AviPodcast #73 - IA en Avicultura: Del dato crudo a la decisión que transforma - Dra. Jackelyn Kembro

Introducción: El nuevo cuello de botella

En la actualidad, la avicultura intensiva cuenta con múltiples herramientas para recolectar datos: sensores ambientales, cámaras, básculas automatizadas y acelerómetros, entre otros. Sin embargo, disponer de datos no garantiza una mejor toma de decisiones. El verdadero reto está en definir qué medir, cómo interpretarlo y cómo transformar esa información en valor productivo y bienestar animal.

Evaluar más allá del promedio: El individuo como unidad de análisis

Tradicionalmente, las decisiones en producción animal se basaron en promedios poblacionales. Sin embargo, cada ave puede experimentar el entorno de forma diferente. Para avanzar hacia un enfoque más preciso, se propone el análisis individual del comportamiento mediante tecnologías como:

• Visión por computadora, que permite identificar patrones de interacción, desplazamiento y habituación a estímulos dentro del galpón.
  
  
• Acelerómetros y sensores de mochila, que registran actividad locomotora, baños de arena, comportamientos de estrés o conductas reproductivas.
  
  

Este tipo de herramientas permite identificar individuos que están fuera del rango esperado, anticipando problemas antes de que se manifiesten a nivel poblacional.

¿Qué hacemos con millones de datos?

Uno de los principales errores en la digitalización de granjas es acumular grandes volúmenes de información sin una estrategia clara para su análisis. Se estima que un solo sensor de aceleración puede generar millones de puntos de datos por semana. Si no hay criterios definidos de análisis, esta información queda inutilizada.

Transformar los datos en conocimiento útil requiere:

• Modelos analíticos ajustados al objetivo productivo o sanitario.
  
  
• Visualización adecuada y en tiempo real.
  
  
• Capacitación en lectura e interpretación de indicadores.
  
  

Una clara definición de qué se considera una “respuesta valiosa” para cada tipo de dato.

IA en campo: Del laboratorio al galpón

Muchas de estas herramientas fueron desarrolladas en contextos académicos o de laboratorio. Sin embargo, hoy su implementación en campo es una realidad gracias a:

• Desarrollo de algoritmos de visión por computadora entrenados para condiciones reales de producción.
  
  
• Uso de robots móviles equipados con sensores ambientales y cámaras, que recorren los galpones para recolectar datos con menor infraestructura.
  
  

Procesamiento de datos en tiempo casi real, lo que permite responder a eventos como calor excesivo, cambios de comportamiento o problemas sanitarios de forma oportuna.

¿Dónde aplicar primero estas tecnologías?

Si bien es tentador aplicar estas herramientas a gran escala, su impacto real será más significativo en sistemas donde cada ave tiene un alto valor individual. Por eso, se espera que las primeras implementaciones masivas ocurran en:

• Reproductores (padres y abuelos), donde el bienestar tiene impacto directo en fertilidad y calidad de los huevos fértiles.
  
  
• Granjas núcleo de genética, donde el monitoreo fino permite decisiones de selección más precisas.
  
  

Proyectos de investigación o innovación tecnológica, como pilotos de robótica o validación de sensores.

Conclusión: No es la tecnología, es lo que hacemos con ella

La inteligencia artificial, los sensores remotos y las plataformas de análisis avanzan rápidamente. Pero ninguna tecnología tiene impacto si no hay objetivos productivos claros, interpretación técnica rigurosa y capacidad de respuesta en granja.

En producción avícola, el futuro no está en recolectar más datos, sino en tomar mejores decisiones con los que ya tenemos.

Conoce a la invitada

La Dra. Jackelyn Kembro es bióloga, graduada de la Universidad Nacional de Córdoba, donde también obtuvo su doctorado en Ciencias Biológicas. Realizó dos instancias postdoctorales en biomatemática: una en la Johns Hopkins University (EE. UU.) y otra en el Centro de Estudios Avanzados de Blanes (España). Actualmente se desempeña como investigadora del CONICET y docente universitaria, con un enfoque interdisciplinario que integra biología, matemática y bienestar animal.

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