{"id":134431,"date":"2026-05-13T13:39:13","date_gmt":"2026-05-13T17:39:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.agribusinessglobal.com\/?p=134431"},"modified":"2026-03-31T13:40:21","modified_gmt":"2026-03-31T17:40:21","slug":"the-future-of-biologicals-formulation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agribusinessglobal.com\/es\/agtech\/the-future-of-biologicals-formulation\/","title":{"rendered":"El futuro de la formulaci\u00f3n de productos biol\u00f3gicos"},"content":{"rendered":"

En toda la cadena de valor agr\u00edcola, la inteligencia artificial (IA) est\u00e1 transformando r\u00e1pidamente la forma en que se descubren, desarrollan y comercializan los productos biol\u00f3gicos, lo que permite a las empresas ofrecer productos con mayor consistencia y relevancia para los agricultores.<\/p>\n

De los datos al descubrimiento<\/h2>\n

La investigaci\u00f3n y el desarrollo biol\u00f3gicos tradicionales se han basado en gran medida en la selecci\u00f3n emp\u00edrica y los ensayos de campo, un proceso que puede llevar a\u00f1os y millones de d\u00f3lares en inversi\u00f3n.<\/p>\n

Ahora, la IA est\u00e1 ayudando a que los descubrimientos sean m\u00e1s r\u00e1pidos e inteligentes.<\/p>\n

En un ejemplo destacable, Syngenta Seeds se asoci\u00f3 con el especialista en IA InstaDeep para acelerar el desarrollo de rasgos mediante la aplicaci\u00f3n de grandes modelos de lenguaje entrenados con conjuntos de datos gen\u00f3micos masivos.<\/p>\n

Para Syngenta, esta colaboraci\u00f3n transform\u00f3 la informaci\u00f3n biol\u00f3gica en bruto en conocimientos pr\u00e1cticos para acelerar los plazos de los descubrimientos.<\/p>\n

Investigaci\u00f3n, desarrollo y validaci\u00f3n microbiana impulsada por IA<\/h2>\n

El papel de la IA en la investigaci\u00f3n tambi\u00e9n se extiende al descubrimiento y la optimizaci\u00f3n microbiana.<\/p>\n

Consideremos la adquisici\u00f3n de Lavie Bio por parte de ICL. La plataforma MicroBoost AI, propiedad de Lavie Bio, utiliza aprendizaje autom\u00e1tico y computaci\u00f3n avanzada para acelerar la identificaci\u00f3n y optimizaci\u00f3n de candidatos microbianos para bioestimulantes y biopesticidas.<\/p>\n

La Dra. Elinor Erez, vicepresidenta de I+D de ICL, afirma que la integraci\u00f3n de la plataforma de IA de Lavie Bio con los equipos de I+D y de campo de ICL impulsar\u00e1 la sostenibilidad a gran escala. Como muestra del impacto de la IA, el programa ICL-Lavie Bio ya ha identificado m\u00e1s de una docena de nuevos microorganismos candidatos con potencial comercial. Estos fueron seleccionados mediante algoritmos computacionales por su eficacia, estabilidad y compatibilidad con fertilizantes \u2014antes incluso de realizar pruebas de campo exhaustivas\u2014, lo que aceler\u00f3 la priorizaci\u00f3n de candidatos y redujo la incertidumbre.<\/p>\n

M\u00e1s all\u00e1 del descubrimiento: formulaci\u00f3n, predicci\u00f3n y despliegue.<\/h2>\n

Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico que integran grandes conjuntos de datos ambientales y del suelo para predecir d\u00f3nde y cu\u00e1ndo ciertos productos biol\u00f3gicos tendr\u00e1n un mejor rendimiento est\u00e1n ayudando a las empresas biol\u00f3gicas a comercializar sus productos.<\/p>\n

Los agr\u00f3nomos y los agricultores pueden tomar decisiones basadas en datos sobre el momento de aplicaci\u00f3n, la ubicaci\u00f3n y los insumos complementarios, una capacidad cada vez m\u00e1s importante a medida que los fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos extremos y la variabilidad ambiental ponen en entredicho las estrategias de planificaci\u00f3n tradicionales.<\/p>\n

Estas capacidades predictivas se complementan con pruebas guiadas por IA para evaluar el rendimiento de la formulaci\u00f3n, la eficacia de la encapsulaci\u00f3n y la liberaci\u00f3n controlada, abordando problemas comunes como la corta vida \u00fatil del producto y las respuestas inconsistentes en el campo.<\/p>\n

Un ejemplo destacado es el Asociaci\u00f3n Syngenta-TraitSeq<\/a>, que aprovecha la plataforma de aprendizaje autom\u00e1tico de TraitSeq para analizar grandes conjuntos de datos biol\u00f3gicos complejos y descubrir biomarcadores moleculares predictivos: indicadores altamente espec\u00edficos del estado celular de una planta que se\u00f1alan las respuestas a los bioestimulantes.<\/p>\n

