Uno de los principales desafíos para la implementación de la inteligencia artificial (IA) en la agricultura incluye la baja replicabilidad y la dificultad correspondiente en la recopilación sistemática de datos, ya que no hay dos campos exactamente iguales. Por lo tanto, la comparación de varios experimentos piloto en diferentes campos, condiciones climáticas y técnicas agrícolas mejora el conocimiento colectivo. Por lo tanto, este trabajo proporciona un resumen de las actividades de investigación más recientes en forma de proyectos de investigación implementados y validados por los autores en varios países europeos, con el objetivo de presentar los resultados ya alcanzados, las investigaciones actuales y los desafíos técnicos aún abiertos. Como conclusión general, se puede mencionar que aunque en sus etapas iniciales en algunos casos, las tecnologías de IA mejoran el soporte de decisiones a nivel de la granja, monitoreando condiciones y optimizando la producción para permitir a los agricultores aplicar el número óptimo de insumos para cada cultivo, aumentando así los rendimientos y reduciendo el uso de agua y las emisiones de gases de efecto invernadero. Las futuras extensiones de este trabajo incluirán nuevos conceptos basados en robots autónomos e inteligentes para la recuperación de muestras de plantas y suelo, y una gestión efectiva del ganado.