Agrivoltaica e IA: más cosecha y energía limpia

El mercado global de agrivoltaica (cultivar y generar electricidad solar en la misma parcela) ya no es una idea “de laboratorio”. En 2021 se valoró en 3,6 mil millones de dólares y se proyecta que llegue a 9,3 mil millones para 2031, con un crecimiento anual compuesto del 10,1% (2022–2031). Es una cifra que dice mucho: cuando una tecnología crece así, normalmente es porque resuelve varios dolores a la vez.

Y aquí están esos dolores: tierra agrícola limitada, clima más agresivo y energía más cara e incierta. La agrivoltaica ataca los tres, pero hay un matiz que a menudo se pasa por alto: si el sistema se diseña “a ojo”, puede bajar rendimiento agrícola o generar menos energía de la esperada. Por eso, en esta serie de “IA en Energía y Sostenibilidad”, el ángulo es claro: la IA es el “cerebro” que convierte un arreglo de paneles y cultivos en un sistema optimizado.

Por qué la agrivoltaica está creciendo (y no es moda)

La agrivoltaica crece porque convierte una competencia por el suelo en un acuerdo. En lugar de elegir entre producir alimentos o instalar fotovoltaica, produces ambos. Ese simple cambio de lógica es crucial para zonas con presión territorial, expansión urbana o parques solares compitiendo por suelo.

Además, responde a un problema práctico: la agricultura está pagando el costo de la variabilidad climática. En muchas regiones, los picos de calor, sequías cortas pero intensas y tormentas severas ya no son “eventos raros”. En sistemas agrivoltaicos, el sombreado parcial puede:

• Reducir estrés térmico en ciertos cultivos.
• Disminuir evaporación de humedad del suelo.
• Atenuar impactos de granizo o lluvias muy fuertes.

El resultado no siempre es “más rendimiento”, pero sí suele ser más estabilidad. Y en campo, estabilidad vale dinero.

El dato que anticipa la escala

La capacidad instalada global en agrivoltaica pasó de 5 MW (2012) a cerca de 2,9 GW (2020). Ese salto refleja algo más que entusiasmo: refleja modelos de negocio que empiezan a cerrar y proyectos grandes que prueban replicabilidad.

Cómo funciona el “doble uso” del suelo sin romper la operación agrícola

La idea base es simple: paneles fotovoltaicos elevados o intercalados para permitir labores agrícolas: siembra, riego, cosecha, paso de maquinaria, y seguridad de personal.

Lo difícil es el diseño fino: altura, separación, orientación, inclinación, tipo de estructura y manejo agronómico. Aquí es donde he visto que muchas implementaciones fallan: se diseña pensando primero como parque solar y “luego vemos el cultivo”. Debería ser al revés: se diseña como sistema agroenergético, no como dos proyectos pegados.

Beneficios cruzados: cultivos ayudan a paneles

No solo los cultivos reciben sombra. También ocurre un efecto interesante: la transpiración de las plantas libera vapor de agua y tiende a enfriar el microambiente bajo los paneles. En condiciones de calor, ese enfriamiento puede mejorar la eficiencia del módulo (los paneles rinden peor cuando se calientan demasiado) y, de paso, hacer el área más tolerable para el trabajo humano.

Una frase útil para decidir: la agrivoltaica funciona mejor cuando el microclima se gestiona como un activo, no como un “daño colateral”.

El rol real de la IA en agrivoltaica: optimizar, no adornar

La IA en agricultura y energía no se trata de “poner sensores porque sí”. Se trata de convertir datos en decisiones repetibles. En agrivoltaica, la IA aporta valor en tres frentes: diseño, operación y riesgo.

1) IA para diseñar el sistema: simulación y gemelo digital

Antes de instalar un solo pilote, se puede modelar:

• Radiación y sombras por hora/estación.
• Respuesta esperada de un cultivo ante sombreado parcial.
• Producción eléctrica por configuración.
• Restricciones operativas (maquinaria, riego, caminos).

Con técnicas de optimización (incluyendo aprendizaje automático y algoritmos evolutivos), se pueden comparar miles de configuraciones para encontrar la que maximiza un objetivo realista, por ejemplo:

• Margen total por hectárea (agro + energía)
• Estabilidad del rendimiento agrícola
• kWh generados en horas pico (según tarifa)

Esto encaja perfecto con el enfoque de la serie: IA para integración de renovables y eficiencia energética.

2) IA para operar: control dinámico (cuando existe) y gestión agronómica

El reporte de mercado distingue entre sistemas fijos (dominantes por costo y mantenimiento) y dinámicos (paneles ajustables). Aunque los fijos son más comunes, la IA también mejora su operación:

• Predicción de estrés hídrico bajo sombra parcial.
• Recomendaciones de riego basadas en humedad, evapotranspiración y pronóstico.
• Detección temprana de plagas/enfermedades con visión por computadora (drones/cámaras).
• Programación de labores considerando confort térmico y seguridad.

