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La inteligencia artificial (IA) está transformando la agricultura, ofreciendo soluciones innovadoras para los desafíos actuales y futuros del sector (Grift & Rodríguez, 2023). Este proceso no es asilado ni anecdótico: numerosos grupos de investigación, tanto a nivel nacionales como internacional, evidencia el dinamismo con el que los ingenieros agrónomos están integrando la IA en los sistemas agroalimentarios. Desde aplicaciones avanzadas de visión por ordenador en ganadería, que permiten detectar comportamientos o estados fisiológicos de los animales en tiempo real (Kamilaris & Prenafeta-Boldú, 2018), hasta el desarrollo de gemelos digitales capaces de modelar entornos productivos complejos para una toma de decisiones optimizada (Benos et al., 2021), los avances tecnológicos están redefiniendo el concepto mismo de intervención agronómica.

En los años ochenta, los sistemas expertos intentaron emular la toma de decisiones humanas, pero se toparon con limitaciones: la dificultad de codificar el conocimiento tácito, la falta de herramientas robustas de inferencia y la complejidad inherente a los sistemas agrícolas, caracterizados por interacciones dinámicas entre factores físicos, químicos, biológicos y económicos (Liakos et al., 2018). Estas interacciones, de naturaleza no lineal, desafían los enfoques de modelización tradicionales.

Los sindicatos UGT y CCOO han anunciado movilizaciones si la patronal ASAJA continúa sin negociar el convenio colectivo del campo de Ciudad Real, que afecta a más de 14.000 trabajadores en la provincia.