IMPACTO ECONÓMICO DEL USO DE DRONES
EN LA FUMIGACIÓN AGRÍCOLA: EVIDENCIA
EMPÍRICA EN PRODUCTORES DE NAYARIT,
MÉXICO
ECONOMIC IMPACT OF DRONE USE IN AGRICULTURAL
SPRAYING: EMPIRICAL EVIDENCE FROM PRODUCERS IN
NAYARIT, MEXICO
William Iván Padilla Zavala
Tecnológico Nacional de México, México
Isaí Bretado Calderón
Tecnológico Nacional de México, México
Claudia Laguna González
Tecnológico Nacional de México, México
Edgar Raul Olague Crespo
Tecnológico Nacional de México, México
pág. 5469
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i1.22655
Impacto Económico del Uso de Drones en la Fumigación Agrícola:
Evidencia Empírica en Productores de Nayarit, México
William Iván Padilla Zavala1
william.padilla@nortenayarit.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0002-4415-4995
Tecnológico Nacional de México
México
Isaí Bretado Calderón
Isai.bretado@nortenayarit.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0001-2791-0384
Tecnológico Nacional de México
México
Claudia Laguna González
Caudia.lg@nortenayarit.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0006-7024-5574
Tecnológico Nacional de México
México
Edgar Raul Olague Crespo
Edgar.oc@nortenayarit.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0004-6974-5147
Tecnológico Nacional de México
México
RESUMEN
El uso de drones en la fumigación agrícola ha sido promovido como una alternativa tecnológica
orientada a mejorar la eficiencia productiva y reducir costos operativos; sin embargo, en contextos
agrícolas locales existe limitada evidencia empírica que permita evaluar de manera comparativa su
impacto frente a los métodos tradicionales. El objetivo de este estudio fue analizar el impacto del uso
de drones en la fumigación agrícola en términos de costos y productividad en productores de los
municipios de Tuxpan y Rosamorada, Nayarit. La investigación se desarrolló bajo un enfoque
cuantitativo, con un diseño no experimental y un alcance comparativo. La recolección de datos se realizó
mediante encuestas aplicadas a productores usuarios y no usuarios de drones, y el análisis incluyó
estadística descriptiva y contrastes inferenciales mediante la prueba t de Student para muestras
independientes, asumiendo varianzas desiguales. Los resultados evidencian que los productores que
utilizan drones presentan costos de fumigación significativamente menores por hectárea en comparación
con aquellos que emplean métodos tradicionales; asimismo, se identificó un mayor rendimiento
promedio por hectárea y una menor variabilidad en los resultados productivos en el grupo de usuarios
de drones. En conjunto, los hallazgos aportan evidencia empírica que respalda el uso de drones como
una alternativa tecnológicamente viable y económicamente eficiente en la fumigación agrícola en
contextos productivos locales.
Palabras clave: drones, fumigación agrícola, costos de producción, productividad agrícola, agricultura
de precisión
1
Autor prinicipal
Correspondencia: william.padilla@nortenayarit.tecnm.mx
pág. 5470
Economic Impact of Drone Use in Agricultural Spraying: Empirical
Evidence from Producers in Nayarit, Mexico
ABSTRACT
The use of drones in agricultural spraying has been promoted as a technological alternative aimed at
improving productive efficiency and reducing operational costs; however, in local agricultural contexts
there is limited empirical evidence that allows a comparative evaluation of their impact in relation to
traditional spraying methods. The objective of this study was to analyze the impact of drone use in
agricultural spraying in terms of costs and productivity among producers in the municipalities of Tuxpan
and Rosamorada, Nayarit. The research followed a quantitative approach, with a non-experimental
design and a comparative scope. Data collection was carried out through surveys applied to producers
who use drones and those who rely on traditional spraying methods, and the analysis included
descriptive statistics and inferential contrasts using Student’s t-test for independent samples, assuming
unequal variances. The results show that producers who use drones have significantly lower spraying
costs per hectare compared to those who employ traditional methods; additionally, higher average yield
per hectare and lower variability in productive results were identified among drone users. Overall, the
findings provide empirical evidence supporting the use of drones as a technologically viable and
economically efficient alternative for agricultural spraying in local productive contexts.
