Duración
6 meses
Fecha de Inicio
16-09-2026
Modalidad
online
Dificultad
Avanzado
Precio
672 €
El Diplomado en Optimización de Riego y Recursos con IA de Academia IA es un programa de formación avanzada diseñado para ingenieros agrónomos, técnicos de riego, consultores de agricultura de precisión, gestores de explotaciones agrícolas y profesionales del sector agroalimentario que quieren dominar la implementación de sistemas de inteligencia artificial para la gestión óptima del agua, la fertilización y los recursos productivos de sus explotaciones: desde los modelos predictivos de necesidades hídricas que calculan la dosis de riego exacta que cada parcela necesita en cada momento hasta la automatización completa de los sistemas de riego por goteo y aspersión con IA, la fertilización de precisión basada en análisis de suelo y datos de cultivo, y los cuadros de mando de gestión del agua que integran toda la información de la explotación para tomar decisiones operativas con datos en tiempo real.
A lo largo del diplomado trabajarás con tecnologías como sensores de humedad del suelo —capacitivos, tensiométricos y FDR— y plataformas de integración de datos IoT agrícolas, estaciones agrometereológicas y modelos de evapotranspiración —Penman-Monteith, FAO-56— implementados con IA para el cálculo de las necesidades hídricas del cultivo, herramientas de teledetección —Sentinel-2, imágenes multiespectrales de drone— para el mapeo de la variabilidad hídrica de la parcela, plataformas de riego inteligente como Irriwatch, Arable, CropX o Tevatronic que integran IA en la programación del riego, modelos de fertilización de precisión entrenados con datos de análisis de suelo, fenología del cultivo y mapas de variabilidad de rendimiento, y herramientas de construcción de dashboards de gestión del agua que integran todos los datos de la explotación en un cuadro de mando accionable. El programa culmina con un Proyecto Final de diseño de un sistema de riego inteligente para una explotación real.
El agua es el recurso más crítico y más escaso de la agricultura mediterránea. España es el país de la Unión Europea con mayor superficie de regadío —más de 3,7 millones de hectáreas— y también uno de los que enfrenta un mayor estrés hídrico estructural, agravado por el cambio climático, la reducción de las reservas en los embalses y los ciclos de sequía cada vez más frecuentes e intensos. La Directiva Marco del Agua, los programas de modernización de regadíos del Plan de Recuperación y los requisitos de la nueva PAC están imponiendo una presión creciente sobre las explotaciones para demostrar que gestionan el agua de forma eficiente, con datos objetivos y con sistemas de control que permiten ajustar el riego en tiempo real a las necesidades reales del cultivo. La inteligencia artificial es la tecnología que hace posible ese ajuste con la precisión que las técnicas convencionales de programación del riego —coeficientes de cultivo fijos, tiempos de riego basados en la experiencia— no pueden alcanzar.
El diplomado te capacitará para implementar la arquitectura tecnológica completa de la gestión del agua con IA en una explotación agrícola: desde la red de sensores de humedad del suelo que monitorea el estado hídrico de cada unidad de manejo hasta los modelos de IA que calculan la dosis y el momento de riego óptimos integrando datos meteorológicos, de cultivo y de suelo, y los sistemas de control de los equipos de riego que ejecutan automáticamente las órdenes del modelo sin intervención manual del agricultor. Además, el diplomado integra la fertilización de precisión como parte inseparable de la gestión del agua: los nutrientes se transportan al suelo a través del agua de riego en los sistemas de fertirrigación, y la optimización simultánea de ambos recursos es el camino más eficiente hacia la maximización de la eficiencia agronómica y la reducción del impacto ambiental de la explotación.
Las tecnologías con las que trabajarás incluyen sensores de humedad del suelo de las principales marcas del mercado —Sentek, Delta-T, METER Group—, plataformas de integración de datos IoT agrícolas con análisis de IA —CropX, Arable, Tevatronic—, modelos de evapotranspiración implementados en Python y R con datos de estaciones agrometereológicas, herramientas de teledetección para el mapeo de la variabilidad hídrica de la parcela, y plataformas de visualización de datos para la construcción de dashboards de gestión del agua.
El Diplomado en Optimización de Riego y Recursos con IA te prepara para diseñar e implementar sistemas de gestión del agua con IA que transformen la forma en que una explotación agrícola toma sus decisiones de riego: pasando de la programación basada en tiempos fijos y experiencia del técnico a la programación automatizada basada en modelos de IA que integran datos de sensores, meteorología, teledetección y fenología del cultivo. Podrás operar como Especialista en Riego de Precisión, Consultor de Agricultura de Precisión e IoT Agrícola, Responsable de Innovación y Sostenibilidad en cooperativas o grandes explotaciones, o Technical Manager en empresas proveedoras de tecnología de riego inteligente.
