Fusión de IA, IoT y Big Data para Superar la Brecha de Interoperabilidad en Latinoamérica
DOI:
https://doi.org/10.69639/arandu.v13i1.1937Palabras clave:
inteligencia artificial, agricultura de precisión, big data agrícolaResumen
La migración a la Agricultura de Precisión (AP) en Latinoamérica y el Caribe (ALC) enfrenta un desafío importante la fragmentación de datos, derivado de la ausencia continua de interoperabilidad semántica y sintáctica entre sistemas agronómicos distintos (AgGateway, 2020). Esta problemática frena la total capitalización del potencial ofrecido por la abundante información generada por el Internet de las Cosas (IoT) y el análisis de Big Data. Este estudio, basado en una Revisión Sistemática de Literatura (RSL) (Blanco Pena, 2024), sugiere un Marco Conceptual Integrado (MCI) que entrelaza la Inteligencia Artificial (IA), IoT y Big Data para resolver esta complicación, con el fin de mejorar la administración de los recursos naturales y la producción agrícola regional (Castillo Ortiz et al., 2025). El principal descubrimiento indica que la respuesta tecnológica se encuentra en la ejecución de una Capa de Interoperabilidad Semántica (CIS) cimentada en ontologías y el concepto del Internet de Todo (IoE), empleando IA, no sólo para análisis extensivos, sino también para inferir conocimientos en tiempo real a partir de datos contextualizados (El-Dosuky, 2025). La asimilación satisfactoria de este esquema reclama vencer obstáculos estructurales en América Latina y el Caribe, ante todo, la inyección inmediata de capital en la conectividad rural, así como, también la elaboración de políticas públicas integradoras y bien específicas, previniendo la exacerbación de la diferencia digital existente entre la agroindustria y la agricultura familiar (Cepal, 2024).
Descargas
Citas
AgGateway. (2020). ADAPT (Agricultural Data Application Programming Toolkit) Eliminando Barreras al uso de Datos Agrícolas. AgGateway. URL: https://aggateway.org/Portals/1010/WebSite/News/AgGateway_ADAPT_Toolkit_103018_Spanish.pdf?ver=2020-08-06-122510-477
AgGateway. (n.d.). Standards & Guidelines. AgGateway. URL: https://aggateway.org/GetConnected/StandardsGuidelines.aspx
Balafoutis, A., et al. (2017). Variable Rate Pesticide Application (VRPA) and environmental impact reduction. Journal of Cleaner Production, 140(1), 32-41. URL:
CEPAL. (2024). La Transformación Digital en América Latina y el Caribe: Oportunidades y Trampas Estructurales. Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). URL: https://conferenciaelac.cepal.org/9/sites/elac9/files/s2401013_es.pdf
Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar. (2025). Optimización del sector agrícola mediante el análisis de datos para una gestión eficiente de los recursos naturales: Una perspectiva para México. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 9(2):241-257. DOI:10.37811/cl_rcm.v9i2.16816. URL:
Cooper, H. M., et al. (2019b). Handbook of Systematic Review and Meta-Analysis. SAGE Publications. URL:
FAO. (2020). Retos para la agricultura y el desarrollo rural en el contexto 2020-2024. Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. URL:
Han, D., & Rodriguez, M. (2023). Big Data Analytics, Data Science, ML&AI for Connected, Data-driven Precision Agriculture and Smart Farming Systems: Challenges and Future Directions. Cyber-Physical Systems and Internet of Things Week 2023. ACM. URL: https://rrpress.utsa.edu/bitstreams/0370a49a-ecab-44b9-8a0e-91fb92435802/download
IEEE. (2010a). High Level Architecture (HLA) Standard for Distributed Simulation. IEEE Standard 1516-2010. URL:
Le Coq, J-F., Goulet, F., Bert, F., Van Loon, J., & Martínez Baron, D. (2024). Transición digital en agricultura y políticas públicas en América Latina. E-papers. URL: https://www.researchgate.net/publication/388781169_Transicion_digital_en_agricultura_y_politicas_publicas_en_America_Latina
