01 |IA PLANTA A PLANTA
Ecorobotix amplía ARA: 10 nuevos modelos y una reducción media del 86% en inputs
Qué ha ocurrido
Ecorobotix acaba de presentar su nueva gama de modelos de reconocimiento para 2027.
A partir de marzo, su pulverizador de ultra-alta precisión ARA incorporará 10 nuevos modelos comerciales, incluyendo ajo, puerro y patata.
Además, otros 55 modelos podrán probarse gratuitamente, incluyendo pimiento, calabacín y Cyperus esculentus.
Esto lleva la cartera de Ecorobotix a más de 120 modelos de reconocimiento y tratamiento de plantas.
Un dato especialmente relevante
Los modelos que ahora llegan a fase comercial fueron probados durante 2026 sobre más de 11.000 hectáreas en más de 20 países.
Según Ecorobotix, consiguieron una reducción media del 86% de inputs frente a aplicaciones en cobertura total.
La empresa afirma además que ya existen más de 1.000 unidades ARA en uso y que se han tratado más de 600.000 hectáreas con su tecnología.
¿Por qué es relevante?
Porque aquí la IA no está únicamente observando el cultivo.
Está tomando una decisión operativa planta por planta:
tratar o no tratar.
En lugar de asumir que toda una parcela necesita la misma aplicación, el sistema identifica individualmente plantas y malas hierbas y dirige el tratamiento únicamente donde detecta necesidad.
La diferencia conceptual es enorme:
de tratar superficies → a tratar objetivos.
Qué cambia para el agricultor
El beneficio potencial es bastante directo:
menos producto aplicado;
menor exposición innecesaria del cultivo;
posibilidad de controlar determinadas malas hierbas de forma más dirigida;
ahorro potencial de costes;
reducción de carga química;
más información sobre qué existe realmente en la parcela.
Pero hay otra parte especialmente interesante.
La máquina física no cambia.
Cambia el software.
El mismo pulverizador puede incorporar nuevos cultivos y nuevas malas hierbas a medida que Ecorobotix desarrolla nuevos modelos.
Eso introduce una dinámica relativamente nueva en maquinaria agrícola:
una máquina puede ganar nuevas capacidades después de haber sido comprada.
Lectura Campo & Datos
Durante décadas una máquina agrícola hacía esencialmente lo mismo desde el primer hasta el último día de su vida útil.
La inteligencia artificial puede cambiar eso.
Si la capacidad de una máquina depende cada vez más de sus modelos de reconocimiento, una parte de su valor deja de estar únicamente en:
hierro + hidráulica + electrónica
y empieza a estar también en:
datos + algoritmos + actualizaciones.
La agricultura empieza así a adoptar una lógica que conocemos bien en otros sectores:
el hardware permanece; la inteligencia evoluciona.
Estado real
No estamos hablando de una prueba conceptual.
Los nuevos modelos comerciales han pasado por validaciones de campo durante 2026 y estarán disponibles comercialmente a partir de marzo de 2027.
Aun así, el 86% de reducción mencionado corresponde a un promedio de los ensayos realizados por la compañía y sus clientes, por lo que el resultado real dependerá de cultivo, presión de malas hierbas, estrategia de tratamiento y condiciones locales.
02 | EL TRACTOR EMPIEZA A VER
Valtra ofrece sensores de cultivo con IA instalados directamente de fábrica
Qué ha ocurrido
Valtra Unlimited ha anunciado una colaboración con la startup danesa PerPlant para ofrecer su sensor agrícola basado en inteligencia artificial instalado directamente de fábrica en nuevos tractores.
El sistema estará disponible en diferentes modelos de las series A, G, N, T, Q y S en determinados mercados europeos.
Las ventas comenzaron en octubre junto con la nueva sexta generación de la serie T.
¿Qué hace?
El sistema utiliza cámaras instaladas en el tractor para analizar el cultivo mientras la máquina está trabajando.