Desarrollarás la capacidad de diseñar la arquitectura de sensores e IoT para la monitorización de la humedad del suelo en una explotación: qué tipo de sensor es el más adecuado para cada tipo de suelo y cultivo, cuántos sensores se necesitan por unidad de manejo y a qué profundidades, cómo se integran los datos de los sensores en una plataforma de análisis con IA y cómo se validan los datos recibidos para garantizar su fiabilidad, implementar modelos de cálculo de evapotranspiración y necesidades hídricas adaptados al cultivo y a las condiciones climáticas locales: la implementación del método FAO-56 con coeficientes de cultivo ajustados con datos de teledetección, los modelos de IA que integran datos meteorológicos en tiempo real para calcular la ET₀ diaria, y los modelos de riego deficitario que optimizan el uso del agua en situaciones de restricción hídrica minimizando el impacto en el rendimiento del cultivo, automatizar el sistema de riego integrando los modelos de IA con los equipos de riego —bombas, electroválvulas, cabezales de filtrado— a través de plataformas de control que ejecutan automáticamente las órdenes de riego calculadas por el modelo, registran los volúmenes aplicados y generan los justificantes de consumo de agua que requieren los sistemas de concesiones y la nueva PAC, y construir modelos de fertilización de precisión que optimicen la dosis y el momento de aplicación de los nutrientes principales —nitrógeno, fósforo, potasio— integrando datos de análisis de suelo, estados fenológicos del cultivo, mapas de variabilidad de rendimiento histórico y restricciones de los programas de condicionalidad de la PAC en zonas vulnerables a la contaminación por nitratos.
admisiones@academiaia.ai +34 967 79 32 85
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede al diplomado desde cualquier lugar y compaginalo con la gestión de tu explotación agrícola.
Aprenderás a optimizar el riego con IA sin necesidad de ser ingeniero de datos ni programador.
Trabajarás con sensores IoT, plataformas de riego inteligente y modelos de IA para explotaciones reales.
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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El Diplomado en Optimización de Riego y Recursos con IA te posiciona como el especialista más completo en el área de mayor urgencia estratégica para la agricultura mediterránea: la gestión eficiente del agua con inteligencia artificial. Los profesionales que dominan el diseño e implementación de sistemas de riego inteligente son los más demandados por las cooperativas de regantes, las grandes empresas agroalimentarias y las consultoras de agricultura de precisión en un mercado que está acelerando su adopción tecnológica impulsado por la escasez hídrica y los requisitos regulatorios.
Reducción documentada del consumo de agua entre el 20% y el 40%: Los estudios de campo sobre sistemas de riego con gestión basada en sensores de humedad del suelo y modelos de IA muestran de forma consistente reducciones en el consumo de agua de entre el 20% y el 40% respecto a la programación convencional por coeficiente de cultivo, sin pérdida de rendimiento y en muchos casos con mejoras en la calidad del fruto. Para una explotación de cien hectáreas de cítricos con una dotación de riego de seis mil metros cúbicos por hectárea y año, una reducción del 25% en el consumo supone un ahorro de ciento cincuenta mil metros cúbicos anuales: un impacto económico y ambiental que se traduce en menos coste energético de bombeo, menor tarifa en los sistemas de tarificación volumétrica del agua y mayor disponibilidad de agua para los años de restricción hídrica severa.
Cumplimiento de los requisitos de la nueva PAC con datos verificables: Los ecoesquemas y las intervenciones de segundo pilar de la nueva PAC que remunera la gestión eficiente del agua exigen la acreditación del sistema de control del riego y el registro de los volúmenes aplicados con una precisión que los sistemas de riego convencionales no pueden proporcionar. Los sistemas de riego inteligente implementados durante el diplomado generan automáticamente toda la documentación que esos requisitos exigen: registros de programación, volúmenes aplicados, datos de sensores que justifican las decisiones de riego y exportación en los formatos requeridos por las entidades pagadoras de la PAC.
Portfolio de proyectos que demuestra competencia técnica de nivel experto: El Proyecto Final del Diplomado en Optimización de Riego y Recursos con IA de Academia IA produce el diseño técnico completo de un sistema de riego inteligente para una explotación real, con la arquitectura de sensores, los modelos de IA implementados, los dashboards de gestión del agua y el análisis de ahorro hídrico y retorno de la inversión: un entregable de nivel consultoría que los mejores especialistas en riego de precisión presentarían a un cliente de primer nivel.
