La IA amanece en la ganadería intensiva argentina

Cada feedlot genera miles de datos al día en los corrales: pesos, consumos, temperaturas, rutinas de comportamiento animal, etc. Gran parte de esa información se pierde en planillas dispersas o recorridas visuales. De ahora en más, la inteligencia artificial (IA) permitirá que esos datos "hablen", anticipando problemas y sugiriendo soluciones antes de que se "evaporen kilos de carne" y se transformen en pérdidas económicas en las cuentas bancarias.

Desde salud animal y eficiencia de ración hasta trazabilidad y cumplimiento normativo, los algoritmos permiten anticipar problemas, reducir costos y mejorar la calidad de la carne.

La IA no reemplazará el criterio del ingeniero agrónomo, veterinario o del encargado de un establecimiento agropecuario, pero sí lo multiplicará gracias a su aporte con alertas tempranas y la forma en que facilitará cada vez más decisiones técnicas con respaldo de datos.

¿Por qué la IA empezará a crecer en los establecimientos de ganadería intensiva?

Los tres factores que contribuyen son:

- Márgenes ajustados: La volatilidad de precios y costos de alimentación exigen precisión diaria, no solo promedios mensuales.

- Datos disponibles: balanzas, caravanas electrónicas, cámaras con visión computacional, aplicaciones para mejorar el manejo cotidiano, planillas y sensores contribuyen a la creación de "materia prima" digital en el corral.

- Exigencias de mercado y normativas: trazabilidad, bienestar, huella ambiental y regulaciones internacionales como por ejemplo la normativa 1115 de la Unión Europea requieren evidencia respaldada por datos.

¿Por qué las inteligencias artificiales empiezan a ser un copiloto para la gestión en feedlots?

Hablando en criollo, encontramos que distintos tipos de IA aumentarán nuestras capacidades de gestión desde varios puntos de vista:

La IA descriptiva nos dirá "qué pasó" y será vital el análisis de tableros, series históricas y datos comparativos.

La IA predictiva dará pistas de "qué podrá pasar o qué pasará" y servirá, por ejemplo, para cuantificar probabilidades de riesgos sanitarios o consumo de raciones.

La IA prescriptiva anticipará "qué conviene hacer" en términos de manejo y asignación de recursos.

Dolencias típicas del feedlot que la IA puede resolver

El IPCVA trabajó sobre aquellas actividades donde la IA puede facilitar las cosas, y se realizó una presentación titulada "Del consumidor al feedlot: IA para anticipar demandas y rediseñar el valor de la ganadería intensiva" en el marco del VI Encuentro de Veterinarios organizado por la Cámara Argentina de Feedlot en la Sociedad Rural de Cañuelas. Los principales puntos son: 

Sanidad: detección temprana de animales con riesgo elevado (cambios en consumo, actividad o comportamiento).

Eficiencia de ración: predicción de conversión y ajuste fino de comederos.

Variabilidad de ganancias de peso: identificación de lotes y microfactores que explican desvíos.

Clasificación y tipificación: visión por computadora para evaluar condición, conteo de animales y comportamiento.

Bienestar animal: algoritmos con capacidad para monitorear calor, hacinamiento, barro y tiempos de acceso al agua.

Planificación: proyecciones de salida a faena y ocupación de corrales para decisiones comerciales.

Trazabilidad y cumplimiento: registro georreferenciado y verificación automatizada de requisitos.

Mantenimiento predictivo: anticipación de fallas en bombas y mixers.

Gestión documental: resúmenes automáticos, reportes y tableros para una mejor gestión.

En una encuesta realizada entre el Departamento de Promoción Interna del IPCVA y la Cámara Argentina de Feedlot, una de las cuestiones se basó en consultar cuánto usan y piensan usar los veterinarios el año que viene la inteligencia artificial en feedlots. Los resultados indicaron que el 60 % de los profesionales está usando algún tipo de IA (Chat GPT, Claude, Gemini, Notebook LM) como ayuda para su trabajo actual. Por otra parte, el 20 % de los profesionales que trabajan en los feedlots está utilizando alguna solución tecnológica que implique el uso de IA. También indican que 2/3 de los Médicos Veterinarios encuestados piensan que van a usar más Inteligencia artificial en el feedlot de acá a un año.

En cuanto a los perfiles de los profesionales respecto a su postura frente al uso de inteligencia artificial, un 45 % se considera pragmático ("si me ahorra tiempo y evita problemas la voy a usar"), un 15 % se define entusiasta ("vamos a modelar todo"), y un 15 % busca beneficios en la supervisión ( "¿mejora indicadores? mostrame números"). El resto de las respuestas de los profesionales (25 %) tienen que ver con una postura más tradicional y conservadora. 

Estos resultados muestran que la combinación de adopción incipiente y expectativas crecientes abre un espacio de oportunidad para que organizaciones y entidades agropecuarias comiencen a explorar cómo acompañar, capacitar y capitalizar este cambio.

Autor: Ing. Agr. M. Sc. Adrian Bifaretti -Jefe Departamento de Promoción Interna IPCVA