Puede generar información que después se utiliza para operaciones como:
tratamientos localizados de malas hierbas;
aplicación variable de fertilizante;
fungicidas;
reguladores de crecimiento.
El sistema funciona también durante la noche y puede integrarse con implementos mediante ISOBUS (estándar de comunicación entre tractor e implemento).
¿Por qué es relevante?
Porque reduce una barrera muy concreta:
tener que añadir otra operación para generar información.
El agricultor ya iba a pasar con el tractor.
Ahora esa misma pasada puede también observar el cultivo.
Esto significa que una operación normal puede producir dos resultados:
trabajo agronómico + datos.
Qué cambia para el agricultor
Tradicionalmente, generar mapas de cultivo podía requerir:
un vuelo,
otra pasada,
otro dispositivo,
otra empresa
o una operación específica.
La integración directa con maquinaria existente reduce parte de esa complejidad.
Y probablemente esta sea una de las rutas más realistas para acelerar la agricultura de precisión:
integrar inteligencia dentro del equipamiento que el agricultor ya utiliza.
Lectura Campo & Datos
Muchas tecnologías agrícolas fallan no porque no funcionen.
Fallan porque añaden demasiados pasos.
PerPlant y Valtra muestran una dirección diferente:
la tecnología empieza a integrarse dentro del flujo operativo existente.
En lugar de pedir:
“haz algo diferente para obtener datos”
la propuesta pasa a ser:
“haz lo que ya haces y deja que el sistema capture información mientras tanto.”
Esto parece una diferencia pequeña.
Puede ser una diferencia enorme para la adopción.
Estado real
La integración ya está disponible como opción de fábrica a través de Valtra Unlimited en determinados mercados europeos desde octubre de 2026
03 | ROBÓTICA EN CAMPO
Agrhound: un robot cuadrúpedo empieza a recorrer viñedos y explotaciones de berries en España
Un nuevo proyecto español está probando un robot cuadrúpedo para realizar scouting agrícola en terrenos donde los robots con ruedas tienen más dificultades.
El robot, apodado Agrhound, se está utilizando en viñedos y explotaciones de berries dentro de un proyecto liderado por CTAEX, con participación de Bodegas Familiares Matarromera, Social Berries 4.0, SpectralGeo, SOLTEL y Fundación Prodti. El proyecto tiene financiación pública española y europea y está previsto que continúe hasta 2029.
¿Por qué es relevante?
Porque muchos robots agrícolas funcionan bien sobre el papel, pero el campo real tiene:
desniveles;
barro;
vegetación;
pasillos estrechos;
superficies irregulares;
condiciones cambiantes.
El formato cuadrúpedo intenta resolver precisamente eso.
En lugar de depender de ruedas y caminos relativamente limpios, puede desplazarse de una forma mucho más parecida a una persona.
Qué cambia para el agricultor
El objetivo no es tener un “perro robot” llamativo.
El valor está en poder repetir automáticamente tareas que hoy requieren horas de recorrido:
observar plantas;
tomar imágenes;
detectar incidencias;
revisar vigor;
localizar problemas;
monitorizar evolución.
Y hacerlo siempre con un recorrido consistente.
Eso permite convertir el scouting en algo menos dependiente de visitas puntuales.
Lectura Campo & Datos
Hay una idea especialmente interesante aquí:
el robot intenta capturar el campo desde la misma perspectiva que tendría un técnico caminando.
Eso importa.
Porque una gran parte del conocimiento agronómico todavía nace exactamente ahí:
viendo.
comparando.
detectando algo diferente.
parándose delante de una planta.
La robótica puede empezar a automatizar esa primera capa de observación.
Pero el verdadero valor llegará cuando esa información se conecte con históricos, decisiones y actuaciones posteriores.
Ver → detectar → interpretar → actuar.
Ahí vuelve a aparecer el mismo patrón que vemos en muchas de las tecnologías de esta edición.
