertilizantes y pesticidas, mejorando así la eficiencia de los recursos y minimizando el impacto ambiental. A medida que crece la conciencia sobre las prácticas agrícolas sostenibles, se espera que se acelere la adopción de la IA en la agricultura de precisión, impulsando una mayor expansión del mercado.

La integración de las tecnologías de Internet de las cosas (IoT) con la inteligencia artificial constituye otro importante motor de crecimiento en el sector agrícola. Los dispositivos de IoT pueden recopilar datos en tiempo real de equipos agrícolas, sensores ambientales y ganado. Cuando se combinan con algoritmos de IA, estos datos se pueden analizar para ofrecer información útil, como predecir fallas en los equipos u optimizar los programas de riego. La sinergia entre IoT y AI crea ecosistemas agrícolas inteligentes que mejoran la eficiencia operativa, haciéndolos cada vez más atractivos tanto para los agricultores como para las agroindustrias.

Report Scope

Report Coverage	Details
Segments Covered	Artificial Intelligence in Agriculture Component, Technology, Application
Regions Covered	• North America (United States, Canada, Mexico) • Europe (Germany, United Kingdom, France, Italy, Spain, Rest of Europe) • Asia Pacific (China, Japan, South Korea, Singapore, India, Australia, Rest of APAC) • Latin America (Argentina, Brazil, Rest of South America) • Middle East & Africa (GCC, South Africa, Rest of MEA)
Company Profiled	Microsoft , IBM, Granular,, AgEagle Aerial Systems, The Climate, Deere & Company, Descartes Labs,, Prospera Technologies, GAMAYA, aWhere

Industry Restraints:

A pesar de su potencial, el mercado de la inteligencia artificial en la agricultura se enfrenta a importantes limitaciones, una de las cuales es la elevada inversión inicial necesaria para las tecnologías de IA. Muchos agricultores, especialmente los de pequeña escala, pueden tener dificultades para afrontar los costos asociados con la implementación de sistemas de IA, incluida la compra de equipos avanzados, software y soporte continuo. Esta barrera financiera puede limitar la adopción generalizada de soluciones de IA, particularmente en regiones en desarrollo donde los presupuestos para tecnología agrícola son limitados.

Otra limitación importante es la falta de experiencia técnica y de capacitación entre los agricultores y trabajadores agrícolas. La implementación exitosa de tecnologías de IA depende no solo de las herramientas en sí mismas sino también de la capacidad del usuario para interpretar y actuar sobre los datos proporcionados. En muchos casos, los profesionales agrícolas pueden carecer de las habilidades o la formación necesarias para utilizar la IA de forma eficaz, lo que puede obstaculizar la adopción y utilización de estas tecnologías avanzadas. Cerrar esta brecha de habilidades será crucial para desbloquear todo el potencial de la inteligencia artificial en la agricultura.

Pronóstico Regional:

América del norte

Se espera que el mercado de la Inteligencia Artificial en la Agricultura en América del Norte experimente un crecimiento significativo impulsado por la creciente adopción de tecnologías de IA entre los agricultores y las empresas agrícolas. Estados Unidos lidera el mercado debido a sus avances en tecnología, altas inversiones en investigación agrícola y la presencia de importantes proveedores de soluciones de inteligencia artificial. Las aplicaciones clave incluyen agricultura de precisión, monitoreo de cultivos y manejo de ganado. Canadá también está emergiendo como un actor destacado, centrándose en innovaciones agrícolas inteligentes para mejorar el rendimiento de los cultivos y automatizar las prácticas agrícolas. Las iniciativas gubernamentales de apoyo y las asociaciones entre empresas tecnológicas y empresas agrícolas están impulsando aún más el crecimiento del mercado.

Asia Pacífico

En la región de Asia Pacífico, particularmente en países como China, Japón y Corea del Sur, el mercado de la IA en la agricultura se está expandiendo rápidamente. El sector agrícola de China está integrando cada vez más la IA para abordar las preocupaciones de seguridad alimentaria y mejorar la productividad. El gobierno chino está promoviendo el uso de prácticas agrícolas inteligentes e invirtiendo fuertemente en tecnología de inteligencia artificial. Japón, conocido por su robótica avanzada y automatización en la agricultura, está aprovechando la IA para la agricultura de precisión para combatir la escasez de mano de obra. Corea del Sur también se está centrando en las innovaciones en tecnología agrícola, promoviendo granjas inteligentes que incorporan soluciones de inteligencia artificial para una gestión eficiente de los cultivos. La creciente población y la demanda de alimentos son factores clave en esta región.

