Naira: cuando la IA para el riego llega antes que la luz eléctrica a un pueblo senegalés

Por El Día · 11 de julio de 2026. Cinco alumnos del ciclo superior de Sistemas Electrónicos y Automatizados del IES San Marcos, en Icod de los Vinos, junto a su profesor Carlos de Arriba, pasaron 15 días en Senegal instalando placas solares, cableado eléctrico y un sistema de riego automatizado. Lo hicieron para probar en condiciones reales Naira, un proyecto que nació en sus propias aulas: una inteligencia artificial capaz de determinar, a partir de datos disponibles, los parámetros óptimos de humedad y riego para cualquier tipo de cultivo. El proyecto ha implicado a varios institutos canarios (La Guancha en comunicaciones, El Sobradillo y Teguise en conocimiento agrícola), al Instituto Canario de Investigaciones Agrarias, la Escuela de Capacitación Agraria de Tacoronte y la Universidad de La Laguna, y quedó entre los 44 mejores proyectos de España en la convocatoria de CaixaBank Dualiza y FP Empresa, lo que financió el viaje. En Kayar, Malicounda y Sokone instalaron electricidad en viviendas, un colegio y una escuela coránica, probaron Naira, montaron riego por goteo automatizado para una cooperativa de mujeres agricultoras y trabajaron codo con codo con estudiantes senegaleses de FP. El proyecto, según el centro, ha beneficiado ya a más de 500 personas de forma directa e indirecta y ha sido renovado para un segundo curso.

Lo primero que merece decirse es lo que no es esta noticia: no es un avance de frontera, no compite con los modelos que ocupan las comparativas de capacidad que solemos analizar. Es, más bien, el otro extremo de la cadena de valor de la IA, y por eso es interesante. Vale la pena señalar el contraste que aparece en el propio relato: los estudiantes llegaron a instalar la primera electricidad y el primer sistema de riego inteligente en el mismo viaje, en el mismo pueblo. En ese salto —de la nada a un sistema de precisión agrícola en un solo movimiento— hay una lección sobre cómo se distribuye realmente la tecnología en el mundo: no de forma lineal, capa por capa, sino a saltos, allí donde alguien decide llevarla.

La agricultura de precisión —sensores, datos y algoritmos que deciden cuánta agua y cuándo dar a un cultivo— lleva años siendo terreno de grandes explotaciones con capital para invertir en ello; el valor de Naira no está en su sofisticación técnica, modesta si se compara con lo que despliega una gran agroindustria, sino en que ha sido diseñada por estudiantes de FP con recursos limitados y ha demostrado que funciona fuera del laboratorio, en un contexto donde el agua es el recurso más escaso y disputado. Es, en pequeño, el tipo de democratización que sostiene nuestra tesis de fondo: la IA como palanca de abundancia no depende solo de que OpenAI o Anthropic entrenen modelos cada vez más grandes, sino de que herramientas de optimización de recursos —agua, energía, cultivos— se abaraten y lleguen a quien más las necesita. Cuando la tecnología para gestionar el agua de forma eficiente dejar de ser un lujo de quien puede pagarla, se abre una vía real contra la escasez estructural, que es distinta de resolver la pobreza pero no es irrelevante para ella.

Dicho esto, conviene no perder de vista lo que el propio reportaje no disimula: los estudiantes describen chabolas de planchas, familias que caminan hasta un pozo para conseguir agua, niños talibés que mendigan y comen una vez al día, mujeres apartadas socialmente por normas que nada tienen que ver con la tecnología. Ningún sistema de riego inteligente resuelve eso, y sería ingenuo presentarlo como tal. El propio equipo lo entiende bien: instalar electricidad y probar un algoritmo de riego es una intervención puntual, útil, pero minúscula frente a las carencias estructurales de infraestructura, sanidad y educación que atraviesan estas comunidades. La IA no sustituye la falta de agua corriente ni de red eléctrica estable; en el mejor de los casos, hace un poco más eficiente el poco recurso disponible una vez que la infraestructura básica —aunque sea rudimentaria, como los paneles solares instalados por los propios estudiantes— ya está ahí.

Lo que sí nos parece significativo, más allá del caso concreto, es el modelo educativo que hay detrás: FP como ingeniería aplicada a problemas reales, con estudiantes de distintas islas y familias profesionales colaborando, universidad y centros de investigación agraria dando soporte técnico, y una prueba de concepto que se valida en el terreno más exigente posible, no en un entorno controlado. Es un contraejemplo útil frente a la imagen de la IA como asunto exclusivo de grandes laboratorios con miles de millones de dólares en cómputo: aquí el desarrollo salió de un aula de instituto y la validación llegó de la mano de una cooperativa de agricultoras en Sokone. Si el proyecto logra ahora la transferencia a empresas del sector que mencionan sus responsables, tendremos un ejemplo replicable de cómo la abundancia que promete la IA no tiene por qué esperar a la próxima generación de modelos de frontera: a veces empieza con un sistema de riego por goteo y una batería solar.