En un comunicado sobre la colaboraci\u00f3n, Camilla Corsi, Directora de Investigaci\u00f3n y Desarrollo de Protecci\u00f3n de Cultivos de Syngenta, afirm\u00f3 que la colaboraci\u00f3n tiene como objetivo "revolucionar nuestra investigaci\u00f3n y obtener informaci\u00f3n valiosa basada en datos", lo que ayudar\u00e1 a "desarrollar m\u00e1s r\u00e1pidamente la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de soluciones sostenibles" y a fortalecer la cartera de tecnolog\u00edas agr\u00edcolas innovadoras de Syngenta.
\nEl enfoque patentado de TraitSeq combina el aprendizaje autom\u00e1tico, el an\u00e1lisis del transcriptoma y los datos de RNA-Seq para predecir c\u00f3mo los insumos biol\u00f3gicos influyen en el rendimiento de las plantas, lo que permite a los investigadores priorizar los candidatos a bioestimulantes m\u00e1s prometedores y evaluar su potencial de forma m\u00e1s r\u00e1pida y precisa.<\/p>\n

En la misma declaraci\u00f3n, el Dr. Joshua Colmer, director ejecutivo de TraitSeq, afirm\u00f3 que una "plataforma puede transformar el desarrollo de insumos agr\u00edcolas al descubrir biomarcadores predictivos que vinculan directamente los conocimientos moleculares con el rendimiento de los bioestimulantes", lo que, a su vez, tiene como objetivo apoyar la adopci\u00f3n por parte de los agricultores de pr\u00e1cticas m\u00e1s sostenibles a trav\u00e9s de productos biol\u00f3gicos m\u00e1s predecibles.<\/p>\n

Impulso del mercado e impactos comerciales<\/h2>\n

Las implicaciones comerciales de la integraci\u00f3n de la IA en la biolog\u00eda son significativas.<\/p>\n

La IA acelera el tiempo de comercializaci\u00f3n al reducir el n\u00famero de ciclos de desarrollo necesarios para identificar candidatos prometedores y perfeccionar las formulaciones. Para las empresas que compiten en un sector biol\u00f3gico cada vez m\u00e1s saturado, la velocidad y la previsibilidad se traducen en una ventaja competitiva.<\/p>\n

Adem\u00e1s, la consistencia en el rendimiento \u2014que antes era una gran preocupaci\u00f3n para los agricultores\u2014 est\u00e1 mejorando. El modelado predictivo y el an\u00e1lisis avanzado reducen la variabilidad en el rendimiento que hist\u00f3ricamente frenaba su adopci\u00f3n. Esto, a su vez, ayuda a que los productos biol\u00f3gicos se integren mejor en estrategias de manejo de cultivos m\u00e1s amplias, en lugar de ser considerados como complementos experimentales.<\/p>\n

El papel de la IA en la validaci\u00f3n y demostraci\u00f3n de productos tambi\u00e9n contribuye al cumplimiento normativo. Al centralizar y estandarizar los datos de salida, las plataformas de IA pueden ayudar a generar los paquetes de evidencia que los reguladores exigen cada vez m\u00e1s para las afirmaciones de eficacia y seguridad.<\/p>\n

Desaf\u00edos actuales y el camino a seguir<\/h2>\n

A pesar del potencial de la IA, persisten los desaf\u00edos. Los sistemas biol\u00f3gicos son complejos y las predicciones computacionales a\u00fan requieren una validaci\u00f3n rigurosa sobre el terreno.<\/p>\n

La estandarizaci\u00f3n de datos en las \u00e1reas de gen\u00f3mica, metabol\u00f3mica, fen\u00f3mica y fuentes ambientales representa una barrera t\u00e9cnica. La transparencia en los an\u00e1lisis derivados de la IA es fundamental para generar confianza tanto en los organismos reguladores como en los productores.<\/p>\n

Al hacer que el descubrimiento sea m\u00e1s eficiente, el rendimiento m\u00e1s predecible y la implementaci\u00f3n m\u00e1s precisa, la IA est\u00e1 ayudando a que los productos biol\u00f3gicos evolucionen de alternativas de nicho a componentes confiables de la gesti\u00f3n integrada de cultivos. A medida que crecen los sistemas de IA y los conjuntos de datos biol\u00f3gicos, la l\u00ednea divisoria entre la innovaci\u00f3n biol\u00f3gica y la inteligencia digital seguir\u00e1 impulsando tanto la productividad como la sostenibilidad.<\/p>\n

Lea m\u00e1s art\u00edculos como este en AgriBusiness Global.\u00a0An\u00e1lisis exhaustivo de productos biol\u00f3gicos en 2026<\/a>.<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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