Duración
9 meses
Fecha de Inicio
21-08-2026
Modalidad
online
Dificultad
Experto
Precio
1050 €
El Máster en AgriTech e Inteligencia Artificial de Academia IA es la formación más completa para liderar la transformación tecnológica del sector agroalimentario. Dirigido a profesionales con experiencia en el sector primario, el programa abarca desde el diseño de sistemas de agricultura de precisión hasta la creación de soluciones AgriTech escalables, la integración de robótica e IA en la cadena de valor y el liderazgo estratégico de proyectos de innovación agroalimentaria.
Te formarán expertos que trabajan en proyectos reales de tecnología agroalimentaria: diseño de sistemas integrados de sensores, drones y visión artificial, construcción de pipelines de datos con Machine Learning avanzado, implementación de robótica autónoma en campo, modelos de negocio AgriTech y estrategias de innovación para el sector primario. El Máster incluye un Proyecto Final de innovación AgriTech sobre un caso real con impacto demostrable en el sector.
El Máster en AgriTech e Inteligencia Artificial nace de la necesidad urgente de profesionales capaces de liderar proyectos de transformación tecnológica en el sector agroalimentario de forma integral. La digitalización del sector primario está generando una demanda masiva de perfiles que no solo sepan aplicar herramientas de IA, sino que puedan diseñarlas, integrarlas en sistemas productivos reales y escalarlas como soluciones de negocio AgriTech con impacto demostrable.
El propósito del Máster es formar al profesional AgriTech más completo del sector hispanohablante: alguien capaz de integrar analítica avanzada de datos agrícolas, visión artificial y teledetección, robótica autónoma en campo y modelos de Machine Learning avanzado en un mismo proyecto de transformación real. Aprenderás desde la arquitectura técnica de un sistema AgriTech hasta la comunicación estratégica de un proyecto de innovación agroalimentaria ante equipos inversores.
La formación profundiza en plataformas como Google Earth Engine, AWS SageMaker para agricultura, ROS (Robot Operating System) aplicado a robótica agrícola y herramientas de modelización geoespacial avanzada. Todo culmina en un Proyecto Final de diseño e implementación de una solución AgriTech completa para un cultivo, explotación o empresa del sector real.
El Máster en AgriTech e Inteligencia Artificial te capacita para los roles de mayor responsabilidad en el ecosistema AgriTech: Director de Innovación en empresas agroalimentarias, Chief Technology Officer (CTO) AgriTech, consultor de transformación digital del sector primario, fundador de startups AgriTech, responsable de digitalización en cooperativas y grupos agroalimentarios o investigador de tecnología agrícola en centros de innovación y organismos públicos de I+D+i.
La formación te prepara para liderar proyectos AgriTech de principio a fin: diseñar la arquitectura de un sistema de agricultura de precisión integrado (sensores, drones, satélites), construir modelos de Machine Learning avanzado para predicción de cosechas y detección de enfermedades, implementar robótica autónoma en campo, desarrollar soluciones de visión artificial postcosecha y presentar proyectos de innovación e inversión ante stakeholders del ecosistema AgriTech.
También adquirirás competencias en estrategia de negocio AgriTech: análisis del ecosistema inversor en tecnología agrícola, diseño de modelos de negocio para startups y soluciones escalables, y gestión de equipos multidisciplinares de ingeniería, agronomía y datos. El Máster te prepara para ser el perfil referente que el sector agroalimentario necesita en su transformación tecnológica.
admisiones@academiaia.ai +34 603 10 53 37
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede al Máster sin renunciar a tu carrera. Fórmate en AgriTech e IA desde cualquier lugar del mundo.
El contenido del Máster lo crean profesionales que trabajan en proyectos AgriTech reales, no en teoría.
Trabaja con Google Earth Engine, AWS SageMaker, ROS y las plataformas AgriTech que usan los referentes.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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Completar el Máster en AgriTech e Inteligencia Artificial te sitúa en el segmento de profesionales del sector agroalimentario con una formación técnica y estratégica verdaderamente completa en IA. El sector vive una transformación sin precedentes, y los perfiles capaces de liderarla técnicamente desde dentro son una minoría buscada en todo el ecosistema AgriTech global.