La gestión del agua en la agricultura es uno de los retos más urgentes de la agenda climática y agraria europea. La agricultura consume el 70% del agua dulce extraída en España, y el cambio climático está reduciendo de forma acelerada la disponibilidad de ese recurso en las cuencas mediterráneas: los modelos del IPCC proyectan reducciones de entre el 10% y el 30% en las precipitaciones en la cuenca mediterránea para el horizonte 2050, con un aumento de la evapotranspiración que agravará el déficit hídrico de los cultivos aunque las precipitaciones no disminuyan tanto como los escenarios más pesimistas. En este contexto, la optimización de la eficiencia del riego con inteligencia artificial no es una innovación tecnológica de vanguardia: es una necesidad adaptativa para la supervivencia económica de las explotaciones de regadío en el sur de Europa.
La tarificación progresiva del agua como incentivo económico de la eficiencia: La Directiva Marco del Agua obliga a los Estados miembros a establecer sistemas de tarificación del agua que incentiven su uso eficiente y que cubran los costes de los servicios hídricos. En muchos sistemas de riego españoles, la tarificación volumétrica ya es una realidad, y la tendencia regulatoria apunta hacia la tarificación progresiva —precios más altos por metro cúbico a medida que aumenta el consumo— como mecanismo de incentivo de la eficiencia. Para las explotaciones que operan en esos sistemas, cada metro cúbico de agua ahorrado con IA es un ahorro económico directo en la tarifa, además de un aumento de la seguridad de suministro en situaciones de restricción hídrica.
Los datos de riego como activo estratégico para la negociación con la cadena de valor: Las grandes cadenas de distribución, los exportadores y las industrias transformadoras están incorporando progresivamente criterios de sostenibilidad en sus contratos con agricultores: huella hídrica del producto, uso certificado de agua dentro de los límites de la concesión, ausencia de extracciones ilegales. Las explotaciones que gestionan el riego con sistemas de IA tienen disponibles, de forma automática y continua, los datos que acreditan esas prácticas: registros de consumo por parcela, comparación con la dotación concesional, certificación de la eficiencia del sistema. Esos datos son un activo de negociación con la cadena de valor que ninguna explotación con riego convencional no instrumentado puede ofrecer.
La fertilización de precisión como reducción del impacto ambiental y del coste de producción: El nitrógeno es el input más caro y el de mayor impacto ambiental de la producción agrícola.
El plan de estudio del Diplomado en Optimización de Riego y Recursos con IA está organizado en una progresión que va desde los fundamentos de la relación suelo-agua-planta y los sensores de monitorización hasta los modelos de IA más avanzados para la optimización del riego deficitario y la fertilización de precisión, con un hilo conductor de aplicación práctica en explotaciones reales a lo largo de cada bloque.
La primera fase establece los fundamentos de la gestión del agua con IA: relación suelo-agua-planta, umbrales de estrés hídrico por especie y fase fenológica, tipos de sensores de humedad del suelo y sus principios de funcionamiento, instalación y calibración, plataformas de integración de datos IoT agrícolas y fundamentos del análisis de series temporales de datos de sensores con Python. A continuación, el programa aborda el cálculo de la evapotranspiración y las necesidades hídricas con IA: implementación del método FAO-56 con Python, integración de datos de estaciones agrometereológicas, ajuste de los coeficientes de cultivo con índices de vegetación derivados de imágenes multiespectrales, y modelos de machine learning para la predicción de la ET₀ a partir de variables meteorológicas reducidas.
Los bloques intermedios cubren la automatización del sistema de riego: integración de los modelos de necesidades hídricas con los sistemas de control del riego —PLCs, cabezales de riego, plataformas SCADA—, diseño del sistema de alertas y supervisión, y pruebas de validación del sistema con datos reales. A continuación, el programa trabaja el riego deficitario y la optimización bajo restricción hídrica: modelos de IA para la distribución óptima del agua disponible entre cultivos, parcelas y fases fenológicas cuando el volumen de agua es menor que las necesidades teóricas del cultivo. El bloque de fertilización de precisión cubre la integración del análisis de suelo, los datos de cultivo y los mapas de variabilidad de rendimiento en modelos de IA para la recomendación diferencial de nutrientes. La fase final construye los dashboards de gestión del agua con Power BI o Grafana integrando todos los datos de la explotación. El programa culmina con el Proyecto Final.
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El Proyecto Final del Diplomado en Optimización de Riego y Recursos con IA consiste en el diseño técnico completo de un sistema de riego inteligente con IA para una explotación real —propia, de un cliente o de referencia proporcionada por el curso—, que integre todos los componentes tecnológicos y los modelos de IA trabajados durante el diplomado en una propuesta técnica y económica de nivel consultoría.
