Startup brasileña usa IA para predecir cuándo vender ganado

Una startup brasileña predice cuándo vender animales con IA y genética

Una startup brasileña desarrolló una plataforma de inteligencia artificial que estima con semanas de antelación el momento ideal para comercializar ganado, aves y peces, aumentando la rentabilidad de la operación incluso antes de que un lote sea enviado al frigorífico.

El sistema combina zootecnia, economía, genómica, big data y visión por computadora para transformar la variabilidad biológica inherente a los animales —que hace que algunos engorden más rápido que otros bajo las mismas condiciones— en previsibilidad económica.

Según Marcos Iguma, ingeniero agrónomo y director de operaciones de la empresa, «la principal diferencia no radica en hacer un seguimiento del crecimiento de los animales, sino en anticipar decisiones que normalmente dependen de la experiencia del productor».

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¿Cómo funciona la tecnología detrás de la decisión?

La primera solución desarrollada fue Beef Trader, diseñada para la ganadería bovina de carne. El sistema utiliza básculas instaladas en puntos estratégicos por donde circulan los animales en confinamiento —comederos y bebederos— que registran su peso individual sin intervención humana ni procedimientos estresantes.

Estos datos se combinan con información zootécnica individual e indicadores económicos en tiempo real, como el precio de la arroba. A partir de ello, la herramienta proyecta el desempeño futuro del rebaño y calcula diferentes estrategias de comercialización.

Puede estimar, por ejemplo, cuál sería la ganancia si todos los animales se vendieran el mismo día y cuánto podría aumentar ese valor si el lote se dividiera para su comercialización en fechas distintas.

Esta estrategia, conocida como «descascarado de lotes», permite retirar antes a los bovinos con baja conversión alimenticia y ahorrar en su alimentación. En las pruebas realizadas por la empresa, la estrategia aumentó hasta un 30% la rentabilidad de la ganadería bovina de carne.

ADN de la rentabilidad: genómica aplicada al campo

Paralelamente, los investigadores perfeccionaron un indicador ampliamente utilizado en programas de mejoramiento genético: la diferencia esperada en la progenie (DEP).

Mientras que las DEP tradicionales evalúan características como aumento de peso, habilidad materna y fertilidad, la metodología de la startup combina información sobre el desempeño de los animales con análisis obtenidos a partir de predicciones genómicas para anticipar el potencial de rentabilidad transmitido por toros y hembras reproductoras a sus descendientes.

A partir del ADN obtenido de muestras de pelo de la cola del animal, la plataforma identifica las combinaciones genéticas directamente relacionadas con el retorno financiero. Los investigadores detectaron regiones específicas del ADN asociadas a características genéticas que generan rentabilidad económica.

Con ello, es posible estimar el potencial de ganancias ya en la fase de engorde, independientemente del animal —una solución que, según los investigadores, es única en el mundo.

De la vaca al pollo: expansión a avicultura y piscicultura

En la producción de proteína animal, la alimentación representa más del 70% de los costos. Como los gastos fijos de la hacienda existen independientemente del desempeño del rebaño, las ganancias reales dependen directamente de la eficiencia biológica del ganado.

Al identificar tempranamente qué animales han perdido eficiencia, el productor evita gastar recursos en aquellos que ya alcanzaron su mejor desempeño.

Los algoritmos cruzaron las cercas de la ganadería bovina y llegaron a las granjas avícolas con Poultry Trader. Mientras que el ganado puede monitorearse individualmente, la identificación individual de los pollos resulta inviable, ya que un galpón alberga decenas de miles de aves simultáneamente.

El software se integra entonces a las bases de datos de las propias agroindustrias, que contienen información sobre pesajes por muestreo, volúmenes de alimento y agua suministrados. Con base en esos datos, el sistema indica el momento en que las aves deben enviarse al sacrificio para maximizar la rentabilidad del proceso y optimizar la logística.

Actualmente, alrededor de 400 instalaciones avícolas de São Salvador Alimentos utilizan la tecnología.

Más recientemente, la startup inició un proyecto piloto comercial para la piscicultura, denominado Fish Trader. La tecnología utiliza sensores subacuáticos y técnicas de visión por computadora para superar el principal obstáculo del proceso: la recopilación de datos biométricos de peces nativos, evitando sacar a los peces del agua para pesarlos y medirlos.

¿Qué significa esto para tu startup?

Este caso demuestra tres principios aplicables a cualquier emprendimiento tecnológico:

Transformar variabilidad en previsibilidad: El problema central no era la falta de datos, sino la incapacidad de convertir datos dispersos en decisiones anticipadas. Si tu industria tiene alta variabilidad natural (clima, comportamiento humano, rendimiento biológico), hay oportunidad para modelarla predictivamente.
Validar en un nicho antes de expandirse: La startup comenzó exclusivamente con bovinos, probó el modelo de negocio con Beef Trader, y recién después expandió a avicultura y piscicultura. Cada nueva vertical requirió adaptar la tecnología a restricciones diferentes (identificación individual vs. colectiva).
Generar indicadores que respondan a exigencias del mercado: Más allá del beneficio económico directo, la plataforma genera indicadores ambientales —consumo de agua, producción de desechos, emisiones equivalentes de gases de efecto invernadero— información cada vez más exigida por frigoríficos, inversionistas y compradores internacionales.

Acciones concretas que puedes implementar:

Identifica en tu sector dónde se toman decisiones basadas puramente en experiencia y no en datos. Ahí hay oportunidad para automatizar la anticipación.
Considera si tu producto puede generar métricas adicionales que respondan a regulaciones o exigencias de tus clientes (como los indicadores ambientales de la FAO, que señalan que la ganadería es responsable de alrededor del 14,5% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero de origen antropogénico).
Valida tu modelo en un nicho específico antes de escalar. La startup tardó años entre la creación (2013) y la expansión internacional.

Brasil posee el mayor rebaño comercial de bovinos del mundo y ocupa una posición destacada en la producción y exportación de carne bovina y de pollo. Según el Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE), anualmente se sacrifican alrededor de 32 millones de bovinos y 6 mil millones de pollos en el país.

Con clientes en Brasil, Paraguay y Bolivia, la startup apuesta por que las decisiones basadas en evidencias pueden aumentar simultáneamente la rentabilidad y la eficiencia de la producción animal. Ya cuenta con estructuras de gobernanza en Estados Unidos y realiza prospecciones activas en Australia.