Europa

El mercado europeo de la Inteligencia Artificial en la Agricultura se caracteriza por un enfoque en la sostenibilidad y la eficiencia. Países como el Reino Unido, Alemania y Francia están a la vanguardia, invirtiendo en investigación y desarrollo de aplicaciones de IA en la agricultura. El Reino Unido está implementando tecnologías impulsadas por inteligencia artificial para respaldar prácticas agrícolas sostenibles y mejorar la productividad. Alemania está aprovechando la IA para optimizar las cadenas de suministro y mejorar los procesos de toma de decisiones, con importantes inversiones tanto del sector público como del privado. Francia también está explorando soluciones de inteligencia artificial para abordar desafíos como reducir el impacto ambiental y mejorar la salud de los cultivos. Las regulaciones de la UE que promueven prácticas agrícolas sostenibles están estimulando aún más el mercado en esta región.

Análisis de segmentación:

En términos de segmentación, el mercado global de Inteligencia artificial en agricultura se analiza sobre la base del componente, la tecnología y la aplicación de Inteligencia artificial en agricultura.

Inteligencia artificial en el mercado agrícola

Por componente

El mercado de la inteligencia artificial en la agricultura se puede segmentar en tres componentes principales: hardware, software y servicios. El hardware incluye los dispositivos y equipos físicos utilizados en aplicaciones de IA, como sensores, drones y robots. El crecimiento en este segmento está impulsado por los avances tecnológicos y la creciente adopción de herramientas de agricultura de precisión. El software abarca diversos algoritmos y aplicaciones de IA que respaldan el análisis de datos, la gestión de cultivos y los procesos de toma de decisiones. Se espera que este segmento domine el mercado debido a la creciente necesidad de análisis avanzados y automatización en las prácticas agrícolas. Los servicios, que incluyen consultoría, implementación y mantenimiento, también son importantes a medida que las empresas agrícolas buscan orientación y apoyo de expertos para integrar soluciones de IA de manera efectiva en sus operaciones.

Por tecnología

El segmento de tecnología se clasifica en aprendizaje automático y aprendizaje profundo, análisis predictivo y visión por computadora. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo representan la columna vertebral de las aplicaciones de IA en la agricultura, lo que permite que los sistemas aprendan de los datos y mejoren con el tiempo. Esta tecnología se utiliza cada vez más para la predicción del rendimiento de los cultivos y la detección de plagas. El análisis predictivo permite a los agricultores tomar decisiones basadas en datos al pronosticar condiciones futuras basadas en datos históricos. Es probable que el creciente interés en optimizar la productividad agrícola impulse la adopción de soluciones de análisis predictivo. La visión por computadora juega un papel crucial en el análisis de imágenes capturadas por drones y cámaras para tareas como el monitoreo de la salud de las plantas y la detección de malezas. A medida que avanzan las tecnologías de procesamiento de imágenes, se espera que se intensifique la dependencia de la visión por computadora, creando importantes oportunidades dentro del mercado.

Por aplicación

En términos de aplicación, el mercado se puede segmentar en agricultura de precisión, análisis de drones, robots agrícolas, monitoreo de ganado y otros. Precision Farming está a la vanguardia de la IA en el mercado agrícola, facilitando altos niveles de eficiencia y productividad a través de la integración y el análisis de datos. La creciente necesidad de maximizar el rendimiento de los cultivos de forma sostenible está impulsando el crecimiento de este segmento. Drone Analytics implica el uso de recopilación de datos aéreos para monitorear la salud de los cultivos y optimizar los recursos, lo que se ha convertido en una herramienta vital para los agricultores modernos. Los robots agrícolas están ganando terreno a medida que la escasez de mano de obra en los sectores agrícolas impulsa la adopción de la automatización para tareas como la cosecha y la plantación. Livestock Monitoring utiliza tecnologías de inteligencia artificial para rastrear la salud y la productividad de los animales, mejorando las prácticas de gestión agrícola. El segmento Otros incluye varias aplicaciones de nicho, como la cadena de suministro y el análisis de mercado, que se vuelven cada vez más relevantes a medida que evoluciona la industria. En general, las diversas aplicaciones de la IA en la agricultura subrayan la creciente importancia de la tecnología para transformar las prácticas agrícolas en todo el mundo.

