La IA entra al laboratorio agrícola: acelera la selección de candidatos y abre una nueva carrera por biosoluciones más precisas, estables y escalables.
La inteligencia artificial está comenzando a cambiar una de las etapas más complejas y costosas de la innovación agrícola: descubrir qué microorganismos, metabolitos, biomoléculas o compuestos naturales tienen posibilidades reales de convertirse en un producto comercial. Durante 2026, la combinación de IA, screening de alto rendimiento, automatización y análisis avanzado de datos ganó espacio dentro de los programas de investigación de la industria. El movimiento ya alcanza a biopesticidas, biostimulantes y otras biosoluciones, y puede tener un impacto especialmente relevante en Estados Unidos y América Latina, dos regiones donde la escala agrícola y el crecimiento de los bioinsumos están aumentando la demanda de nuevas herramientas.
La transformación ocurre en una etapa crítica. En un programa convencional pueden existir miles de candidatos iniciales, pero sólo una pequeña proporción justifica avanzar hacia caracterización, formulación, producción piloto y ensayos agronómicos. La IA no reemplaza esas pruebas: modifica la forma de llegar hasta ellas. Los modelos computacionales pueden relacionar grandes volúmenes de información biológica y experimental, identificar patrones y ayudar a priorizar candidatos antes de invertir recursos en etapas posteriores. A esa capacidad se suma el high-throughput screening, que permite evaluar más alternativas en menos tiempo y generar bases de datos cada vez mayores para alimentar nuevas decisiones.
1. De miles de candidatos a una biosolución capaz de llegar al campo
El cambio ya puede observarse en Estados Unidos. Corteva Agriscience informó en su reporte de impacto 2025 que utilizó inteligencia artificial para modelar 10.000 potenciales moléculas de protección de cultivos en apenas semanas, de las cuales surgieron decenas de candidatos prometedores. Pero el dato más interesante para el mercado de biológicos aparece más adelante: la compañía señala que la IA también puede acelerar el descubrimiento y optimización de soluciones biológicas mediante la predicción de la diversidad de biomoléculas producidas por microorganismos y la mejora de los procesos de fermentación.
El nuevo esquema de investigación puede resumirse de esta manera:
| Etapa del desarrollo | Qué pueden aportar IA y herramientas digitales | Qué todavía debe demostrarse |
|---|---|---|
| Descubrimiento | Analizar grandes bibliotecas y priorizar candidatos | Actividad biológica |
| Caracterización | Relacionar cepas, metabolitos y biomarcadores | Modo de acción |
| Fermentación | Analizar variables y optimizar condiciones | Productividad y reproducibilidad |
| Formulación | Comparar datos de estabilidad y compatibilidad | Vida útil y desempeño |
| Ensayos | Ordenar y analizar grandes volúmenes de datos | Eficacia agronómica |
| Registro | Estructurar información y documentación | Cumplimiento regulatorio |
La misma dirección aparece en biostimulantes. Syngenta mantiene una colaboración con TraitSeq para utilizar inteligencia artificial en la identificación de biomarcadores capaces de mostrar el estado celular de una planta y analizar su respuesta frente a factores de estrés abiótico. El objetivo es utilizar esas señales para orientar el desarrollo de una nueva generación de biostimulantes. El proyecto resulta significativo porque desplaza la IA desde el análisis general de datos hacia una pregunta agronómica concreta: determinar con mayor precisión qué solución biológica tiene posibilidades de provocar una respuesta útil en la planta.
En marzo de 2026 apareció otra señal de hacia dónde se dirige la inversión. Syngenta anunció US$130 millones para construir BioSTaR, un centro de investigación en biociencias agrícolas en Reino Unido que integrará ciencias biológicas, investigación molecular, analítica, innovación digital e inteligencia artificial. Está previsto que reúna a unos 300 científicos y que entre plenamente en operaciones en 2028. La estrategia muestra que la frontera entre biología, química y ciencia de datos comienza a hacerse menos rígida dentro de la investigación agrícola.
Pero descubrir una cepa o identificar una biomolécula prometedora es apenas una parte del problema. En los productos microbianos, la fermentación determina si una innovación científicamente interesante puede fabricarse de manera repetible y a escala comercial. Temperatura, pH, concentración de oxígeno, duración del proceso, condiciones de mezcla, luz y esterilidad interactúan entre sí. La información técnica que sustenta esta investigación muestra precisamente esa multiplicidad de variables: controlar el proceso es fundamental para conseguir que el microorganismo producido industrialmente mantenga las características buscadas durante el desarrollo.
