Denoise, la startup chilena que predice algas con IA

Denoise: qué hace la startup de Los Lagos que analiza el riesgo algal con IA

Denoise no promete adivinar el próximo bloom de algas. Vende tiempo. La startup, con base en la Región de Los Lagos, combina inteligencia artificial, análisis de datos y visión computacional para entornos productivos, y su sistema Stratos integra información satelital, ambiental y oceanográfica para evaluar el riesgo de floraciones algales nocivas (FAN). Según ha informado la propia compañía, sus evaluaciones experimentales han mostrado capacidad para identificar zonas de mayor riesgo con hasta 30 días de anticipación.

Ese número es la diferencia entre un paper y un producto. En una industria donde un solo evento puede costar cientos de toneladas de biomasa, 30 días de margen cambian la decisión completa: cosechar antes, mover jaulas, reforzar el monitoreo o dejar registro de lo que se decidió no hacer.

La hackatón de Puerto Montt y el campo de pruebas de la salmonicultura

El 20 de octubre, Puerto Montt fue escenario de la Cross-Industry Hackatón 2026, una jornada de diez horas que reunió a desarrolladores, startups y equipos técnicos para abordar desafíos de la salmonicultura y otras industrias mediante inteligencia artificial, analítica predictiva y automatización. Denoise estuvo entre los participantes.

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Stratos no trabaja con una sola variable. Incorpora radiación solar, viento, temperatura, salinidad y cambios en las condiciones del océano, a partir de fuentes satelitales y de boyas instaladas en zonas del sur de Chile. La lógica es entender cómo interactúan esos factores —no cuál es el culpable único— para aportar antecedentes que ayuden a evaluar escenarios de riesgo.

"Yo diría que la principal diferenciación son nuestros modelos de caja abierta y toda la explicabilidad del ecosistema que modelamos", señaló Manuel Díaz Mancilla, científico de datos y CEO de Denoise. El equipo modela desde el fenómeno de El Niño hasta el modo anular del sur y toda la causalidad que eso conlleva.

Qué encontró el análisis de los centros Taraba 7 y 8 en Magallanes

El caso más concreto que el equipo expuso es un análisis retrospectivo sobre los centros Taraba 7 y 8, en Magallanes, donde se registró un evento de mortalidad que superó las 900 toneladas de salmón. Al revisar la evolución de las condiciones ambientales en las semanas previas, Denoise observó un aumento de la clorofila y de la radiación solar, junto con una disminución de los vientos. También identificó variaciones en los niveles de oxígeno que, según explicó, pueden relacionarse con la actividad de las microalgas.

El ejercicio no buscó atribuir el episodio a una única causa. Buscó entender cómo se comportaron distintas variables antes del evento y qué señales podrían haberse leído a tiempo. Es una distinción importante: en modelos aplicados a ecosistemas cambiantes, la promesa no es la certeza, es la preparación.

"Más allá de anticipar un bloom como tal, el principal foco para nosotros es poder prepararnos. Si tenemos la posibilidad de compartir esta información y que se tomen acciones concretas, sería muy valioso", señaló Erica Alan, ingeniera civil en biotecnología y CBO de Denoise.

Por qué el evento de Magallanes importa más allá del salmón

La magnitud del problema tiene respaldo documental. Radio Sago reportó que una floración de algas nocivas provocó la mortalidad de 917,79 toneladas de peces en centros de cultivo de Multiexport Patagonia S.A. en la Región de Magallanes, en las Agrupaciones de Concesiones de Salmónidos 43 A y 43 B. El Servicio Nacional de Pesca y Acuicultura (Sernapesca) dio la contingencia por terminada tras completar la extracción y la cosecha anticipada de la biomasa, y autorizó maniobras de cosecha preventiva ante el incremento de microalgas.

La directora regional de Sernapesca en Magallanes, Ximena Gallardo, puso el evento en escala: "si bien la mortalidad superó las 900 toneladas, de acuerdo con los registros de Sernapesca de otros eventos similares por FAN, fue una mortalidad baja". Gallardo también enfatizó que "un elemento clave es que las empresas acuícolas actúen en forma oportuna frente a una contingencia".

