La ciencia tecnológica detrás de los granos ¿Cómo está impactado la IA?

La carrera por producir los alimentos de 2050 ya no se libra únicamente en el campo. También ocurre en laboratorios, plataformas de datos y modelos de inteligencia artificial capaces de analizar miles de semillas antes de que lleguen a la tierra. En ese cruce entre genética y cómputo, el mejoramiento de precisión está reduciendo tiempos de desarrollo y cambiando la forma en que se decide qué cultivar, dónde hacerlo y con qué manejo.

La presión es doble. La población mundial sumará más de 1,500 millones de habitantes hacia 2050, mientras aumentan la demanda de alimentos, forrajes y biocombustibles. Al mismo tiempo, sequías, enfermedades, degradación de suelos y nuevas plagas reducen el margen de error. Para Humberto Gutiérrez, líder de Mejoramiento Vegetal de Bayer para Norte de Latinoamérica, el reto no es abandonar el mejoramiento convencional, sino acelerar su capacidad de respuesta con tecnología.

La semilla entra al laboratorio

Durante décadas, desarrollar una nueva variedad significó observar plantas, cruzarlas, sembrar generaciones completas y seleccionar las que mostraban mejores atributos. Ese proceso sigue siendo la base, pero ahora se apoya en maquinaria agrícola, marcadores moleculares, dobles haploides, drones, big data e inteligencia artificial.

La primera gran ruptura ocurrió cuando la mecanización permitió sembrar, cosechar y medir más materiales. Después llegaron los marcadores moleculares, que asociaron el comportamiento de una planta con su huella genética. Con ello, los científicos dejaron de depender únicamente de lo visible en el campo y empezaron a seleccionar materiales desde etapas tempranas.

Gutiérrez explica que hoy pueden analizarse literalmente miles de candidatos en semilla antes de enviarlos a pruebas agronómicas. El resultado no es menos campo, sino un campo más selectivo: los ensayos se concentran en materiales que ya superaron filtros genéticos y pueden evaluarse en más ambientes y con más variables.

La velocidad también cambió. Desarrollar un progenitor para nuevos híbridos podía tomar hasta ocho generaciones, cerca de cuatro años. Con tecnologías como los dobles haploides, el proceso puede reducirse a tres ciclos y alrededor de año y medio. En paralelo, tareas que antes exigían semanas de medición manual pueden realizarse hoy con drones sobre hectáreas completas en minutos.

Ese salto genera otro problema: demasiados datos para analizarlos de manera convencional

El mejoramiento moderno integra información de rendimiento, altura, raíces, humedad, enfermedades, temperatura, suelos y comportamiento histórico de diferentes materiales. Hace 20 años, la capacidad computacional obligaba a trabajar principalmente con datos de una temporada. Hoy se pueden combinar años de información para identificar patrones y predecir qué material tiene mayor probabilidad de funcionar en un ambiente específico.

IA para seleccionar antes de sembrar​

Ahí entra la inteligencia artificial. Gutiérrez señala que los modelos actuales pueden estimar el comportamiento de una base genética incluso en ambientes donde todavía no ha sido probada. El sistema cruza información de generaciones relacionadas, desempeño histórico y condiciones ambientales para reducir incertidumbre y apoyar la decisión del fitomejorador.

La lógica se parece menos a una adivinanza y más a un sistema de priorización. La IA no elimina al científico; reduce el universo de posibilidades que éste debe revisar.

En esa ecuación, el germoplasma se convierte en infraestructura estratégica. Puede entenderse como una biblioteca genética construida durante décadas, con materiales procedentes de distintas regiones, climas y sistemas productivos. En cultivos como maíz, trigo, soya o canola, Bayer puede rastrear entre 12 y 15 generaciones hasta sus progenitores originales, de acuerdo con Gutiérrez.

La utilidad es práctica. Si una región comienza a enfrentar temperaturas más altas, una nueva enfermedad o mayor presión de viento, los investigadores pueden buscar dentro de esa biblioteca materiales que ya contengan raíces más firmes, menor altura o tolerancia al estrés. La ventaja no está sólo en tener diversidad, sino en saber dónde localizar la característica y cómo incorporar sin arrastrar rasgos no deseados.

México ofrece un ejemplo. El maíz de estatura optimizada, comercializado como VITALA y relacionado con el sistema Preceon, se desarrolló con una arquitectura más baja y mayor estabilidad de tallos y raíces. Esto permite incrementar la densidad de siembra, facilitar el acceso de maquinaria y realizar aplicaciones en etapas más avanzadas del cultivo.

De producto a sistema

El cambio también modifica el modelo de negocio. Manuel Bravo, director para Norte de Latinoamérica de Bayer, explica que la compañía está migrando de productos aislados hacia sistemas que integran genética, protección de cultivos, herramientas digitales y recomendaciones agronómicas.

Ese enfoque convierte cada parcela en una fuente de información. Las cosechadoras modernas pueden medir rendimiento cada pocos metros y generar mapas que muestran dónde una hectárea pierde o gana productividad. Con esos datos, el productor puede cambiar la densidad de siembra, ajustar fertilización o utilizar distintos materiales dentro del mismo terreno.

La digitalización también llega al agua. En México, Carlota utiliza imágenes satelitales, información histórica de radar y sensores para recomendar cuándo y cuánto regar. Los materiales de la compañía señalan que opera en 26 estados y 32 cultivos, con reducciones promedio cercanas a 30% en el uso de agua.

Mauricio Rodrigues, presidente de Crop Science para Latinoamérica, sitúa la inteligencia artificial en tres frentes: investigación y desarrollo, producción y conocimiento del cliente. En I+D ayuda a acelerar la búsqueda de productos; en manufactura, a ganar eficiencia; y en campo, a ofrecer recomendaciones específicas para cada condición.

La frontera tecnológica continúa avanzando con la edición genética. Gutiérrez distingue esta herramienta de la transgénesis: mientras un transgénico incorpora material genético que no existía en el acervo del cultivo, la edición puede modificar, apagar o intensificar la función de genes ya presentes. Su menor costo también abre la puerta a universidades, centros públicos y empresas pequeñas.

Pero la velocidad de innovación tendrá que aumentar todavía más. Según Gutiérrez, durante los últimos 50 años la ganancia genética promedio en programas de maíz, soya y trigo rondó entre 1% y 1.5% anual. El nuevo escenario exige acercarse a 2.5% o 3%, incorporando además características de resiliencia frente a plagas, enfermedades y eventos climáticos.

El desafío ya no es desarrollar una semilla capaz de rendir mucho en un año favorable. Es construir sistemas capaces de sostener la productividad en ambientes variables. En esa carrera, el grano deja de ser sólo una unidad biológica: se convierte en el punto de encuentro entre ADN, algoritmos, sensores, datos y decisiones humanas.

La alimentación del futuro dependerá, cada vez más, de esa convergencia. Y de convertir esa precisión tecnológica en resultados medibles por hectárea.