El proyecto incluye el diagnóstico de la explotación: caracterización del sistema productivo —cultivo, marco de plantación, tipo de suelo, sistema de riego existente, dotación de riego concesional—, análisis de los datos históricos de riego disponibles, e identificación de las principales ineficiencias del sistema de riego actual con cuantificación del potencial de ahorro de agua y de mejora agronómica, el diseño de la red de sensores: selección del tipo y número de sensores de humedad del suelo necesarios, definición de la posición y profundidad de instalación por unidad de manejo, y selección de la plataforma de integración de datos IoT con estimación del coste total de la red de sensores, la implementación del modelo de necesidades hídricas: implementación del cálculo de la ET₀ con datos de la estación agrometereológica más cercana, ajuste de los coeficientes de cultivo con índices de vegetación derivados de imágenes Sentinel-2, y configuración del modelo de decisión de riego que integra los datos de sensores y el modelo de ET para calcular la dosis de riego diaria por unidad de manejo, la arquitectura de automatización: diseño del flujo de datos desde los sensores hasta el sistema de control del riego, con la lógica de automatización de la apertura de electroválvulas y la generación de alertas de anomalía, la propuesta de fertilización de precisión: recomendación diferencial de nutrientes para al menos tres unidades de manejo de la explotación basada en datos de análisis de suelo, datos de rendimiento histórico y estado fenológico del cultivo, y el dashboard de gestión del agua: cuadro de mando funcional con los indicadores clave de eficiencia hídrica de la explotación —consumo real vs. recomendado, índice de eficiencia de riego, variabilidad hídrica por parcela— y el análisis de retorno de la inversión del sistema propuesto con horizonte de cinco años.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
El Diplomado en Optimización de Riego y Recursos con IA de Academia IA está diseñado para profesionales con formación agronómica o de ingeniería agrícola sin experiencia previa en programación ni en ciencia de datos. El programa incluye un módulo introductorio de Python aplicado al análisis de datos de riego —importación de datos de sensores, cálculo de la evapotranspiración, visualización de series temporales— que parte desde cero y proporciona todos los bloques de código necesarios como plantillas comentadas y reutilizables. Los alumnos con perfil más técnico pueden profundizar en la personalización de los modelos; los que prefieren trabajar con plataformas de IA agrícola ya disponibles en el mercado —CropX, Arable, Irriwatch— pueden completar el diplomado y el Proyecto Final usando exclusivamente esas plataformas sin necesidad de programar.
La respuesta depende del contexto de aplicación. El método FAO-56 con el coeficiente de cultivo estándar es un sistema robusto y ampliamente validado, pero trabaja con valores de referencia que no capturan la variabilidad individual de cada explotación: la variabilidad del tipo de suelo, la densidad de plantación específica, las condiciones microclimáticas locales o el estado real del cultivo en cada momento de la campaña. Los modelos de IA trabajados en el Diplomado en Optimización de Riego y Recursos con IA de Academia IA no sustituyen el método FAO-56: lo mejoran integrando datos adicionales —índices de vegetación derivados de imágenes de satélite, datos de sensores de humedad del suelo en tiempo real, histórico de consumo y rendimiento de la explotación— que permiten ajustar dinámicamente los coeficientes de cultivo a las condiciones reales de cada parcela en cada momento de la temporada. El resultado es un modelo de necesidades hídricas más preciso que el método estándar en la mayoría de los contextos de aplicación.
La integración del sistema de IA con los equipos de riego existentes es uno de los temas más prácticos del Diplomado en Optimización de Riego y Recursos con IA de Academia IA. La mayoría de las instalaciones de riego agrícola modernas ya tienen equipados los cabezales de riego con sistemas de automatización —programadores, PLCs— que pueden recibir órdenes de apertura y cierre de electroválvulas desde plataformas externas a través de protocolos estándar —Modbus, MQTT, API REST. El diplomado te enseña a diseñar la capa de integración entre el modelo de IA —que calcula cuánto y cuándo regar— y el sistema de control del riego —que ejecuta esa orden sobre los equipos físicos de la instalación—. Para instalaciones más antiguas que no tienen capacidades de comunicación digital, el diplomado aborda también las opciones de retrofit más económicas disponibles en el mercado.
Sí, y es uno de los beneficios más prácticos para los agricultores que cobran ayudas de la PAC. El Diplomado en Optimización de Riego y Recursos con IA de Academia IA incluye un módulo específico sobre la generación automática de la documentación de gestión hídrica: el sistema de riego inteligente registra de forma continua los volúmenes de agua aplicados por parcela, la relación entre el volumen aplicado y el recomendado por el modelo de IA, las lecturas de los sensores de humedad que justifican las decisiones de riego, y los datos de evapotranspiración que respaldan los programas de riego ejecutados. Toda esa información puede exportarse en los formatos requeridos por los organismos pagadores de la PAC y por las entidades certificadoras de los ecoesquemas de gestión eficiente del agua, eliminando prácticamente toda la carga de registro manual que esos requisitos imponían anteriormente al agricultor.
