29.06.2025: Convergencia IA y IoT en Agricultura de Precisión

Introducción

En la presente jornada, emergen con contundencia tres tendencias que muestran la consolidación de la convergencia tecnológica bajo un enfoque comunicativo, social y antropológico: IA en el borde (edge AI/AIoT), IoT aplicado a la agricultura de precisión y las nuevas modalidades de inteligencia generativa en medios y entretenimiento. Estas dinámicas configuran un escenario disruptivo en la manera de producir, distribuir y consumir información y bienes culturales, con profundas implicaciones éticas, políticas y culturales.

1. IA en el borde y AIoTLa adopción de inteligencia artificial en dispositivos periféricos (edge computing) constituye un paradigma central en la transición hacia sistemas distribuidos y autónomos. Según Zhao et al. (2020), “la emergencia del edge intelligence… demanda una cooperación más estrecha entre dispositivos inteligentes y servidores de borde”, permitiendo inferencias en tiempo real sin depender exclusivamente de la red central Este modelo transgrede la división tradicional entre centro de datos y usuario final, abriendo debates sobre privacidad, seguridad y soberanía de datos. Desde un punto de vista antropológico, altera las relaciones simbióticas entre humanos y máquinas —ahora convertidos en ecosistemas inteligentes—, y redefine conceptos de agencia y autonomía tecnológica.

2. Agricultura de precisión con IoTLa incorporación de sensores biodegradables en cultivos para monitorear variables como humedad, nutrientes y salinidad ha sido acelerada por investigaciones como las del centro IoT4Ag (Business Insider) . Este desarrollo coloca a los productores en un protagonista activo de una comunicación digital de datos, en un entorno en el que el campo y la ciudad convergen. Éticamente, plantea dilemas sobre acceso equitativo y hegemonía tecnológica en zonas rurales. Culturalmente, resignifica prácticas agrícolas tradicionales, imponiendo nuevas estructuras de conocimiento y toma de decisiones neoliberales —¿quién controla el flujo de datos, y con qué fines?

3. IA generativa en medios y entretenimientoEn la última edición de NAB Show 2025, surgieron tres tendencias definitorias: la adopción escalonada de IA generativa en producción audiovisual, sistemas “agentic” que automatizan tareas complejas (post‑producción, localización), y la monetización en tiempo real mediante doblaje y distribución instantánea. Estas innovaciones transforman la dimensión cultural, automatizando la traducción simultánea y reduciendo distancias, pero también ponen en riesgo la autenticidad comunicativa y la expresión cultural local. Además, tensionan el campo laboral del entretenimiento, exigiendo una revisión crítica de las normas de autoría y derechos digitales.

Resto de las tendencias

• Edge Intelligence generalizada (AIoT): Extiende la inteligencia al dispositivo, reduciendo dependencia del cloud y potenciando aplicaciones comunicativas en contextos ubicuos

• Integración de blockchain para privacidad en IoT: Federated learning + cadena de bloques garantizan anonimía sin sacrificar analítica .

• Periodismo de datos asistido por IA: El Washington Post utiliza “Haystacker” para analizar grandes conjuntos de datos, democratizando la vigilancia y potenciando la transparencia

• Verificación y automatización de noticias: En cabeceras de data journalism se integran inteligencia artificial y procesos de verificación digital sobre flujos informativos .

• Medios tradicionales y plataformas emergentes: Encuentros en Davos resaltarón la complementariedad entre medios convencionales y podcast/influencers frente a la IA 

• Auge de datos en tiempo real (streaming): Impulso a pipelines de datos continuos para actuar instantáneamente, clave en fraude, gaming y domótica .

• Agricultura de precisión escalada: Sensores IoT biodegradables marcan una nueva era en la alimentación inteligente .

• Marcos IoT + 5G + blockchain en seguridad alimentaria: Solución MDPI para trazabilidad y detección temprana .

• Realidad extendida potenciando Big Data: Entornos XR confluyen con grandes volúmenes de datos en entretenimiento y cultura

• Agroinformática distribuida: Data science aplicada a sistemas distribuidos en agricultura digital

• Revolución industriales conectadas (Industria 4.0): CPS, IA, IoT, 5G y robótica redefinen automatización y desemboques sociales .

• Ética en redacciones automatizadas: Cuestionamiento de autoría, sesgos y valores en el uso de IA para producción informativa .

Análisis predictivo

Basados en el patrón de convergencia observada, proyectamos un ecosistema comunicativo que se estructura en torno a ecosistemas inteligentes distribuidos. A corto plazo (3–6 meses), veremos proliferación de nodos de inteligencia ubicua, generadores de contenido local y personalizado, alimentados por IA generativa y blockchain para integridad de datos. En medios y entretenimiento, la traducción en tiempo real y “agentic AI” serán habituales en producciones medianas y pequeñas, impulsando una industria global fluida, aunque fragmentada.

A mediano plazo (6–18 meses), la intensificación de IoT en agricultura, salud y ciudad demandará modelos de gobernanza descentralizada de datos, siendo decisiva la capacidad de interlocución democrática entre productores, tecnólogos y autoridades. Las tensiones éticas se trasladarán del laboratorio al terreno, siendo urgente diseñar infraestructuras comunicativas de responsabilidad y agencia colectiva. En los medios, la convergencia IA-humanismo urge una alfabetización digital robusta en las escuelas de comunicación y el ejercicio profesional.

Nuestra hipótesis central sostiene que la comunicación digital del futuro será hipercontextual, distribuida, ética y regulada, con agentes colectivos (ciudadanos‑máquina) operando en un continuum simbiótico. El riesgo de obsolescencia cultural o exclusión será latente si no se entretejen estrategias inclusivas y deliberativas. Este llamado a la acción sugiere reorientar la investigación comunicativa hacia marcos transdisciplinarios que aborden justicia, sustentabilidad y sentido en la era de la automatización avanzada.