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SmartOlivar quiere llevar la IA predictiva a las explotaciones olivareras
El proyecto coordinado por UPA combinará datos, sensores de bajo coste y un asistente digital para validar recomendaciones agronómicas en explotaciones, también en Castilla-La-Man.
El grupo operativo SmartOlivar ha iniciado un proyecto para aplicar inteligencia artificial y análisis de datos a la gestión del olivar. La iniciativa está coordinada por UPA y cuenta con la Cooperativa San Vicente de Mogón, Xymbot y la Fundación Tecnalia, además de la participación de UPA Castilla-La Mancha y UPA Aragón. Su conexión con Castilla-La Mancha no es una mención decorativa: la organización regional participa como enlace con el sector productor y el proyecto busca validar la solución en explotaciones reales.
La arquitectura prevista combina un sistema predictivo-prescriptivo, una aplicación móvil, un cuadro de mando, un asistente digital y sensores de bajo coste. El sistema pretende estimar el rendimiento de la cosecha y convertir esa estimación en recomendaciones personalizadas para cada explotación. En términos de ingeniería, no se trata únicamente de entrenar un modelo: hay que integrar fuentes de datos heterogéneas, ofrecer una interfaz comprensible y comprobar que una recomendación puede traducirse en una decisión agronómica útil.
El proyecto contempla trabajar con datos e información de las fincas y evaluar el impacto agronómico y económico de las soluciones. Esa fase de validación es esencial. Una predicción razonable en un conjunto de datos histórico no garantiza que funcione igual en parcelas con distintas variedades, suelos, disponibilidad de agua, prácticas de manejo o condiciones climáticas. Los ensayos en explotaciones reales permiten medir no solo la precisión del modelo, sino también si los agricultores pueden interpretar la salida, si la recomendación llega a tiempo y si el coste de los sensores y la conectividad resulta asumible.
SmartOlivar se desarrollará entre 2026 y 2029, con una financiación total de 585.224,54 euros cofinanciada en un 80 % por el Fondo Europeo Agrícola de Desarrollo Rural y el Ministerio de Agricultura. UPA describe el proyecto como una herramienta especialmente orientada a pequeñas y medianas explotaciones. Esa prioridad introduce una exigencia técnica adicional: la plataforma debe funcionar con datos incompletos, dispositivos asequibles y distintos niveles de experiencia digital. Un sistema que solo funciona con instrumentación cara o con conectividad constante no resolvería la brecha que pretende abordar.
Para los equipos de software, el caso ofrece una lección aplicable a otros sectores: la IA útil se construye como un sistema sociotécnico. El modelo necesita datos con procedencia conocida, métricas de calidad, trazabilidad de cambios y una forma clara de comunicar incertidumbre. La aplicación debe distinguir entre una predicción y una recomendación, conservar el contexto de la decisión y permitir que el usuario la revise. También debe existir un circuito para corregir errores y comparar resultados con la práctica habitual.
La noticia no anuncia todavía una herramienta terminada ni resultados productivos. Anuncia un programa de desarrollo y validación. Su interés está precisamente ahí: el éxito dependerá menos del reclamo de IA que de la calidad de los datos, la evaluación en campo, la accesibilidad económica y la capacidad de convertir una salida estadística en una decisión comprensible para el agricultor.