El objetivo de este taller es introducir a las personas participantes en el uso de la Inteligencia Artificial aplicada a la cadena de valor agroalimentaria, mostrando su potencial como herramienta de innovación, mejora de la toma de decisiones y transformación empresarial.
Programa y Planificación
10:00 – 10:30h. Presentación del proyecto Andalucía Agrotech EDIH
- Ponentes: Rosa Gallardo Cobos (Directora de la Cátedra Internacional de IA y Agricultura) y Francisco López Domínguez (Andalucía Agrotech EDIH)
Contenidos: Durante esta primera parte se presentará el proyecto Andalucía Agrotech EDIH, su estructura y sus principales líneas de actuación. Se explicarán las oportunidades de innovación que ofrece a las PYMES agroalimentarias a través de la colaboración con la ETSIAM-UCO, así como los distintos tipos de servicios gratuitos disponibles para las empresas. También se compartirán algunos casos de éxito que permitan visualizar aplicaciones reales de la innovación tecnológica en el sector.
10:30 – 13:00h. La IA en la cadena de valor agroalimentaria e introducción a la construcción de agentes virtuales
- Ponente: José Emilio Guerrero Ginel (Cátedra Internacional de IA y Agricultura)
- Profesor: Francisco López Domínguez
El curso tiene como objetivo acercar a profesionales del sector agroalimentario al concepto de la Inteligencia Artificial, ofreciendo una visión práctica de cómo aplicar herramientas de IA a lo largo de toda la cadena agroalimentaria —desde el campo hasta la comercialización— sin necesidad de conocimientos previos en programación. Además, fomentará la capacidad de los participantes para identificar oportunidades reales de aplicación de IA en agricultura de precisión, ganadería, industria alimentaria y logística, impulsando la eficiencia, sostenibilidad y competitividad de sus organizaciones. Del mismo modo, facilitará la adopción de tecnologías avanzadas como la visión artificial, el IoT inteligente y los modelos de lenguaje, preparando al sector para la agricultura del futuro. El curso está adaptado a cualquier perfil de tipo técnico, tanto de campo como de gestión.
Programa y planificación
Sesión 1 (2H): 22 de mayo. Horario: 12:00 a 14:00h
- Objetivo del curso. Presentación Andalucía Agrotech EDIH.
- Definición de IA, Machine Learning, Deep Learning y modelos de lenguaje (LLMs).
- De la automatización basada en reglas a la IA que aprende: ¿qué cambia?
- Panorama de modelos: GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral. Modelos abiertos vs. cerrados.
- Práctica: «Compara modelos» — misma consulta en 2-3 modelos y evaluación de respuestas.
Sesión 2 (2H): 25 de mayo. Horario: 12:00 a 14:00h
- El arte del prompting: contexto, rol, formato, ejemplos, restricciones.
- Patrones avanzados: cadena de pensamiento, few-shot, generación estructurada.
- GPTs personalizados: creación, instrucciones y base de conocimiento.
- Proyectos en Claude y ChatGPT: contexto persistente y documentos de referencia.
- Práctica: «Crea tu propio GPT» — cada participante configura un GPT para una tarea de su trabajo.
Sesión 3 (2H): 26 de mayo. Horario: 12:00 a 14:00h
- IA en agricultura de precisión: drones, satélites, NDVI, riego predictivo.
- IA en ganadería: detección de celo, monitorización de salud animal, alimentación de precisión.
- IA en industria alimentaria: control de calidad visual, trazabilidad inteligente.
- IA en comercialización agrícola: predicción de demanda, precios, e-commerce.
- Práctica: «IA para mi explotación» — análisis de parcelas en OneSoil, identificación de plagas por foto, generación de informes técnicos con IA.
Sesión 4 (2H): 27 de mayo. Horario: 12:00 a 14:00h
- Visión artificial: clasificación de fruta, inspección en línea, conteo de plantas.
- IoT + IA: sensores de humedad, estaciones meteo inteligentes, alertas predictivas.
- Ética y regulación: Ley europea de IA, RGPD, propiedad intelectual de los datos.
- Costes reales vs. beneficios: ROI de proyectos de IA en pymes agroalimentarias.
- Práctica: «Entrena tu propio modelo» — clasificador de imágenes sin código con Teachable Machine.
Sesión 5 (2H): 28 de mayo. Horario: 12:00 a 14:00h
- Recapitulación: herramientas y conceptos clave del curso.
- Metodología de proyecto: identificar problema, elegir herramienta, definir datos y métricas.
- Ecosistema de apoyo: ayudas públicas, centros tecnológicos, comunidades AgriTech.
- Taller final: «Mi proyecto de IA» — cada participante desarrolla un proyecto completo con problema real, herramienta elegida, prototipo funcional, plazo, coste estimado y KPIs.
- Presentación de 5 min al grupo + feedback colectivo.
Dirigido a agricultores, técnicos, cooperativas, industrias agroalimentarias y cualquier profesional del sector agroalimentario, ya sea pyme, autónomo o desempleado.