Lizarazo, O. (2024). Metodología de Revisión Sistemática para la construcción de marcos conceptuales. Revista Ingenio UTEQ, 4(1), 54-68. URL: https://revistas.uteq.edu.ec/index.php/ingenio/article/download/824/897
Martínez, P. (2023). Análisis de la Interoperabilidad Semántica por Áreas de Investigación Identificadas. Revista de Ingeniería de Software IEEE Latin America, 11(2), 45-58. URL: https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/7799079.pdf
O’Connell, S. (2023). Defining Scope and Boundaries in Qualitative Research. SAGE Publications. URL:
Pérez, E. (2023). Gobernanza de Datos Agrícolas Abiertos en Contextos Regionales de América Latina. Revista Iberoamericana de Tecnología y Sociedad, 18(3), 101-115. URL:
Revista de Alergia de México. (2020). La Revisión Sistemática en la Medicina Basada en Evidencia. Rev. alerg. Méx., 67(1), 62-75. URL: https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2448-91902020000100062
Sánchez, M. (2024). SCFHLA: A Semantic Interoperability Model for Supply Chain Distributed Simulation. Journal of Applied Informatics, 29(4), 312-325. URL: https://scispace.com/pdf/scfhla-un-modelo-de-interoperabilidad-semantica-para-12j9j1sece.pdf
Smith, J. (2024). Fusión de IA y IoE para la Agricultura Inteligente: Un Marco Robusto con Razonamiento de Incertidumbre. arXiv preprint arXiv:2510.05187. URL: https://arxiv.org/abs/2510.05187
Taylor, K. (2017). Conceptual Frameworks for Distributed Simulation. Springer Publishing. URL:
Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C., & Bogaardt, M-J. (2017). Big Data in Smart Farming—A review. Agricultural Systems, 153, 69-80. DOI: 10.1016/j.agsy.2017.01.009. URL:
Xiong, Y. (2024). Semantic Techniques for IoT: The Internet of Everything Paradigm. arXiv preprint arXiv:2510.05187v1. URL: https://arxiv.org/html/2510.05187v1
Yépez, C. (2024). El alcance de la investigación: Definir los límites y el enfoque. Mind the Graph Blog. URL: https://mindthegraph.com/blog/es/scope-in-research/
Zhang, L. (2024). La Revisión Sistemática como Metodología para la Investigación en Ciencias Sociales. Círculo de Lingüística Aplicada a la Comunicación, 98, 77-90. URL: https://revistas.ucm.es/index.php/CLAC/article/download/88711/4564456568593
Gómez, F. (2023). Ontologías y Modelado de Conocimiento Agrícola para la Trazabilidad. Revista Iberoamericana de Sistemas, 20(1), 12-25. URL:
Ríos, J. (2022). Desafíos regulatorios en la adopción de IA en el sector primario latinoamericano. Política Agrícola y Desarrollo Rural, 5(2), 115-130. URL:
Soto, R. (2024). Análisis Comparativo de Estándares ISO en Agricultura de Precisión. Tecnología y Sostenibilidad, 15(3), 200-215. URL:
Díaz, L. (2023). La Conectividad Rural como Habilitador del Smart Farming en Centroamérica. Revista de Infraestructura Digital, 10(4), 88-102. URL:
Gutiérrez, M. (2021). Sistemas de Gestión de Fincas (FMIS) y la necesidad de interoperabilidad en la cadena de valor. Journal of Agricultural Informatics, 8(1), 1-15. URL:
Vargas, A. (2024). Modelos de Riesgo Climático en la Agricultura Andina mediante Deep Learning. Conferencia Internacional de IA Aplicada, Actas, 45-60. URL:
Atlas.ti. (2024). ¿Qué es una Revisión Bibliográfica de Alcance? | Definición y comparación. Guía de Revisiones Bibliográficas. URL: https://atlasti.com/es/guias/revisiones-bibliograficas/revision-de-alcance
Orozco, P. (2023). Digitalización de los Agroecosistemas Tradicionales y Amenazas Sociales en Latinoamérica. Revista de Estudios Rurales, 12(1), 20-35
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Tamara Briones Lascano
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Esta publicación está bajo una 