Keywords: drones, agricultural spraying, production costs, agricultural productivity, precision
agriculture
Artículo recibido 22 diciembre 2025
Aceptado para publicación: 26 enero 2026
pág. 5471
INTRODUCCIÓN
La incorporación de tecnologías digitales en la agricultura ha cobrado relevancia en los últimos años
como una estrategia para mejorar la eficiencia productiva, optimizar el uso de insumos y reducir costos
operativos. Entre estas tecnologías, el uso de drones en la fumigación agrícola se ha posicionado como
una alternativa innovadora frente a los métodos tradicionales, al permitir una aplicación más precisa de
agroquímicos, una reducción del tiempo de operación y una menor exposición del productor a riesgos
laborales.
No obstante, a pesar de su creciente adopción, en contextos agrícolas locales persiste un vacío de
información empírica que permita evaluar de manera objetiva el impacto real del uso de drones en
variables clave como los costos de fumigación y la productividad agrícola. La mayoría de los estudios
existentes se concentran en descripciones técnicas o en contextos altamente controlados, lo que limita
la comprensión de sus efectos en escenarios productivos reales y heterogéneos, como los que
caracterizan a la agricultura regional.
Desde una perspectiva teórica, el uso de drones se inscribe en el enfoque de la agricultura de precisión,
el cual plantea que la incorporación de tecnologías digitales en los procesos productivos permite una
gestión más eficiente de los recursos, basada en la optimización espacial y temporal de las actividades
agrícolas. Este enfoque sostiene que la precisión en la aplicación de insumos y la reducción de
desperdicios pueden traducirse en beneficios económicos y productivos para los agricultores,
especialmente en contextos donde los costos de producción representan una limitante para la
sostenibilidad de las unidades productivas.
Diversas investigaciones previas han señalado que la fumigación asistida por drones puede contribuir a
la reducción de costos operativos y a la mejora del rendimiento de los cultivos; sin embargo, los
resultados reportados varían según el contexto productivo, el tipo de cultivo y las condiciones locales.
En este sentido, resulta necesario generar evidencia empírica localizada que permita contrastar estos
hallazgos y aportar información útil para la toma de decisiones de productores y actores vinculados al
sector agrícola.
En este marco, la presente investigación se desarrolla en los municipios de Tuxpan y Rosamorada, en el
estado de Nayarit, una región con una importante actividad agrícola y con una adopción incipiente de
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tecnologías de agricultura de precisión. El estudio se centra en comparar a productores usuarios y no
usuarios de drones en la fumigación agrícola, considerando sus costos de fumigación y niveles de
productividad.
El objetivo de este artículo es analizar el impacto del uso de drones en la fumigación agrícola en términos
de costos y productividad, mediante un estudio comparativo basado en información empírica recabada
directamente de productores agrícolas de la región.
METODOLOGÍA
La presente investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con un tipo de estudio descriptivo
y comparativo, orientado a identificar diferencias en costos de fumigación y productividad agrícola entre
productores usuarios y no usuarios de drones. El diseño de la investigación fue no experimental, de tipo
observacional y de corte transversal, ya que las variables fueron analizadas tal como se presentaron en
un momento determinado, sin manipulación deliberada por parte de los investigadores.
La población de estudio estuvo conformada por productores agrícolas de los municipios de Tuxpan y
Rosamorada, en el estado de Nayarit. A partir de esta población se obtuvo una muestra integrada por
productores usuarios de drones y productores que emplean métodos tradicionales de fumigación. El
muestreo fue de tipo no probabilístico por conveniencia, considerando la accesibilidad de los
productores y su disposición para participar en el estudio.
La recolección de datos se realizó mediante la aplicación de una encuesta estructurada, diseñada
específicamente para este estudio, la cual incluyó apartados relacionados con datos generales del
productor, prácticas agrícolas, costos de fumigación, niveles de productividad y percepciones sobre el
uso de drones. El instrumento fue aplicado de manera directa a los productores, garantizando la claridad
de las preguntas y la consistencia en el levantamiento de la información.
