Fusión de IA, IoT y Big Data para Superar la Brecha de Interoperabilidad en Latinoamérica

La migración a la Agricultura de Precisión (AP) en Latinoamérica y el Caribe (ALC) enfrenta un desafío importante la fragmentación de datos, derivado de la ausencia continua de interoperabilidad semántica y sintáctica entre sistemas agronómicos distintos (AgGateway, 2020). Esta problemática frena la total capitalización del potencial ofrecido por la abundante información generada por el Internet de las Cosas (IoT) y el análisis de Big Data. Este estudio, basado en una Revisión Sistemática de Literatura (RSL) (Blanco Pena, 2024), sugiere un Marco Conceptual Integrado (MCI) que entrelaza la Inteligencia Artificial (IA), IoT y Big Data para resolver esta complicación, con el fin de mejorar la administración de los recursos naturales y la producción agrícola regional (Castillo Ortiz et al., 2025). El principal descubrimiento indica que la respuesta tecnológica se encuentra en la ejecución de una Capa de Interoperabilidad Semántica (CIS) cimentada en ontologías y el concepto del Internet de Todo (IoE), empleando IA, no sólo para análisis extensivos, sino también para inferir conocimientos en tiempo real a partir de datos contextualizados (El-Dosuky, 2025). La asimilación satisfactoria de este esquema reclama vencer obstáculos estructurales en América Latina y el Caribe, ante todo, la inyección inmediata de capital en la conectividad rural, así como, también la elaboración de políticas públicas integradoras y bien específicas, previniendo la exacerbación de la diferencia digital existente entre la agroindustria y la agricultura familiar (Cepal, 2024).