El impacto económico explica por qué hay espacio para herramientas como Stratos. Según un informe de CoMov Consultores para SalmonChile, la cadena productiva del salmón equivale al 11,1% del PIB de Magallanes y al 11,8% del empleo formal de la región. A nivel nacional, la industria aporta US$6.956 millones al PIB chileno y sostiene 337.670 puestos de trabajo.

En paralelo, el equipo de Denoise detalla cómo fenómenos de mayor escala influyen en lo local: El Niño y el modo anular del sur se relacionan con períodos de menor precipitación y nubosidad, lo que incide en la acumulación de nieve y en el aporte de agua dulce de los ríos al mar. Ese aporte afecta la estratificación de la columna de agua, formada por capas de distinta salinidad. Si esa estructura cambia, cambian también la distribución de nutrientes y las condiciones para el desarrollo de microalgas.

Más allá del agua: SalmonHealth, ProtInsight y visión computacional

El portafolio de Denoise no se agota en el riesgo ambiental. SalmonHealth es una plataforma que integra análisis visual, modelos predictivos e inteligencia artificial generativa para apoyar la evaluación sanitaria y el seguimiento de peces. Sus desarrollos de visión computacional analizan imágenes y videos, identifican regiones anatómicas de los salmones y estudian cambios de movimiento y comportamiento.

El portafolio incluye además ProtInsight, orientado al análisis de proteínas mediante herramientas de bioinformática, junto con otras soluciones para optimización de procesos y análisis de información productiva. La apuesta es transversal: convertir datos e imágenes en antecedentes útiles para decidir en acuicultura y biotecnología.

Para robustecer los modelos, la startup comenzó a establecer vínculos con centros de investigación y especialistas. El equipo señaló que estas colaboraciones permiten incorporar conocimiento especializado y explorar nuevas fuentes de datos. Y en paralelo busca profundizar su relación con la industria salmonera: "Nosotros trabajamos con innovación abierta, estamos súper abiertos a poder colaborar, desarrollar herramientas y sistemas en co-creación".

¿Qué significa esto para tu startup?

El caso de Denoise deja lecciones que aplican mucho más allá de la acuicultura.

Vende tiempo, no certeza. La propuesta no es "predecimos el próximo evento", es "te damos margen para actuar". Si tu producto depende de acertar el futuro con precisión, vas a perder la venta. Si depende de reducir la incertidumbre lo suficiente para que el cliente decida mejor, tienes un negocio. Reformula tu propuesta de valor en días ganados, no en exactitud prometida.
La explicabilidad es argumento comercial en industrias reguladas. Denoise apuesta por modelos de "caja abierta" en un sector fiscalizado por Sernapesca, donde cada decisión queda documentada. Cuando tu cliente tiene que justificar una cosecha anticipada ante una autoridad o un directorio, un modelo que solo entrega un número no sirve. Un modelo que muestra qué variables se movieron y por qué sí.
La innovación abierta es un canal de venta B2B, no un gesto de buena voluntad. En industrias tradicionales, el comprador no compra software: compra un proyecto conjunto con su equipo técnico. Entrar por co-creación con centros de investigación y operadores reduce el ciclo de venta y te da acceso a datos que de otro modo nunca verías. Si vendes a minería, agro, energía o logística, prueba ese camino antes que el outbound frío.
El cuello de botella es el dato, no el modelo. El propio equipo reconoce que predecir una FAN es complejo por la naturaleza cambiante del ecosistema y por la intermitencia de algunos registros oceanográficos. Si estás construyendo IA aplicada, asigna presupuesto a conseguir y limpiar datos propios —boyas, sensores, imágenes, registros operativos— antes que a cambiar de arquitectura.

Conclusión

Denoise ilustra una ruta que funciona bien en LATAM: tomar una industria pesada, poco digitalizada y con dolor económico medible, y entrar con modelos explicables y colaboración abierta en lugar de con una plataforma genérica. El análisis de los centros Taraba 7 y 8 en Magallanes no cerró un caso de causa única, y eso es parte del punto: en ecosistemas complejos, el valor no está en tener razón, está en dar tiempo para prepararse. Para un founder, la pregunta útil no es si tu modelo es el más avanzado, sino cuántos días de ventaja le entrega a quien lo usa.