Para el análisis de los datos se empleó estadística descriptiva, a fin de caracterizar a los productores y
resumir las variables de interés, así como estadística inferencial mediante la prueba t de Student para
muestras independientes, asumiendo varianzas desiguales, con el propósito de contrastar las diferencias
entre los grupos de productores. El procesamiento estadístico se realizó utilizando el software Microsoft
Excel, estableciendo un nivel de significancia de α = 0.05.
pág. 5473
En cuanto a las consideraciones éticas, la participación de los productores fue voluntaria y se obtuvo su
consentimiento informado previo a la aplicación de los instrumentos. La información recabada fue
tratada de manera confidencial y utilizada exclusivamente con fines académicos y de investigación.
Como criterios de inclusión se consideró a productores con actividad agrícola vigente y experiencia en
fumigación de cultivos, mientras que se excluyeron aquellos que no contaban con información completa
o verificable. Entre las principales limitaciones del estudio se encuentra el tamaño reducido del grupo
de productores usuarios de drones, lo cual debe considerarse al momento de interpretar los resultados.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos evidencian diferencias relevantes entre los productores usuarios y no usuarios
de drones en la fumigación agrícola, particularmente en variables económicas y productivas, lo que
permite evaluar el impacto de esta tecnología en contextos agrícolas locales.
En relación con los costos de fumigación, el análisis comparativo mostró que los productores que
utilizan drones presentan costos promedio por hectárea significativamente menores en comparación con
aquellos que emplean métodos tradicionales. Esta diferencia fue corroborada mediante la prueba t de
Student para muestras independientes, asumiendo varianzas desiguales, lo que indica que la reducción
de costos observada no es atribuible al azar, sino que se asocia de manera consistente al uso de drones
en la fumigación agrícola.
Tabla 1 Comparación de costos de fumigación por hectárea entre productores usuarios y no usuarios de
drones
Grupo de productores
n
Media (MXN/ha)
Usuarios de drones
56
1,991.96
No usuarios de drones
6
1,075.00
Nota. La tabla muestra la comparación de los costos promedio de fumigación por hectárea entre productores usuarios y no
usuarios de drones. La diferencia de medias fue evaluada mediante la prueba t de Student para muestras independientes,
asumiendo varianzas desiguales, obteniéndose una diferencia estadísticamente significativa (t = 25.18, gl = 9, p < 0.001).
Estos resultados son particularmente relevantes debido a que los costos de producción representan uno
de los principales factores que inciden en la rentabilidad y sostenibilidad de las unidades productivas
agrícolas. La reducción en los costos de fumigación puede traducirse en una mejora directa en los
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márgenes económicos de los productores, especialmente en contextos donde los insumos agrícolas
representan una carga financiera significativa.
Respecto a la productividad, los resultados muestran que los productores usuarios de drones alcanzan
un mayor rendimiento promedio por hectárea en comparación con los productores no usuarios. Además,
se observa una menor variabilidad en los rendimientos del grupo que emplea drones, lo que sugiere una
mayor estabilidad productiva. El contraste estadístico confirmó que estas diferencias son
estadísticamente significativas, reforzando la evidencia de que el uso de drones no solo contribuye a la
reducción de costos, sino que también se asocia con mejoras en el desempeño productivo.
Tabla 2 Comparación del rendimiento por hectárea entre productores usuarios y no usuarios de drones
Grupo de productores
n
Media (t/ha)
Varianza
Usuarios de drones
56
2.11
0.046
No usuarios de drones
6
2.92
0.006
Nota. La tabla presenta la comparación del rendimiento promedio por hectárea entre productores usuarios y no usuarios de
drones. La prueba t de Student para muestras independientes, asumiendo varianzas desiguales, indicó diferencias
estadísticamente significativas entre ambos grupos (t = −19.27, gl = 16, p < 0.001).