Posicionamiento como referente técnico AgriTech: El Máster te convierte en uno de los pocos profesionales del sector hispanohablante que domina simultáneamente la analítica avanzada, la robótica autónoma, la visión artificial y la estrategia de negocio AgriTech. Esta combinación es prácticamente inexistente en el mercado y tiene una demanda creciente en empresas, cooperativas y fondos de inversión especializados en el sector agroalimentario.
Capacidad para crear y liderar proyectos AgriTech de alto impacto: Aprenderás a diseñar sistemas de agricultura de precisión que impactan directamente en la rentabilidad, sostenibilidad y resiliencia de las explotaciones. Este tipo de proyectos tiene un retorno económico y medioambiental demostrable que facilita la captación de financiación pública (fondos europeos) y privada (inversión en startups AgriTech).
Acceso al ecosistema de innovación agroalimentaria: El Máster te conecta con la red de empresas, centros de investigación, aceleradoras y fondos del sector AgriTech. Participarás en sesiones con referentes del ecosistema, abriendo puertas a proyectos de colaboración, programas de innovación y oportunidades de emprendimiento en el sector más dinámico del sistema agroalimentario.
Acceso a una comunidad activa en IA: Al formarte con Academia IA te integras en una red de +400 profesionales que comparten herramientas, proyectos y aprendizajes en IA agrícola, ampliando tu red en el ecosistema AgriTech nacional e internacional.
El sector agroalimentario global se enfrenta a alimentar a más de 10.000 millones de personas en 2050 con menos tierra cultivable, menos agua y en un contexto de cambio climático acelerado. Según McKinsey, la agricultura digital e inteligente podría generar hasta 500.000 millones de dólares de valor para el sector en los próximos cinco años, y las empresas y profesionales que lideren esta transformación serán los que definan el futuro del sistema alimentario global.
La inversión en AgriTech se acelera: El mercado global de tecnología agrícola recibe más de 20.000 millones de dólares de inversión anual y crece a un ritmo superior al 12% cada año. Las startups AgriTech son una de las categorías de mayor atracción para los fondos de venture capital especializados en sostenibilidad y foodtech, y la demanda de perfiles técnicos con competencias en IA agrícola no deja de crecer en ningún mercado del mundo.
La robótica y la IA autónoma llegan al campo: Los tractores autónomos, los robots cosechadores, los drones de aplicación variable y los sistemas de monitorización inteligente ya son una realidad en las explotaciones más avanzadas. El desafío es que apenas existen profesionales capaces de diseñar, integrar y escalar estos sistemas, lo que convierte a quienes los dominan en perfiles extraordinariamente escasos y cotizados en todo el ecosistema AgriTech.
La sostenibilidad como motor de la transformación AgriTech: Las políticas Farm to Fork de la UE y los compromisos de descarbonización de las grandes cadenas de distribución están acelerando la adopción de tecnologías de precisión. Dominar la IA que hace posible esta transformación es hoy una ventaja competitiva y en cinco años será un requisito indispensable del mercado agroalimentario global.
El plan de estudios del Máster en AgriTech e Inteligencia Artificial está estructurado en cinco grandes módulos que abarcan la totalidad del ecosistema AgriTech: analítica de datos agrícola avanzada, sensores y teledetección, robótica e IA autónoma en campo, visión artificial en la cadena de valor y estrategia de negocio AgriTech. Cada módulo combina teoría de vanguardia con proyectos prácticos aplicados al sector.
Los primeros módulos avanzan desde la arquitectura de pipelines de datos agrícolas (integración de IoT, satélites, drones y datos climáticos) hasta la aplicación de técnicas de Deep Learning y series temporales para predicción de rendimientos y sanidad vegetal a escala. A continuación, el programa profundiza en Google Earth Engine para el análisis geoespacial avanzado y el procesamiento de imágenes multiespectrales con modelos de segmentación semántica.
Los módulos finales abordan la robótica agrícola autónoma con ROS y AWS SageMaker para agricultura, la visión artificial en postcosecha y el módulo de estrategia e innovación AgriTech: ecosistema inversor, modelos de negocio para startups del sector, captación de fondos europeos y comunicación de proyectos a inversores. El Máster culmina con el Proyecto Final de diseño e implementación de una solución AgriTech real.
