Los modelos matemáticos permiten predecir el desempeño productivo, ajustar la nutrición y tomar decisiones basadas en datos desde el ingreso del animal hasta la venta
El uso de modelos matemáticos, inteligencia artificial y Big Data está transformando la producción pecuaria al permitir que los productores predigan el crecimiento de sus animales desde el ingreso a la granja hasta el momento de la venta, optimizando la alimentación, el manejo y la rentabilidad del negocio. Así lo explicó Marcino Pereira Junior, durante su participación en el evento Master Meat.
El especialista señaló que la aplicación de modelos predictivos ya no representa una innovación en sí misma dentro de la nutrición animal. Sin embargo, destacó que el principal avance consiste en incorporar visión computacional e inteligencia artificial para monitorear diariamente el desempeño de cada animal, obteniendo información precisa sobre su evolución de peso sin necesidad de esperar hasta el momento del sacrificio.
«El objetivo es predecir, desde el punto cero hasta la venta, cómo crecerá cada animal y cuál será la mejor estrategia nutricional para lograr un crecimiento lineal y eficiente», explicó.
Variables que determinan el desempeño
Pereira aclaró que es importante diferenciar el desarrollo técnico de la rentabilidad económica. Mientras el precio determina si producir un animal resulta económicamente viable, los modelos matemáticos se enfocan en identificar los factores que influyen directamente en el desempeño productivo.
Entre las principales variables consideradas se encuentran el consumo de alimento balanceado, la densidad de animales, el potencial nutricional del alimento para generar ganancia de peso, el peso de ingreso, el peso objetivo al momento de la venta, las condiciones ambientales y de manejo, además de la mortalidad.
Aunque la importancia de cada uno de estos factores puede variar según las características de cada sistema productivo, el especialista indicó que su control permite realizar proyecciones confiables del crecimiento animal y estimar los resultados esperados antes de iniciar un ciclo de producción.
«El objetivo es predecir, desde el punto cero hasta la venta, cómo crecerá cada animal y cuál será la mejor estrategia nutricional para lograr un crecimiento lineal y eficiente»
Una vez que el sistema comienza a operar en una granja, la información generada por cada lote es incorporada al modelo matemático para comparar las proyecciones con los resultados reales. Esto permite evaluar si el desempeño alcanzado se aproxima al potencial genético de los animales y realizar ajustes oportunos en la alimentación y el manejo.
Big Data para decisiones en tiempo real
Uno de los pilares de esta metodología es el uso de Big Data. Actualmente, el sistema desarrollado por De Heus reúne más de 14 millones de registros individuales, provenientes de más de 58 productores de Brasil, Paraguay y Bolivia.
Según Pereira, esta plataforma no solo almacena grandes volúmenes de información, sino que cumple con los tres principios fundamentales del Big Data: volumen, variedad y velocidad. Esto permite integrar datos provenientes de diferentes regiones y analizarlos en tiempo real mediante un software especializado.
Con esta herramienta es posible conocer lote por lote el comportamiento productivo de los animales, evaluar el aprovechamiento real de los nutrientes y medir indicadores como la ganancia diaria de peso, el consumo de alimento y la eficiencia de conversión alimenticia.
Sobre esa base, los equipos técnicos y los productores pueden establecer objetivos concretos y utilizar modelos predictivos para evaluar distintos escenarios nutricionales antes de implementar cambios en la alimentación.
La rentabilidad define la decisión final
El especialista explicó que, una vez obtenidos los resultados del modelo predictivo, se analiza si una modificación en la formulación del alimento balanceado generará un beneficio económico para el productor.
Si la simulación demuestra una mejora en la rentabilidad, la estrategia se implementa; de lo contrario, se realizan nuevos estudios antes de tomar una decisión.
Pereira señaló que estas herramientas también permiten identificar cuándo una genética de menor calidad está elevando los costos de producción, al requerir mayor consumo de alimento para obtener menores ganancias de peso.
No obstante, subrayó que la decisión final siempre corresponde al productor, quien debe evaluar si las diferencias en velocidad de crecimiento y rendimiento justifican económicamente la inversión realizada.
Finalmente, indicó que diversos estudios muestran que la mayor parte de los ingresos de una explotación pecuaria proviene del rápido crecimiento de los animales y de la productividad reproductiva de las hembras, dependiendo del sistema de producción. En ese contexto, afirmó que el uso de modelos matemáticos, inteligencia artificial y Big Data constituye una herramienta estratégica para maximizar la eficiencia técnica y mejorar la rentabilidad de las explotaciones pecuarias.
Fuente: Marcino Pereira Junior
Redacción: Publiagro