- Profesor: Jose Manuel Borrás Rodríguez
La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) están revolucionando industrias y cambiando la forma en que las empresas toman decisiones. Este curso está diseñado para brindarte una comprensión completa de estos conceptos, desde los fundamentos teóricos hasta la implementación de modelos en entornos reales. Aprenderás a utilizar herramientas líderes en la industria, desarrollar modelos de IA efectivos y desplegarlos en la nube con plataformas como AWS, Google Cloud y Azure.
Comenzarás explorando los principios clave de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Te familiarizarás con las herramientas más utilizadas en el desarrollo de modelos de Machine Learning. Llevarás tus conocimientos a un nivel más avanzado aprendiendo a desplegar modelos en la nube. Por último, profundizarás en el mundo del Deep Learning, aprendiendo cómo funcionan las redes neuronales, cómo entrenarlas y qué tipos de arquitecturas existen.
Módulo I: Introducción a la IA y ML
1. Conceptos básicos de Inteligencia Artificial (IA)
2. Fundamentos de Machine Learning
3. Ciclo de vida de un proyecto de ML
4. Impacto y aplicaciones de IA y ML
Módulo II: Herramientas y plataformas de desarrollo
1. Introducción a TensorFlow
2. Introducción a PyTorch
3. Otras herramientas relevantes
4. Prácticas iniciales
Módulo III: Casos prácticos – Implementación de modelos en la nube
1. Introducción al despliegue de modelos
2. AWS para Machine Learning
3. Google Cloud AI
4. Microsoft Azure Machine Learning
5. Integración y escalabilidad
Este curso es ideal para estudiantes, profesionales de la tecnología, científicos de datos o cualquier persona interesada en aprender cómo funciona la Inteligencia Artificial y cómo aplicarla en el mundo real. Al finalizar, contarás con las habilidades necesarias para desarrollar, entrenar e implementar modelos de IA, lo que te permitirá dar el siguiente paso en tu carrera en la era de la inteligencia artificial.
Formación destinada a titulados o recién titulados que quieran incrementar su nivel de competencias digitales en el itinerario de nuevas profesiones digitales. Preferiblemente, que sean personas desempleadas.

La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa del futuro para convertirse en una herramienta clave que impulsa la productividad, la sostenibilidad y la competitividad en el sector agroalimentario.
Este curso tiene como propósito dotar a los profesionales del sector agroalimentario con el conocimiento esencial para comprender, aplicar y aprovechar el potencial de la IA en sus actividades diarias, contribuyendo a mejorar la eficiencia y la toma de decisiones informadas en sus explotaciones.
A lo largo de este curso, aprenderás qué es la inteligencia artificial, cómo funciona y cómo puede integrarse en las diversas ramas del sector agroalimentario. Descubrirás aplicaciones prácticas de la IA, como la predicción del clima, el control de plagas y enfermedades, la optimización del riego, el monitoreo de cultivos y ganado, y la mejora de la salud de los ecosistemas marinos. También exploraremos los beneficios económicos, cómo reducir costos y optimizar recursos, y cómo dar los primeros pasos para implementar IA en tu explotación agrícola, ganadera o pesquera.
Tema 1. Introducción a la Inteligencia ArtificialTema 2. Aplicaciones prácticas de la IA en el sector agrícola
Tema 3. Aplicaciones prácticas de la IA en el sector ganadero
Tema 4. Aplicaciones prácticas de la IA en el sector pesquero
Tema 5. Beneficios económicos y sostenibilidad
Tema 6. Primeros pasos para implementar IA en la agricultura
Tema 7. Primeros pasos para implementar IA en la ganadería
Tema 8. Primeros pasos para implementar IA en la industria de la pesca
Este curso está diseñado para todos los profesionales del sector agroalimentario que desean aprovechar las ventajas de la inteligencia artificial para optimizar sus operaciones y mejorar su competitividad.
• Agricultores/as, ganaderos/as y pescadores/as interesados/as en modernizar sus explotaciones.
• Cooperativas agrarias y asociaciones del sector agroalimentario.
• Empresas de tecnología aplicada al sector agrícola.
• Asesores/as agrícolas y técnicos de desarrollo rural.
Este curso es ideal tanto para aquellos con experiencia previa en tecnología como para quienes están comenzando a explorar cómo la IA puede transformar sus procesos productivos.
Curso organizado por el Consorcio Puntos Vuela
Contacto: talentoyformacion.cpv@puntosvuela.es

El objetivo es ofrecer formación al personal de startups y PYMES agroalimentarias, y sus agrupaciones, especialmente a técnicos relacionados con el control de calidad, en la aplicación de técnicas para el control de calidad de alimentos mediante técnicas globales de caracterización en combinación con técnicas de machine learning, para mejorar la toma de decisiones en el control de producción.
La aplicación de técnicas de inteligencia artificial como el machine learning, permite aprovechar el potencial de información que aporta la gran cantidad de datos suministrados por los actuales equipos de análisis y la aplicación de técnicas globales de caracterización de productos, mejorando la información de los técnicos para la toma de decisiones en control de la producción.