Estado real
Estamos ante un proyecto de desarrollo y validación, no ante una solución comercial ya desplegada a escala.
Precisamente por eso merece seguimiento: está probando una de las barreras más difíciles para la robótica agrícola, que es operar de forma fiable en entornos reales y complejos.OTRAS NOTICIAS QUE MERECE LA PENA SEGUIR
Una selección rápida de avances, proyectos y conversaciones que están marcando la evolución de la inteligencia artificial y la agricultura digital.
OTRAS NOTICIAS QUE MERECE LA PENA SEGUIR
La robótica entra en la polinización comercial
Biobest ha lanzado comercialmente Polly, un robot desarrollado junto a Arugga AI Farming para polinización de tomate en invernadero.
El sistema utiliza cámaras y visión artificial para identificar flores preparadas para ser polinizadas y aplica pulsos de aire sincronizados para liberar el polen. Según los datos comunicados por la compañía, los ensayos comerciales han mostrado aumentos de rendimiento de entre 2% y 6%, y Biobest estima que alrededor de un 1,5% de mejora ya sería suficiente para compensar el coste de la máquina.
Lectura Campo & Datos
Lo interesante no es únicamente automatizar la polinización.
Es que empiezan a aparecer robots capaces de ejecutar tareas agrícolas muy específicas y repetitivas, precisamente aquellas donde la disponibilidad de mano de obra y la consistencia operativa son cada vez más importantes.
La robótica agrícola probablemente no llegará primero como un “robot que hace de todo”, sino como muchas máquinas especializadas que resuelven una tarea concreta especialmente bien.
Y para el agricultor, ese puede ser el enfoque que tenga más sentido:
Menos promesas de autonomía total y más automatización de trabajos concretos con un retorno fácil de medir.
Málaga se convierte esta semana en punto de encuentro de la nueva agricultura digital
Los días 4 y 5 de noviembre, Expo AgriTech 2026 reunirá en Málaga a más de 8.000 profesionales, más de 250 empresas expositoras y alrededor de 300 expertos, con un programa muy centrado en inteligencia artificial, agricultura de precisión, robótica, drones, riego inteligente y automatización.
La agenda deja bastante claro hacia dónde se mueve la conversación del sector: desde espacios de datos e IA aplicada, hasta agricultura autónoma, maquinaria inteligente, predicción de cosechas y cómo convertir datos en decisiones reales dentro de explotaciones.
Lectura Campo & Datos
Más allá de la feria, lo relevante es el mensaje que transmite:
la IA agrícola deja de ser un tema periférico para convertirse en parte central de la conversación sobre productividad, rentabilidad y futuro del campo.
Durante mucho tiempo, hablar de IA en agricultura parecía hablar de proyectos piloto.
Ahora empieza a aparecer integrada en:
maquinaria;
riego;
predicción;
automatización;
gestión de explotaciones;
cooperativas;
espacios de datos.
Y probablemente esa sea la señal más interesante:
la IA ya no busca entrar en el campo. Está empezando a formar parte de su infraestructura.
Si estás trabajando en un proyecto relacionado con IA en nuestro sector, ¡nos gustaría conocerlo!
Queremos que Campo & Datos también sea un escaparate para las personas, empresas, universidades y equipos que están convirtiendo la inteligencia artificial en soluciones útiles para el sector agrícola.
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Cuéntanos brevemente:
Qué problema agrícola buscas resolver.
Cómo utilizas la inteligencia artificial.
En qué fase se encuentra el proyecto.
Qué resultados, pruebas o aprendizajes habéis obtenido.
Dónde podemos encontrar más información.
Revisaremos las propuestas y seleccionaremos los proyectos que puedan aportar mayor valor a la comunidad para compartirlos en próximas ediciones de Campo & Datos.
Tu proyecto puede ser el próximo caso que conozca nuestra comunidad.