El auge de la inteligencia artificial en el mejoramiento genético de cultivos
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en la que los startups agtech enfrentan los retos climáticos. Usando machine learning avanzado y análisis genómico integral, empresas como Avalo, basada en Carolina del Norte, han logrado reducir a la mitad los tiempos de mejoramiento genético para cultivos clave como caña de azúcar, algodón y arroz. Estos modelos interpretables permiten identificar combinaciones de genes asociados a resiliencia climática y productividad, acelerando la llegada de nuevas variedades al mercado sin necesidad de modificar genéticamente las plantas.
Por ejemplo, Avalo colaboró con Coca-Cola Europacific Partners para desarrollar caña de azúcar más eficiente, y ya ha lanzado algodón en EE.UU. que requiere cero riego y hasta 70% menos fertilizante, optimizando insumos y sostenibilidad a gran escala.
Machine learning y genómica integral: el poder de los datos
El secreto está en combinar datasets genéticos masivos, calidad de fenotipos y datos ambientales. Así, algoritmos como los de Heritable Agriculture (spinout de Google X) predicen qué combinaciones genéticas optimizan rendimiento y tolerancia a sequía incluso antes de realizar ensayos de campo, simulando escenarios para distintos microclimas. Herramientas similares, respaldadas por el Departamento de Energía de EE.UU. y grupos académicos, minimizan las generaciones requeridas y logran avances alineados a demandas de agricultores y consumidores.
Impacto real: sostenibilidad y escalabilidad global
Los grandes avances en mejoramiento genético digital benefician cadenas de suministro y la seguridad alimentaria global. Bajos costos de secuenciación, frameworks “AI + Biotech” y análisis multi-ómicos están democratizando el acceso a herramientas de sostenibilidad agrícola, no solo en grandes corporativos sino para desarrolladores y productores emergentes en todo el mundo. Este enfoque también responde a regulaciones más flexibles al evitar la modificación genética directa, permitiendo una adopción más ágil y segura.
Desafíos y oportunidades para founders en el ecosistema agtech
El ecosistema startup agtech sigue enfrentando retos: resistencia a la adopción, necesidad de inversión en datos de calidad y capacitación en tecnologías emergentes. Sin embargo, la velocidad de validación de hipótesis, escalabilidad de soluciones y el atractivo para alianzas estratégicas está en su punto más alto. Latinoamérica, por ejemplo, cuenta con una oportunidad inédita de aprovechar estos avances en cultivos clave como soja, maíz y café.
Conclusión
El futuro del mejoramiento genético en tiempos de cambio climático será cada vez más digital, predictivo y centrado en IA, abriendo nuevas fronteras para founders que apuesten por soluciones escalables y colaborativas.
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Fuentes
- https://agroempresario.com/publicacion/114722/ai-and-genetics-a-startup-reshapes-crop-breeding-to-meet-climate-challenges (fuente original)
- https://agfundernews.com/avalo-harnesses-whole-genome-ai-to-accelerate-crop-breeding-we-look-at-the-forest-not-the-trees (fuente adicional)
- https://www.winssolutions.org/heritable-agriculture-ai-crop-breeding/ (fuente adicional)
- https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2018732117 (fuente adicional)
- https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12592266/ (fuente adicional)
- https://www.eurekalert.org/news-releases/1092207 (fuente adicional)
- https://english.cas.cn/newsroom/research_news/life/202507/t20250724_1048481.shtml (fuente adicional)
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/jipb.70008 (fuente adicional)