Programa y Planificación: del 18 al 22 de mayo del 2026 18 de mayo de 13:00-14:00h (Nicolás Aranda)- Introducción del curso y Presentación del Andalucía Agrotech EDIH y sus servicios.
- Introducción a la vigilancia tecnológica con instrumento de apoyo a la innovación en el sector agroalimentario. Conceptos, operativa y software de bajo coste para realizar vigilancia tecnológica.
19 de mayo de 12:00-14:00h (Miguel Palma/Mª José Aliaño)
- Introducción a las técnicas analíticas de interés en el control de calidad en la industria agroalimentaria. Técnicas globales en el ámbito agroalimentario. Espectroscopía infrarroja: FT-IR y NIR.
- Espectrometría de masas. Espectroscopía de movilidad iónica. Técnicas globales y su aplicación en control de calidad de producción y en la determinación de adulteraciones.
20 de mayo de 12:00-14:00h (Marta Ferreiro)
- Las técnicas de machine learning como recurso en la toma de decisiones en control de producción. Técnicas de machine learning de clasificación y de regresión I.
21 de mayo de 11:30-14:00h (José Luis Pérez)
- Técnicas de machine learning de clasificación y de regresión II. Introducción a R-Studio.
22 de mayo de 11:30-14:00h (José Luis Pérez)
- Aplicación de técnicas globales sobre el caso práctico: Adquisición de datos, Pretratamiento de datos, Aplicación de técnicas de machine learning en caracterización de origen de muestras y detección de adulteraciones: café, cacao y mieles.
- Profesor: Oficina Proyectos CeiA3
Se trata de una formación de una duración estimada de 6h (mañana y tarde), con una sesión teórica y otra práctica para el uso de la herramienta "Agente de campo digital". La empresa impartidora de la formación será Agro4Data y se llevará a cabo en las instalaciones de la Cooperativa Campo de Tejada, en Escacena del Campo (Huelva).
La formación está orientada para que todos los participantes puedan realizar la práctica con los propios datos de sus explotaciones. Para ello, se trabajará lo siguiente:
- Registro de tratamientos fitosanitarios con mensaje y audio, que se guarden directamente en una base de datos lista para exportar a un cuaderno de campo con toda la información.
- Registro de observaciones y tareas.
- Planes de abonado y elaboración de informes automáticos.
En este taller se mostrará la herramienta digital de fertirriego desarrollada por la Plataforma Tierra para el manejo del riego y fertirriego en cultivos hortícolas de invernadero. Esta herramienta permite generar un plan de fertirriego adaptado al contenido de nutrientes en la solución del suelo y en la savia del cultivo. También se mostrarán algunas herramientas de seguimiento que permiten medir los nutrientes en el suelo y en el cultivo de manera periódica y cómo estas medidas pueden usarse para ajustar el aporte de fertilizantes de nuestra parcela. Los asistentes utilizarán la herramienta y se presentarán casos prácticos.
Programa y Planificación [14/04/2026 - Estación Experimental "Las Palmerillas", El Ejido (Almería)]
16:15h. Recepción y bienvenida.
16:30h. Presentación Proyecto AGROTECH-DIH
16:45h. ¿Cómo conocer la salinidad y la cantidad de nutrientes en el suelo de tu parcela?
17:15h. ¿Cómo conocer el estado nutritivo de tu cultivo?
17:45h. Pausa café
18:00h. Demostración de la herramienta de fertirriego
18:45h. Casos prácticos
20:00h. Cierre
Dirigido a técnicos, agricultores, cooperativas, pymes y profesionales autónomos del sector agroalimentario.
El programa del curso para la jornada del lunes 23 de marzo será el siguiente:
- 09:00-09:30h: Café de bienvenida y recepción de asistentes.
- 09:30-09:45h: Presentación de CICAP y del programa Andalucía Agrotech Digital Innovation Hub.
- 09:45-10:45h: Parte teórica. Introducción a la IA. ¿Cómo emplear herramientas de inteligencia artificial para la gestión de datos y conocimiento en empresas agroalimentarias? ¿Cuáles son las principales herramientas disponibles para ello?
- 10:45-11:00h: Pausa
- 11:00-13:30h: Parte práctica. Uso de la herramienta de inteligencia artificial Google NotebookLM.
- 13:30-14:00h: Debate con los asistentes.
- 09:00-11:00h: Parte práctica. Uso de la herramienta de inteligencia artificial Gemini 3 y plataforma POE.
- 11:00-11:30h: Pausa café.
- 11:30-13:30h: Parte práctica. Uso de la herramienta de inteligencia artificial. Diseño de Prompts y Gestor de Gems.
- 13:30-14:00h: Debate con los asistentes.
Dirigido a técnicos, ganaderos, agricultores, cooperativas, pymes y profesionales autónomos del sector agroalimentario.
- Profesor: Belén Barrero Domínguez