Inteligencia artificial en los agronegocios: tendencias y vacíos de investigación

Resumen

El presente artículo analiza la evolución de la producción científica, los temas emergentes y los vacíos de investigación relacionados con la inteligencia artificial aplicada a la toma de decisiones en los agronegocios, mediante una revisión bibliométrica de la literatura científica indexada en Scopus durante el período 2020-2026. En la introducción se contextualiza la creciente adopción de la inteligencia artificial en el sector agroalimentario y se plantea el problema de la escasa comprensión sistemática de cómo ha evolucionado la investigación en este campo. El referente teórico articula los conceptos de inteligencia artificial, toma de decisiones organizacional, agronegocios y bibliometría como herramienta de análisis. En la metodología se describe un diseño bibliométrico basado en las directrices de Donthu et al. (2021), con una ecuación de búsqueda que recuperó 8 088 documentos, reducidos a 1 662 tras aplicar filtros de año, tipo de documento, idioma y área temática. Los resultados muestran un crecimiento acelerado de la producción científica con un pico de 480 documentos en 2025, un desplazamiento del eje temático dominante desde los sistemas de apoyo a la decisión hacia el aprendizaje automático, y vacíos significativos en la intersección entre inteligencia artificial, gestión empresarial agrícola y producción científica latinoamericana. En la discusión se contrastan estos hallazgos con estudios previos y se destaca su relevancia para la gestión estratégica de las organizaciones del sector. Se concluye que la investigación sobre inteligencia artificial en los agronegocios ha crecido aceleradamente, pero permanece desconectada de las necesidades gerenciales del sector, lo que abre una agenda de investigación relevante para América Latina.