De manera complementaria, el análisis descriptivo de las percepciones de los productores usuarios de
drones mostró valoraciones predominantemente altas en aspectos relacionados con la reducción del
tiempo de fumigación, la precisión en la aplicación de insumos, la seguridad del productor y el ahorro
de insumos. Asimismo, se identificó una alta intención de uso futuro y una percepción positiva respecto
a la mejora en la competitividad de las unidades productivas. En contraste, la accesibilidad del costo fue
valorada de manera moderada, lo que sugiere que, aunque los beneficios operativos son ampliamente
reconocidos, el acceso inicial a esta tecnología continúa siendo un factor limitante para su adopción.
En conjunto, los resultados evidencian que el uso de drones en la fumigación agrícola constituye una
alternativa tecnológicamente viable que impacta de manera favorable tanto en los costos de producción
como en la productividad agrícola. La evidencia empírica generada en este estudio aporta valor al
conocimiento existente al analizar estos efectos en un contexto productivo real, caracterizado por
heterogeneidad en las prácticas agrícolas y condiciones locales específicas. Asimismo, los hallazgos
ofrecen información relevante para productores, prestadores de servicios y tomadores de decisiones
interesados en promover la adopción de tecnologías de agricultura de precisión, y abren líneas de
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investigación futuras orientadas a evaluar el impacto de estas tecnologías en otros eslabones del sistema
productivo agrícola.
CONCLUSIONES
Los resultados obtenidos en esta investigación permiten concluir que el uso de drones en la fumigación
agrícola representa una alternativa tecnológicamente viable y económicamente favorable en contextos
productivos locales. A partir del análisis empírico realizado, se evidencia que la incorporación de esta
tecnología se asocia de manera consistente con una reducción significativa en los costos de fumigación
por hectárea, lo cual constituye un factor determinante para la rentabilidad de las unidades productivas
agrícolas. Esta disminución de costos adquiere especial relevancia en escenarios donde los insumos y
las labores agrícolas representan una carga financiera importante para los productores.
Asimismo, los hallazgos muestran que el uso de drones se vincula con mejoras en la productividad
agrícola, reflejadas en mayores rendimientos promedio por hectárea y en una menor variabilidad de los
resultados productivos. Estos elementos sugieren que la fumigación asistida por drones no solo impacta
en el ámbito económico, sino que también contribuye a una mayor estabilidad en el desempeño
productivo, lo cual resulta fundamental para la sostenibilidad de la actividad agrícola.
Desde una perspectiva aplicada, la evidencia generada respalda la adopción de drones como una
herramienta que puede fortalecer la competitividad de los productores agrícolas, al optimizar procesos,
reducir tiempos de operación y mejorar la eficiencia en la aplicación de insumos. No obstante, el estudio
también pone de manifiesto que el acceso inicial a esta tecnología continúa siendo un factor limitante
para su adopción generalizada, lo que abre un espacio de reflexión sobre la necesidad de esquemas de
apoyo, capacitación o servicios especializados que faciliten su incorporación.
Finalmente, esta investigación plantea interrogantes que pueden ser abordados en estudios futuros, tales
como el análisis del impacto del uso de drones en distintos tipos de cultivos, escalas de producción y
regiones, así como su integración con otras tecnologías de agricultura de precisión. La ampliación de la
muestra y la incorporación de diseños longitudinales permitirían profundizar en la comprensión de los
efectos de esta tecnología a largo plazo, contribuyendo al desarrollo de estrategias más integrales de
innovación en el sector agrícola.
pág. 5476
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
agricultura de precisión como estrategia para una producción agrícola sustentable en México [Informe
técnico]. Universidad Autónoma Chapingo.
Bisquerra, R. (2014). Metodología de la investigación educativa. La Muralla.
Cruz-Hernández, A., & Alvarado-Padilla, K. (2022). Aplicación de tecnologías en la agricultura de
precisión mediante evidencia de fuentes científicas. Horizon Nexus, 1(1), 2538.
https://horizonnexusjournal.editorialdoso.com/index.php/home/article/view/14
De León, A., Franco, M., & Rosales, J. (2023). Fumigación agrícola con drones y su impacto en la salud
ocupacional. Salud y Seguridad en el Trabajo, 12(3), 99107.