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El Proyecto Final es la pieza central del Máster en AgriTech e Inteligencia Artificial y la demostración más exigente de las competencias adquiridas a lo largo del programa. Consiste en el diseño e implementación de una solución AgriTech completa para un cultivo, explotación agrícola, empresa agroalimentaria o reto real del sector, integrando múltiples tecnologías del Máster en una propuesta técnica y estratégica con impacto demostrable y documentación de nivel profesional.
El proyecto puede centrarse en cualquiera de las líneas del Máster: un sistema integrado de agricultura de precisión para una explotación real, un algoritmo de detección de enfermedades con modelos de Deep Learning aplicados a imágenes dronales o multiespectrales, un sistema de robótica autónoma en campo, una solución de visión artificial para el control de calidad postcosecha, o un modelo de negocio completo para una startup AgriTech con arquitectura técnica, plan de escalado y pitch para inversores. A diferencia de niveles anteriores, el proyecto debe incluir implementación técnica funcional, no solo diseño conceptual.
El entregable final tiene estándares equivalentes a una propuesta real ante un fondo de inversión AgriTech o a un proyecto de innovación para una empresa agroalimentaria líder. La documentación técnica, el prototipo funcional y la presentación estratégica demuestran simultáneamente tu dominio de la IA aplicada al sector y tu capacidad para comunicar soluciones complejas a audiencias técnicas e inversoras. El Proyecto Final es el inicio de tu portfolio como experto en AgriTech e Inteligencia Artificial y una herramienta real para abrir puertas en el ecosistema de innovación agroalimentaria.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
El Máster está clasificado como Experto porque presupone conocimiento avanzado del sector agroalimentario y/o competencias previas en analítica de datos o ingeniería. Se recomienda que los alumnos tengan experiencia profesional en el sector primario, formación agronómica o en ingeniería, competencias previas en ciencia de datos aplicada, o que hayan completado una formación de nivel Avanzado en IA agrícola o ámbitos tecnológicos relacionados como el Diplomado en Analítica Agrícola con Inteligencia Artificial de Academia IA. Los alumnos con perfil más directivo pueden aprovechar igualmente el Máster centrando su Proyecto Final en la estrategia e innovación AgriTech, aunque se recomienda tener soltura trabajando con datos antes de comenzar.
El Diplomado en Analítica Agrícola con IA se centra en la analítica de datos aplicada a una explotación: sensores IoT, índices de vegetación como el NDVI, modelos predictivos de rendimiento y dashboards de seguimiento agronómico. Es una formación Avanzada que transforma a un profesional agronómico en un analista de datos agrícola competente. El Máster en AgriTech e Inteligencia Artificial va mucho más allá: abarca el ecosistema AgriTech completo, con Deep Learning avanzado, robótica autónoma, visión artificial postcosecha y estrategia de negocio e inversión AgriTech. Es el nivel que te prepara para diseñar, crear y escalar soluciones AgriTech, no solo para aplicarlas. Si ya completaste el Diplomado o tienes un nivel equivalente, el Máster es tu siguiente paso natural.
Sí, aunque con matices importantes. El Máster tiene una vocación técnica clara y la mayoría de los módulos requieren un mínimo de comodidad con el trabajo técnico y el manejo de datos. Los perfiles directivos con experiencia en el sector agroalimentario pueden aprovechar especialmente los módulos de estrategia de negocio AgriTech, ecosistema inversor, modelos de financiación y liderazgo de proyectos de innovación. Para el Proyecto Final, los perfiles directivos tienen la opción de centrarse en el diseño de la arquitectura técnica y el modelo de negocio de una solución AgriTech, con el apoyo del prototipo técnico desarrollado en equipo, sin necesidad de implementar todos los componentes desde cero de forma individual.
Respuesta 4El Máster te prepara para los roles de mayor peso estratégico en el ecosistema AgriTech: Director de Innovación y Tecnología en empresas agroalimentarias o cooperativas, CTO o cofundador técnico de una startup AgriTech, consultor de transformación digital del sector primario, investigador de tecnología agrícola en centros de I+D o universidades, responsable de proyectos de digitalización en grandes grupos agroalimentarios o asesor de fondos de inversión especializados en AgriTech y foodtech. La combinación de IA avanzada, robótica y estrategia de negocio AgriTech que el Máster proporciona es prácticamente inexistente en un solo perfil en el mercado hispanohablante, lo que convierte a los egresados en candidatos extraordinariamente escasos y valorados por empresas y fondos del sector.
