El sector porcino trata de encajar las piezas del puzle de la IA

La IA está ayudando a transformar la cadena de valor del sector porcino de una forma transversal, desde la granja hasta la industria y el mercado. Permite recoger datos, analizarlos en tiempo real y convertirlos en decisiones prácticas, pasando de una gestión reactiva a una gestión predictiva, con mejoras claras en eficiencia, sostenibilidad y transparencia. La patronal del sector, Interporc, señala cinco grandes ejes estratégicos al hablar del impacto de la IA. «El primero es la sanidad, donde permite anticiparse a los problemas con la detección temprana de síntomas o cambios de comportamiento», resalta Alberto Herranz, director general de Interporc. El segundo es el bienestar animal , «gracias a sistemas de monitorización continua que permiten evaluar de forma objetiva cómo están los animales y actuar antes de que aparezcan situaciones de estrés», añade. El tercero «es la nutrición de precisión, ajustando la alimentación a las necesidades reales de los animales en cada fase», puntualiza. Como cuarto eje, habla de la eficiencia de los procesos, tanto en granja como en industria, «optimizando recursos, flujos de trabajo y mantenimiento». Y el quinto es la trazabilidad y la seguridad alimentaria, «reforzando el control a lo largo de toda la cadena». Desde la patronal apuntan que «en muchas granjas, ya se utiliza para la detección precoz de enfermedades mediante análisis de imagen o audio, para el control ambiental inteligente de las instalaciones o para la nutrición de precisión», explica su director. Hay herramientas que tienen como objetivo identificar de forma temprana enfermedades respiratorias a partir del análisis de la tos de los animales. En la industria, la IA «también aporta un valor claro para mejorar, por ejemplo, el control higiénico y la seguridad alimentaria en las plantas de procesado. «No es homogénea. Existen granjas e industrias con un alto nivel de digitalización, que ya trabajan con sensores, plataformas de análisis de datos y modelos predictivos plenamente operativos», puntualiza. En cuanto a su implementación, Alberto Herranz habla de los retos relativos con la inversión inicial, la interoperabilidad de los sistemas, la brecha digital y la formación de los profesionales . «No basta con incorporar tecnología, es necesario que sea fácil de integrar en el día a día y que aporte un retorno claro». El profesor doctor Antonio Palomo Yagüe, de la Facultad de Veterinaria de la UCM, destaca que la cadena de valor del sector porcino es especialmente compleja, ya que está formada por eslabones muy distintos entre sí en cuanto a funciones, objetivos y problemáticas. «Por ello, el análisis del impacto de la IA debe abordarse considerando cada uno de estos subsectores de manera diferenciada para posteriormente interaccionarlos», apunta. En los últimos años se han desarrollado de forma notable estrategias de digitalización y recogida de datos en granjas, fábricas de pienso, laboratorios de diagnóstico, transportes, mataderos, industria cárnica y en el ámbito de la comercialización. «En este sentido, el proceso de generación de datos está relativamente avanzado y llevamos varios años generando mucha información», apunta su compañero Clemente López Bote. Pero este experto alerta de que la transformación de ese gran volumen de información en resultados útiles mediante análisis rápidos y eficientes «aún dista de estar plenamente optimizada». En este sentido, «el principal reto tecnológico de toda la cadena de valor no reside tanto en la disponibilidad de datos como en la integración de eslabones ». Dicha integración permitiría tomar decisiones productivas ajustadas de forma precisa a las necesidades de la industria transformadora y, en última instancia, a las demandas del consumidor. «La pérdida de trazabilidad individual a lo largo del proceso productivo sigue siendo uno de los mayores desafíos, y la IA puede desempeñar un papel clave para reducirla». En el ámbito concreto de la producción primaria y la granja, el profesor Palomo indica que la IA permite avanzar hacia una monitorización continua mediante sensores, cámaras y micrófonos, integrando la información obtenida para mejorar la capacidad predictiva. «Esto facilita una detección más temprana y precisa de procesos patológicos, optimizando el uso de medicamentos y favoreciendo un enfoque más eficiente y ajustado a cada situación concreta», subraya. Asimismo, se prevé una mejora en la identificación de situaciones de estrés, cambios de comportamiento, alteraciones reproductivas y locomotoras, así como en el ajuste automático de variables ambientales. Por otro lado, el uso de IA en la alimentación de los animales permite una nutrición mucho más ajustada a las necesidades, conocida como alimentación de precisión , basada en el registro del comportamiento individual o por lotes durante sus diferentes fases productivas, «lo que contribuye a una mejora global de la eficiencia en el uso de nutrientes y por lo tanto al adecuado uso de los recursos ligado a la sostenibilidad tanto medioambiental como productiva del sector porcino», recuerdan desde la faculta de Veterinaria de la UCM. Además, la integración de datos en toda la cadena de valor posibilita la optimización del