FAO. (2021). Transformación de los sistemas agroalimentarios para mejorar la sostenibilidad ambiental
[Informe técnico]. Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura.
Gutiérrez, S., & Cisternas, R. (2019). Los drones: Una herramienta para una agricultura eficiente: Un
futuro prometedor. Chilean Journal of Agricultural Research, 79(1), 123132.
https://www.scielo.cl/scielo.php?pid=S0718-34292019000100075&script=sci_arttext
Hernández Sampieri, R., Collado, C. F., & Lucio, M. P. (2022). Metodología de la investigación (7.ª
ed.). McGraw-Hill.
Jiménez-Guzmán, J. A. (2024). Drones agrícolas: Tecnología al servicio del campo mexicano [Informe
técnico]. INFOTEC.
https://infotec.repositorioinstitucional.mx/jspui/bitstream/1027/637/1/INFOTEC_MDETIC_J
MGN_23022024.pdf
Khan, S. A., & Singh, V. (2024). Drones in precision agriculture: A comprehensive review of
applications, technologies, and challenges. ResearchGate.
https://www.researchgate.net/publication/385939070
Kumar, V., Yadav, D. K., & Singh, A. (2023). Drones in agriculture: A review and bibliometric analysis.
Computers and Electronics in Agriculture, 203, 107401.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169922003349
López, M. A., & Pérez, R. J. (2018). Uso de drones en la agricultura: Prueba piloto en el sitio
experimental Uxmal, Yucatán. Academia.edu. https://www.academia.edu/30080962
pág. 5477
Martínez, L. J. (2023). Drones in agriculture: Real-world applications and impactful case studies.
Journal of New Science Research, 4(2), 4559. https://kujnsr.com/JNSR/article/view/164
Meza, A., & Morales, J. (2024). Transforming farming: A review of AI-powered UAV technologies in
precision agriculture. Drones, 8(11), 664. https://www.mdpi.com/2504-446X/8/11/664
Pérez Rodríguez, L. (2018). Estudio de caso sobre el uso de drones en Nayarit. Revista de Innovación y
Tecnología Agropecuaria, 6(1), 7784.
Popp, J., Pető, K., Oláh, J., & Lakner, Z. (2021). The effect of precision agriculture and new technologies
on the environment. Agronomy, 11(4), 115. https://doi.org/10.3390/agronomy11040676
Rani, R., Mahajan, S., & Arora, P. (2023). Precision farming drones: Advances and future directions.
ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/387136613
Rivera, M. A. (2021). La agricultura de precisión: Una necesidad actual. Revista I+D Tecnológico,
17(1), 3339. https://www.redalyc.org/journal/5862/586269368010/
Rodríguez-Fuentes, A., Salazar-Salazar, R., & Fuentes, E. (2019). Aplicaciones de sensores remotos en
agricultura de precisión: Caso índice NDVI. Revista de Tecnología y Ciencias Agropecuarias,
13(2), 4558.
Sánchez, M. (2019). Drones y agricultura de precisión. Academia.edu.
https://www.academia.edu/39119911
Serrano, C., & Ledesma, H. (2023). Sistema de optimización de las técnicas de planificación en
agricultura de precisión por medio de drones. Academia.edu.
https://www.academia.edu/88863462
Singh, R., & Gupta, P. (2024). Enhancing precision agriculture: A comprehensive review of machine
learning and AI vision applications in all-terrain vehicle for farm automation. Computers and
Electronics in Agriculture, 211, 107621.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772375524000881
Tsouros, D. C., Bibi, S., & Sarigiannidis, P. (2022). Review on application of drone systems in precision
agriculture. Procedia Computer Science, 154, 433438.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050918310081
pág. 5478
Velumani, R., Praveen, S., & Uthayakumar, R. (2023). Precision agriculture with drones: An overview.
ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/374832546
Zhao, W., Wang, D., & Li, S. (2024). Drones in vegetable crops: A systematic literature review.
Computers and Electronics in Agriculture, 212, 107635.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772375524000017