Hablar hoy de floricultura implica reconocer un proceso de transformación progresiva, impulsado por el uso estratégico de datos, automatización e inteligencia artificial. La integración de herramientas digitales, sistemas de control y la inteligencia artificial está reconfigurando cómo se producen flores de corte y cómo se toman decisiones, con curiosidad, criterio y la voluntad de entender qué puede hacer esta tecnología por las flores y por los procesos. 

Más que una revolución inmediata, se trata de una evolución basada en entender mejor el cultivo y tomar decisiones con mayor respaldo técnico..

Este artículo resume y adapta los principales conceptos expuestos por John Dole en su conferencia “Integrating AI And Technology In Cut Flower Production, agricultura digital aplicada a la floricultura.” (Fuente: https://youtu.be/jx2C25FJhb0)

Una de las tendencias en la aplicación de tecnologías es la Agrivoltaica, la combinación de producción agrícola con generación solar. En muchos países, los paneles solares ocupan tierras de cultivo, lo que ha impulsado a investigadores y empresas a buscar alternativas que unan ambas actividades. Un avance prometedor es integrar paneles solares para invernaderos directamente en las mallas de sombra. 

Esto ayuda a resolver un problema concreto: el uso eficiente del suelo, permitiendo producir flores y energía en el mismo espacio. Países como Japón y Francia ya prueban modelos de Agrivoltaica en cultivos ornamentales, mostrando mejoras en sombra, distribución lumínica y autonomía energética.

La automatización agrícola también está ganando terreno. Existen robots diseñados para cosechar flores y equipos que manejan malezas con cuchillas o incluso láseres. Aunque estos robots cosechadores de flores aún no son comunes en el sector, representan el nivel de precisión que está alcanzando la tecnología. Eso sí, todavía enfrentan limitaciones: altos costos, necesidad de mantenimiento especializado y adaptabilidad limitada a la variabilidad de cada cultivo. Estas barreras frenan la adopción masiva, pero muestran hacia dónde avanza la mecanización.

Los drones en floricultura son una de las herramientas más versátiles para el monitoreo aéreo de cultivos. Equipados con cámaras multiespectrales, detectan enfermedades, estrés hídrico y desórdenes nutricionales antes de que el ojo humano los note. Su capacidad de diagnóstico temprano tiene métricas claras: resoluciones de hasta 2 cm por pixel, tiempos de respuesta en minutos y márgenes de error cada vez menores gracias a algoritmos entrenados. Detectar un problema antes de verlo permite corregirlo sin perder calidad ni producción.

Además, estos equipos facilitan inventarios, seguimiento de crecimiento, aportando datos clave para mejorar la predicción de cosechas. Un caso concreto es el uso de drones para estimar brotación en cultivos de clavel, logrando predicciones hasta un 20% más precisas que el cálculo manual tradicional. Incluso se experimenta con drones aplicadores o pesticidas; aunque la operación es difícil en estructuras cerradas como invernaderos.

La inteligencia artificial agrícola es poderosa. La mayoría de los casos que vemos son modelos entrenados para reconocer patrones en datos: machine learning agrícola, IA para predicción de cosechas, o modelos que correlacionan clima, suelo y fisiología.

La floricultura necesita tecnología y propósito. La meta es producir mejor, reducir pérdidas, anticipar cosechas y optimizar los recursos. La unión de hardware e IA será el motor del cambio en los próximos años.

La tecnología no reemplaza la experiencia. En un sector tan diverso como las flores de corte, la combinación entre conocimiento técnico, lectura del cultivo y herramientas digitales es lo que permitirá avanzar hacia un futuro sostenible de la floricultura, más eficiente y competitivo.

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