| Variable de fermentación | Por qué resulta crítica | Qué debe conseguir la industria |
|---|---|---|
| pH | Condiciona crecimiento y actividad microbiana | Mantener un rango estable |
| Temperatura | Influye sobre metabolismo y viabilidad | Evitar pérdida de actividad |
| Oxígeno | Modifica procesos metabólicos | Controlar su disponibilidad |
| Tiempo | Determina evolución de la fermentación | Identificar el punto óptimo |
| Mezcla | Afecta homogeneidad del sistema | Reproducir condiciones a escala |
| Luz | Puede alterar determinados procesos biológicos | Controlar exposición |
| Esterilidad | Evita organismos no deseados | Mantener pureza del proceso |
Aquí aparece una de las oportunidades menos visibles de la IA aplicada a biosoluciones. Un proceso de fermentación genera numerosas variables simultáneamente y pequeñas modificaciones pueden alterar rendimiento, estabilidad o composición. Los sistemas de análisis avanzado pueden ayudar a relacionar esos datos, detectar combinaciones y orientar experimentos. Corteva reconoce precisamente ese campo al señalar que la IA puede utilizarse para agilizar procesos de fermentación de soluciones biológicas. La consecuencia es importante: la competencia tecnológica no se limitará a quién encuentre el mejor microorganismo, sino también a quién consiga producirlo de forma consistente, económicamente viable y reproducible a escala industrial.
La formulación agrega otro nivel de complejidad. Los desarrollos de nueva generación buscan combinar microorganismos, sustancias de origen vegetal y otros componentes sin que pierdan actividad durante almacenamiento, transporte y aplicación. Esto está impulsando tecnologías como encapsulación y formulaciones bifásicas, destinadas a proteger ingredientes sensibles o mantener separados determinados componentes hasta el momento de utilización. En otras formulaciones, la innovación consiste en conseguir que partículas sólidas, gotas emulsionadas y una matriz líquida permanezcan físicamente estables y permitan una aplicación homogénea.
| Desafío de formulación | Tecnología utilizada | Objetivo agronómico |
|---|---|---|
| Ingredientes sensibles | Encapsulación | Proteger actividad |
| Componentes incompatibles | Sistemas bifásicos | Separarlos hasta la aplicación |
| Microorganismos vivos | Formulación estabilizada | Preservar viabilidad |
| Partículas sólidas | Sistemas de suspensión | Mantener homogeneidad |
| Mezclas complejas | Matrices y emulsiones | Mejorar estabilidad |
| Almacenamiento | Protección físico-química | Extender vida útil |
Esta etapa explica por qué más velocidad en descubrimiento no significa automáticamente más velocidad de llegada al mercado. Una herramienta digital puede descartar candidatos poco prometedores mucho antes, pero el seleccionado deberá conservar estabilidad, demostrar eficacia, poder fabricarse industrialmente, soportar condiciones de almacenamiento y ofrecer resultados consistentes en diferentes cultivos y ambientes. Para la industria de bioinsumos, ese cambio puede trasladar parte del cuello de botella: de encontrar organismos con actividad interesante a convertirlos en productos robustos.
La automatización de ensayos y el monitoreo de plantas permiten generar grandes volúmenes de datos que, combinados con inteligencia artificial, aceleran la selección y validación de nuevas biosoluciones agrícolas.
2. Estados Unidos y América Latina se convierten en mercados decisivos para la nueva carrera
América Latina adquiere una relevancia especial porque combina grandes superficies agrícolas, diversidad de ambientes productivos y una adopción creciente de herramientas biológicas. Brasil es actualmente uno de los mejores ejemplos de esa expansión. El Ministerio de Agricultura y Pecuaria informó que durante 2025 fueron liberados 162 productos clasificados como bioinsumos, el mayor número registrado hasta ahora en el país. La categoría comprende productos formulados biológicos, microbiológicos y bioquímicos, extractos vegetales, reguladores de crecimiento y semioquímicos, incluidos productos destinados a agricultura orgánica.
Ese crecimiento convierte a Brasil en un mercado especialmente relevante para tecnologías capaces de acelerar investigación, selección y validación. Al mismo tiempo, muestra la magnitud del desafío regulatorio: el país cerró 2025 con 912 registros concedidos en el conjunto de categorías contempladas por MAPA, mientras avanzó en la modernización del sistema y la priorización de productos de menor impacto. Para una industria que está generando cada vez más candidatos mediante plataformas digitales, la capacidad de organizar datos y construir expedientes regulatorios puede terminar siendo tan estratégica como el descubrimiento inicial.
| Indicador de Brasil en 2025 | Resultado | Lectura para biosoluciones |
|---|---|---|
| Registros totales concedidos | 912 | Mercado regulatorio de gran escala |
| Productos técnicos | 323 | Amplia actividad industrial |
| Bioinsumos liberados | 162 | Récord histórico |
| Nuevos productos técnicos | 6 | Renovación tecnológica |
| Formulados con activos nuevos | 19 | Incorporación de nuevas herramientas |
Argentina también está modificando el escenario. El Senasa actualizó durante 2025 los procedimientos aplicables al registro de bioinsumos, tanto para protección vegetal como para otras categorías contempladas por la regulación. La normativa incluye requisitos para quienes elaboren, importen, exporten, fraccionen, distribuyan o comercialicen estos productos y establece procedimientos específicos para su inscripción. Esto cobra importancia frente a la aceleración tecnológica: cuanto mayor sea el número de nuevos candidatos generado por investigación digital, mayor será también la necesidad de convertir datos experimentales en evidencia regulatoria verificable.
