Convergencia entre la industria 4.0 y la agricultura inteligente: oportunidades y desafíos para las pequeñas y medianas empresas agroalimentarias
Palavras-chave:
Industria 4.0, Agricultura Inteligente, transformación digital, inteligencia artificial, pequeñas y medianas empresas agroalimentarias.Resumo
La convergencia entre la Industria 4.0 y la Agricultura Inteligente ha transformado los sistemas agroalimentarios mediante la incorporación de tecnologías digitales que favorecen una producción más eficiente, sostenible y basada en datos. Herramientas como la inteligencia artificial, el Internet de las Cosas (IoT), el aprendizaje automático, el Big Data, la computación en la nube, los sensores inteligentes y la robótica están modificando la manera en que las pequeñas y medianas empresas (PYMES) agroalimentarias gestionan sus procesos productivos, optimizan recursos y fortalecen su competitividad. El objetivo de esta revisión narrativa fue analizar la literatura científica sobre la convergencia entre la Industria 4.0 y la Agricultura Inteligente, identificando las principales tecnologías involucradas, las oportunidades que ofrecen para las PYMES agroalimentarias y los desafíos que condicionan su adopción. Para ello, se realizó una revisión de publicaciones científicas, informes técnicos y documentos institucionales publicados entre 2018 y 2024, procedentes de bases de datos especializadas y organismos internacionales. La evidencia revisada muestra que la integración de tecnologías digitales mejora la productividad, facilita la toma de decisiones basada en datos, incrementa la eficiencia en el uso del agua, la energía y otros insumos, fortalece la trazabilidad de la cadena agroalimentaria y favorece modelos de producción más sostenibles. Sin embargo, también se identifican limitaciones relacionadas con los elevados costos de implementación, la insuficiente infraestructura tecnológica, la conectividad en zonas rurales, la escasez de competencias digitales, la interoperabilidad entre plataformas y la gobernanza de los datos. Se concluye que la convergencia entre la Industria 4.0 y la Agricultura Inteligente representa una oportunidad estratégica para modernizar las PYMES agroalimentarias; no obstante, su consolidación requiere políticas públicas, inversión tecnológica, fortalecimiento de capacidades y cooperación entre los sectores académico, productivo y gubernamental para impulsar una transformación digital inclusiva y sostenible.
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Referências
Ayaz, M., Ammad-Uddin, M., Sharif, Z., Mansour, A., & Aggoune, E.-H. M. (2019). Internet-of-Things (IoT)-based smart agriculture: Toward making the fields talk. IEEE Access, 7, 129551–129583. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2932609
Bacco, M., Barsocchi, P., Ferro, E., Gotta, A., & Ruggeri, M. (2019). The digitisation of agriculture: A review of the role of wireless sensor networks and IoT. Sensors, 19(12), 2690. https://doi.org/10.3390/s19122690
Benos, L., Tagarakis, A. C., Dolias, G., Berruto, R., Kateris, D., & Bochtis, D. (2021). Machine learning in agriculture: A comprehensive updated review. Sensors, 21(11), 3758. https://doi.org/10.3390/s21113758
Casino, F., Dasaklis, T. K., & Patsakis, C. (2019). A systematic literature review of blockchain-based applications: Current status, classification and open issues. Telematics and Informatics, 36, 55–81. https://doi.org/10.1016/j.tele.2018.11.006
European Commission. (2020). A farm to fork strategy for a fair, healthy and environmentally-friendly food system (COM/2020/381 final). https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:52020DC0381
Food and Agriculture Organization of the United Nations. (2022). The State of Food and Agriculture 2022: Leveraging automation in agriculture for transforming agrifood systems. https://doi.org/10.4060/cb9479en
Food and Agriculture Organization of the United Nations. (2024). The State of Food and Agriculture 2024: Value-driven transformation of agrifood systems. https://doi.org/10.4060/cd2616en
Fountas, S., Carli, G., Sørensen, C. G., Tsiropoulos, Z., Cavalaris, C., Vatsanidou, A., Liakos, B., Canavari, M., Wiebensohn, J., & Tisserye, B. (2020). Farm management information systems: Current situation and future perspectives. Computers and Electronics in Agriculture, 170, 105236. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105236
Frank, A. G., Dalenogare, L. S., & Ayala, N. F. (2019). Industry 4.0 technologies: Implementation patterns in manufacturing companies. International Journal of Production Economics, 210, 15–26. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.01.004
International Food Policy Research Institute. (2023). 2023 Global Food Policy Report: Rethinking food crisis responses. https://doi.org/10.2499/9780896294417
Jha, K., Doshi, A., Patel, P., & Shah, M. (2019). A comprehensive review on automation in agriculture using artificial intelligence. Artificial Intelligence in Agriculture, 2, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.aiia.2019.05.004
Kamilaris, A., & Prenafeta-Boldú, F. X. (2018). Deep learning in agriculture: A survey. Computers and Electronics in Agriculture, 147, 70–90. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.02.016
Klerkx, L., Jakku, E., & Labarthe, P. (2019). A review of social science on digital agriculture, smart farming and Agriculture 4.0: New contributions and a future research agenda. NJAS: Wageningen Journal of Life Sciences, 90–91, 100315. https://doi.org/10.1016/j.njas.2019.100315
Liakos, K. G., Busato, P., Moshou, D., Pearson, S., & Bochtis, D. (2018). Machine learning in agriculture: A review. Sensors, 18(8), 2674. https://doi.org/10.3390/s18082674
Navarro, E., Costa, N., & Pereira, A. (2020). A systematic review of IoT solutions for smart farming. Sensors, 20(15), 4231. https://doi.org/10.3390/s20154231
Organisation for Economic Co-operation and Development. (2019). Digital opportunities for better agricultural policies. OECD Food, Agriculture and Fisheries Papers, No. 122. https://doi.org/10.1787/571a0812-en
Saiz-Rubio, V., & Rovira-Más, F. (2020). From smart farming towards Agriculture 5.0: A review on crop data management. Agronomy, 10(2), 207. https://doi.org/10.3390/agronomy10020207
Shafi, U., Mumtaz, R., García-Nieto, J., Hassan, S. A., Zaidi, S. A. R., & Iqbal, N. (2019). Precision agriculture techniques and practices: From considerations to applications. Sensors, 19(17), 3790. https://doi.org/10.3390/s19173790
Shamshiri, R. R., Weltzien, C., Hameed, I. A., Yule, I. J., Grift, T. E., Balasundram, S. K., Pitonakova, L., Ahmad, D., & Chowdhary, G. (2018). Research and development in agricultural robotics: A perspective of digital farming. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 11(4), 1–14. https://doi.org/10.25165/j.ijabe.20181104.4278
Verdouw, C., Tekinerdogan, B., Beulens, A., & Wolfert, S. (2021). Digital twins in smart farming. Agricultural Systems, 189, 103046. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2020.103046