transporte, la reducción de tiempos de espera en matadero, un mejor cálculo del impacto ambiental de las explotaciones y, en conjunto, una disminución de la huella de carbono del sistema productivo porcino ligada a una mayor seguridad alimentaria y reducción de resistencias antimicrobianas. Para los docentes no puede afirmarse que la IA se esté utilizando de forma plena y normalizada en las granjas ni en todos los ámbitos de la comercialización de los productos porcinos, ya que se trata de un fenómeno relativamente reciente. «No obstante, sí puede confirmarse que el sector ha acogido estas tecnologías con interés y una notable flexibilidad, al percibirlas como una oportunidad para aportar valor añadido al esfuerzo de digitalización realizado», puntualizan. Desde la UCM señalan la existencia, en determinados contextos existe, de una falta de formación específica, cierta resistencia cultural y, especialmente, un uso inadecuado de la información generada por la IA. «En algunos casos se pretende que estas herramientas suplan la labor de profesionales cualificados, sin una adecuada interpretación crítica de los resultados. Esto puede provocar que información no suficientemente filtrada llegue directamente a ganaderos u otros profesionales con menor formación técnica, generando confusión y, en ocasiones, una toma de decisiones incorrecta», apunta López. Por ello, la IA debe entenderse como una herramienta de valor cuando es usada por profesionales «cualificados, capaces de interpretar, ponderar y contextualizar la información que proporciona, y no como un sustituto del criterio técnico y la experiencia profesional», añade Palomo. Ojefer fue una de las primeras empresas en España en apostar por este tipo de tecnología hace más de 13 años. Lleva trabajando con este sector más de seis décadas. «En los últimos años, la acogida ha sido excepcional, respaldada por un retorno de la inversión claramente demostrable. Herramientas como el contador de animales, que evita pérdidas económicas derivadas de errores de conteo, o el dosificador, que reduce el desperdicio de pienso desde el primer día, son ejemplos claros de su impacto inmediato», explica María Ojer, directora adjunta de Ojefer. «La percepción general del sector es de mayor tranquilidad y eficiencia en el trabajo diario. Los clientes valoran especialmente disponer de tecnologías que reducen la carga de trabajo manual, les permiten centrarse en tareas de mayor impacto productivo y les aportan seguridad gracias al control remoto y a la precisión en la gestión de sus granjas», puntualiza. En su cartera de productos está Smart Counting o contador de animales mediante visión artificial . Una herramienta estrella para la logística. «Facilita la gestión de las entradas y salidas de animales, tanto entre distintas naves de una granja como en los traslados hacia otras instalaciones. El sistema emplea algoritmos avanzados de reconocimiento de imagen para contabilizar animales durante los procesos de carga y descarga con una precisión del 99,9%, eliminando errores humanos, reduciendo el estrés animal y evitando discrepancias en los albaranes de entrega», explica Ojer. Por otro lado, los dosificadores electrónicos Gestal permiten un control individualizado de la alimentación, suministrando a cada cerda la cantidad de pienso adecuada en función de su estado corporal y del momento del ciclo reproductivo en el que se encuentra. «Están preparados para integrar algoritmos de IA que ajustarán la curva de alimentación a partir del comportamiento histórico y del peso proyectado de cada animal. Supondrá un salto cualitativo hacia soluciones únicas en el mercado», avanza Ojer. IA Sapiens Innovation, creada en 2020, tuvo claro desde el principio que el sector porcino necesitaba soluciones tecnológicas que incluyan la IA. «Las empresas buscan una mejora de la rentabilidad a través de la mejora de la productividad. Y ello se logra con mejoras en la parte de bienestar animal, salud animal o condiciones de vida de los animales en la granja», pone como ejemplo Miguel Ángel Comín, director comercial gerente de la compañía. Han desarrollado distintas soluciones como monitorización de los animales o de la infraestructura. En lo que se refiere a esta última, lo habitual es que se encuentren en un entorno rural, y se busca la generación de datos que dan una idea de las condiciones dentro de las granjas. «Recogemos esos datos y los relacionamos con la producción ganadera, con su engorde, su comportamiento... Y los datos se relacionan con analíticas veterinarias, vacunación, etc...», pone como ejemplo Comín. Otro de los aspectos que estudian es el de las condiciones de bienestar animal para que un animal sea más productivo. «Si lucha contra el frío, el animal no engorda igual, por eso es muy importante monitorizar la granja», resalta el director comercial gerente de IA Sapiens. La bioseguridad es también otro de los temas con los que trabajan para que, por ejemplo, no entren patógenos en la granja y si lo hacen, no se propaguen. Para ello está siendo muy eficaz el uso de la visión artificial . «Hay protocolos de bioseguridad y los operarios deben seguir unas pautas. Las cámaras pueden confirmar si se cumplen dichos protocolos como cambio de calzado, de vestuario o lavado de manos», puntualiza.