En sistemas dinámicos (cuando sí se justifican), la IA permite decidir cuándo conviene sombrear más (para proteger el cultivo) y cuándo conviene abrir (para priorizar energía o evitar exceso de humedad).

3) IA para reducir riesgo financiero y regulatorio

Uno de los frenos más serios en agrivoltaica es el riesgo: inversión inicial alta y reglas no siempre claras. La IA ayuda con:

• Modelos de pronóstico de generación (P50/P90) para financiamiento.
• Estimación de variabilidad de rendimiento agrícola bajo distintos escenarios climáticos.
• Monitoreo y trazabilidad para auditorías (útil cuando hay incentivos agrícolas/energéticos).

Si el objetivo es captar LEADS en agroindustria, este punto importa: quien financia quiere certeza, y la certeza se construye con datos y modelos.

Retos que sí frenan proyectos (y cómo evitarlos)

El potencial es real, pero hay tres trampas comunes.

Sombreado mal diseñado = menos cosecha

No todos los cultivos responden igual. Hortalizas de hoja y cultivos de clima fresco suelen tolerar mejor sombra parcial; otros requieren alta radiación. El error típico es instalar paneles con densidad elevada sin ajustar:

• Variedad y calendario de siembra
• Marco de plantación
• Manejo de nutrición y riego

Recomendación práctica: antes de escalar, hacer una parcela piloto de una temporada completa, midiendo radiación, temperatura, humedad del suelo y rendimiento. Luego ajustar diseño.

Incertidumbre regulatoria

En muchos países (y también en varios estados de México) el vacío está en cómo se clasifica el predio: ¿sigue siendo agrícola? ¿pierde apoyos? ¿entra a permisos de generación como parque solar tradicional?

Lo que funciona: documentar desde el inicio que el uso agrícola es real (plan de manejo, bitácoras, evidencia de cosecha) y diseñar el sistema para permitir operación agrícola, no solo “decorarla”.

CAPEX más alto y dudas sobre el retorno

La agrivoltaica suele costar más que fotovoltaica convencional por estructuras elevadas, ingeniería y operación dual. Para que el retorno sea defendible, el proyecto debe pensarse como portafolio:

• Ingreso por energía
• Ingreso agrícola
• Ahorros por microclima (menos agua, menos golpes de calor, menos pérdidas)
• Potenciales contratos (PPA, arrendamiento, cooperativas)

La IA aquí ayuda a estimar el ROI con escenarios, no con una sola cifra optimista.

Qué se está instalando y dónde: señales del mercado

El mercado se segmenta por diseño, tipo de celda y tipo de cultivo. Dos señales claras del reporte:

• Sistemas fijos lideran por simplicidad y mantenimiento.
• Ciertas tecnologías de celda (como las reportadas de mayor desempeño comercial) se imponen por eficiencia.

A nivel regional, Norteamérica lideró en 2021 y se proyecta fuerte crecimiento; Europa empuja por metas de sostenibilidad; Asia-Pacífico escala por necesidad de balancear seguridad alimentaria con despliegue solar.

Para México, el aprendizaje es directo: si quieres que agrivoltaica sea adoptable, debes diseñar para:

• Disponibilidad de agua (y su costo)
• Temperaturas extremas en temporadas críticas
• Modelos de interconexión y tarifas locales
• Capacidades del productor (operación y mantenimiento)

Checklist para evaluar un proyecto agrivoltaico con IA (sin perderte)

Si estás considerando agrivoltaica (productor, integrador, agroindustria o fondo), este checklist evita decisiones por intuición:

1. Objetivo principal definido: ¿estabilidad agrícola, energía, o margen total?
2. Selección de cultivo y calendario compatibles con sombra parcial.
3. Diseño de estructura pensando en maquinaria, riego y seguridad.
4. Plan de datos desde el día 1:
   • Radiación, temperatura, humedad del suelo
   • Producción PV, temperatura de módulo
   • Rendimiento y calidad de cosecha
5. Modelo de IA/analítica con entregables concretos:
   • Predicción de generación
   • Recomendación de riego
   • Alertas de estrés del cultivo
6. Piloto medido (mínimo una temporada), con criterios de éxito.
7. Estrategia regulatoria y contractual (uso de suelo, incentivos, permisos).

Si no puedes explicar con números cómo se gana por hectárea, todavía no es un proyecto: es una apuesta.

Próximo paso: agrivoltaica como infraestructura de resiliencia

La agrivoltaica está creciendo porque responde a dos urgencias que no van a desaparecer: energía limpia y producción de alimentos con clima inestable. Pero su adopción masiva depende de algo muy concreto: operar bien el sistema todos los días. Ahí es donde la IA deja de ser un tema “bonito” y se vuelve parte de la rentabilidad.

Si estás construyendo una estrategia de IA en energía y sostenibilidad para el agro, la agrivoltaica es un caso perfecto: mezcla pronóstico energético, monitoreo ambiental y decisiones agronómicas en una sola plataforma.

¿Tu operación está lista para tratar la energía como otro “cultivo” que se planifica, se mide y se optimiza?