Panorama competitivo:

El panorama competitivo en el mercado de la Inteligencia Artificial en la Agricultura se caracteriza por una amplia gama de empresas que van desde gigantes tecnológicos hasta nuevas empresas especializadas. Estas organizaciones están aprovechando algoritmos avanzados de aprendizaje automático, análisis de datos e integraciones de IoT para mejorar la productividad agrícola, mejorar la gestión de cultivos y optimizar la utilización de recursos. A medida que aumenta la demanda de prácticas agrícolas sostenibles y agricultura de precisión, las empresas de este sector se están centrando en la innovación, las asociaciones y las soluciones integrales para abordar los desafíos de los agricultores. Con importantes inversiones en investigación y desarrollo, las empresas están evolucionando constantemente sus ofertas para incluir análisis predictivos, maquinaria autónoma y soluciones de monitoreo en tiempo real, intensificando así la competencia dentro del mercado.

Principales actores del mercado

1.IBM

2.Microsoft

3. Google

4. Tecnología DJI

5. Trimble Inc.

6. Corporación del Clima

7. Tecnología líder AG

8. Industrias Cuervo

9. Ventaja de los agricultores

10. Halcón de precisión

Table of Contents (ToC)

Capítulo 1. Metodología

• Definición
• Casos de estudio
• Alcance del mercado
  • Segmentation
  • Regiones cubiertas
  • Estimación de la base
  • Cálculos de pronóstico
• Fuentes de datos
  • Primaria
  • Secundaria

Capítulo 2. Resumen ejecutivo

Capítulo 3. Inteligencia artificial en el mercado agrícola Insights

• Panorama general del mercado
• Propulsores de mercado " oportunidad
• Restricciones de mercado " Desafíos
• Paisaje Regulador
• Ecosystem Analysis
• Technology & Innovation Outlook
• Principales desarrollos de la industria
  • Partnership
  • Merger/Acquisition
  • Inversiones
  • Producto de lanzamiento
• Análisis de la cadena de suministro
• Análisis de cinco fuerzas de Porter
  • Amenaza de nuevos participantes
  • Amenaza de los Sustitutos
  • Industria Rivalry
  • Poder de negociación de proveedores
  • Poder de negociación de compradores
• COVID-19 Impacto
• PESTLE Analysis
  • Paisaje político
  • Economic Landscape
  • Paisaje Social
  • Technology Landscape
  • Paisaje legal
  • Environmental Landscape
• Paisaje competitivo
  • Introducción
  • Company Market Compartir
  • Matriz de posición competitiva

Capítulo 4. Inteligencia artificial en el mercado agrícola Estadísticas, por segmentos

• Principales tendencias
• Estimaciones de mercado y pronósticos
  • Cuadro
  • Chart

* Lista de segmentos según el alcance/requisitos del informe

Capítulo 5. Inteligencia artificial en el mercado agrícola Estadísticas, por Región

• Principales tendencias
  • Introducción
  • Impacto de la recesión
• Estimaciones de mercado y pronósticos
  • Cuadro
  • Chart
• Alcance regional
  • América del Norte
    • Estados Unidos
    • Canadá
    • México
  • Europa
    • Alemania
    • Reino Unido
    • Francia
    • Italia
    • España
    • El resto de Europa
  • Asia Pacífico
    • China
    • Japón
    • Corea del Sur
    • Singapur
    • India
    • Australia
    • Rest of APAC
  • América Latina
    • Argentina
    • Brasil
    • El resto de América del Sur
  • Oriente Medio y África
    • GCC
    • Sudáfrica
    • Rest of MEA

*Lista no agotada

Capítulo 6. Datos de la empresa

• Panorama general de las empresas
• Financieras
• Ofertas de productos
• Mapping estratégico
  • Partnership
  • Merger/Acquisition
  • Inversiones
  • Producto de lanzamiento
• Desarrollo reciente
• Dominance regional
• SWOT Analysis

* Lista de empresas según el alcance/requisitos del informe