La tecnología aplicada a la agricultura o agtech es uno de los campos con mayor desarrollo en la industria en los últimos tiempos. Es por
ello que la componen diferentes áreas donde emprendedores hallan un terreno fértil donde emprender y desarrollar sus ideas de negocios.

De pacto con el reporte de la asesora especializada Agtech Report de Pitchbook, aunque “la actividad de inversión redujo un trece con dos% en
comparación con dos mil veintiuno con un total de $ diez con seis mil millones y que, pese a esto, dos mil veintidos fue el segundo mejor año registrado”, es un campo en
ascenso.

Solo en Europa, la agricultura inteligente ha rondado del veinte doscientos dieciocho al dos mil veintitres “con volúmenes de negocio superiores a los 1.000 millones de euros”, de
pacto con Statista.

Entre las áreas donde existe más desarrollo son la agricultura de precisión, la que desde el empleo de sensores, sistemas de mapeo y IoT
contribuye a la reducción de costos y a un mejor control de las cosechas.

Muy relacionado a ello se halla el Big Data y el análisis de datos que tiene como propósitos tomar resoluciones informadas a través del
análisis y previsión de grandes volúmenes de datos que puede contribuir a adelantar, por poner un ejemplo, enfermedades.

En Latam,el Mapa de la innovación Agtech en América Latina y el Caribe ofrece un panorama en el que se
especifica de qué manera “existen más de cuatrocientos cincuenta emprendimientos en América Latina y el Caribe enfocados en la innovación tecnológica durante los 9 campos
identificados, habiendo sido más de la mitad de estos emprendimientos creados en los últimos 4 años”.

Lo como corrobora de qué manera “dentro del portafolio de tecnologías empleadas para la innovación Agtech, hay un conjunto de soluciones digitales
empleadas de forma extensa por medio de casi todos los campos de nuestra sociedad que han sido la primordial herramienta para los
emprendedores en la región”.

Así como asimismo la Inteligencia Artificial que “incluyen robotización (robots autónomos para efectuar diferentes labores), monitor de suelos y
cultivos (visión cimputacional y algoritmos para procesar información para el monitoreo de suelos y cultivos) y análisis predictivos (modelos de
aprendizaje para valorar diferentes factores y producir análisis predictivos)”.