Estados Unidos presenta una oportunidad adicional por la integración entre biotecnología, agricultura digital y grandes compañías de I+D. Allí, la IA empieza a utilizarse no sólo en descubrimiento sino también en análisis de información de campo y preparación de documentación regulatoria. Corteva sostiene que sus herramientas basadas en IA pueden colaborar en la elaboración de dossiers y documentación de respaldo, buscando mejorar consistencia y reducir retrabajos, aunque mantiene el juicio científico y la responsabilidad en especialistas regulatorios. Es una señal de que la digitalización comienza a extenderse a prácticamente todo el recorrido de una innovación agrícola.
El proceso puede observarse como una cadena tecnológica mucho más amplia que el algoritmo:
| Nueva cadena de desarrollo | Función principal | Factor que define el éxito |
|---|---|---|
| IA y bioinformática | Detectar patrones y candidatos | Calidad de los datos |
| Screening automatizado | Evaluar más alternativas | Capacidad experimental |
| Microbiología | Identificar actividad | Consistencia biológica |
| Fermentación | Producir a escala | Reproducibilidad |
| Formulación | Proteger el activo | Estabilidad |
| Ensayos agronómicos | Comprobar desempeño | Resultados a campo |
| Regulación | Demostrar calidad y seguridad | Evidencia científica |
| Producción comercial | Llevar la solución al mercado | Escala y costo |
Este punto resulta central para entender qué está cambiando. La IA puede hacer más eficiente la búsqueda, pero la agricultura continúa siendo el filtro final. Un candidato seleccionado mediante modelos computacionales tendrá que responder frente a temperaturas variables, radiación, humedad, características de suelo, mezclas, métodos de aplicación y diferentes presiones de plagas o enfermedades. En América Latina, donde una misma tecnología puede enfrentarse a condiciones productivas muy distintas entre el Cerrado brasileño, la región pampeana argentina, cultivos intensivos de México o sistemas tropicales de Colombia, esa validación adquiere todavía mayor importancia.
La regulación también podría convertirse en una de las grandes discusiones de los próximos años. Las empresas que desarrollan biosoluciones se encuentran con requisitos, clasificaciones y procedimientos diferentes según cada país, aun cuando el producto sea esencialmente el mismo. Brasil avanzó en 2025 con mecanismos de protocolo y trazabilidad regulatoria, mientras Argentina actualizó sus procedimientos para bioinsumos. La digitalización puede ordenar información y facilitar expedientes, pero no elimina esas diferencias nacionales. Para una compañía que pretende lanzar un biológico simultáneamente en varios mercados, esa fragmentación puede condicionar la velocidad comercial tanto como la propia investigación.
Por eso, el impacto de la inteligencia artificial probablemente se vea primero en la calidad de las decisiones de I+D antes que en una reducción uniforme de los años necesarios para desarrollar un producto. El valor está en descartar antes, priorizar mejor, interpretar más información y concentrar recursos experimentales sobre los candidatos con mayores posibilidades. Esa lógica puede resultar especialmente importante en biológicos, donde la variabilidad natural es considerable y la relación entre microorganismo, formulación, cultivo y ambiente es mucho más compleja que una simple selección digital.
Para las empresas de América Latina aparece además una oportunidad estratégica. La región posee biodiversidad, enormes superficies agrícolas, ecosistemas productivos muy diferentes y un mercado de bioinsumos en expansión. Si esas capacidades se combinan con secuenciación, bioinformática, automatización, IA y plataformas modernas de fermentación, países como Brasil y Argentina pueden ocupar un espacio que vaya más allá de adoptar tecnologías desarrolladas en otros mercados. La oportunidad consiste en participar en el descubrimiento, validación, escalado y producción de soluciones diseñadas desde el comienzo para sistemas agrícolas regionales.
La competencia por la próxima generación de biosoluciones agrícolas ya no pasa, entonces, únicamente por disponer de una colección de microorganismos o encontrar una nueva sustancia natural. El activo estratégico empieza a ser la plataforma completa: datos biológicos + inteligencia artificial + microbiología + fermentación + formulación + validación agronómica + regulación. Quien consiga conectar esas piezas podrá reducir experimentos innecesarios, tomar decisiones más tempranas y concentrar capital y tiempo en los desarrollos con mejores perspectivas.
Y esa puede ser la verdadera transformación que la IA introduzca en el sector. No un laboratorio autónomo que reemplaza científicos o ensayos de campo, sino un nuevo sistema de investigación capaz de aprender de cantidades de información que hasta hace pocos años eran difíciles de procesar en conjunto. La carrera recién comienza, pero las inversiones globales, los proyectos estadounidenses y la expansión de los bioinsumos en Brasil y Argentina muestran que la convergencia entre inteligencia artificial y biología agrícola ya está saliendo del terreno conceptual. El próximo desafío será mucho más exigente: convertir esa capacidad digital en productos estables, registrables, escalables y, sobre todo, capaces de demostrar resultados en el lote