@Tech: IA y genética elevan 30% la rentabilidad ganadera

Una plataforma brasileña predice el mejor momento para vender cada animal

La startup brasileña @Tech, nacida en 2013 en la Escuela Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ) de la Universidad de São Paulo (USP), asegura haber elevado hasta un 30% la rentabilidad de feedlots de carne bovina gracias a una plataforma que combina básculas inteligentes, visión por computadora, big data y predicción genómica. Su módulo estrella, Beef Trader, ya se extendió a cerca de 400 granjas avícolas de la empresa São Salvador Alimentos con Poultry Trader y arrancó pruebas comerciales en piscicultura con Fish Trader.

Para un founder agrotech, el caso importa por una razón concreta: la alimentación representa más del 70% de los costos en producción de proteína animal, según datos citados por la propia compañía a partir del IBGE brasileño. Ajustar en pocos puntos porcentuales la conversión alimenticia — kilos de alimento por kilo de carne — se traduce en millones de reales en una industria que en Brasil sacrifica unos 32 millones de bovinos y 6.000 millones de pollos al año, siempre según el Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística.

Cómo funciona Beef Trader en el feedlot

Beef Trader instala básculas en los puntos de paso de los animales — bebederos y comederos — de modo que cada ejemplar se pesa solo, sin manejo ni estrés. El sistema cruza ese peso individual con información zootécnica y con indicadores económicos en tiempo real, como el precio de la arroba (15 kilos), para proyectar cuánto dinero puede generar todavía un animal si permanece en el establecimiento.

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A partir de esa proyección, la plataforma calcula varios escenarios de venta y permite ejecutar una práctica conocida en el sector como "descasque de lotes": retirar primero a los animales con menor conversión alimenticia y dejar más tiempo en engorda a los de mejor desempeño. En pruebas realizadas por la propia @Tech, según el reportaje original de Roseli Andrion para Agência FAPESP, esa estrategia habría elevado la rentabilidad de la bovinocultura de corte hasta un 30%.

"El principal diferencial no es acompañar el crecimiento de los animales, sino anticipar decisiones que normalmente dependen de la experiencia del productor", resume Marcos Iguma, ingeniero agrónomo y director de operaciones de @Tech, en declaraciones recogidas por FAPESP.

Genómica como segundo eje

La capa genética es la pieza que separa a @Tech de un software de manejo estándar. El equipo reforzó un indicador clásico en programas de mejora — la diferencia esperada en la progenie (DEP) — cruzando datos de performance animal con predicciones genómicas obtenidas del ADN de muestras de pelo de la cola.

El resultado, según la startup, es un puntaje que estima el potencial de rentabilidad que un toro o una matriz transmitirá a su descendencia. La compañía afirma haber identificado regiones específicas del ADN asociadas a rasgos con retorno económico directo, y asegura que la solución ya se aplica a razas bovinas de carne, a cebuinos y, más recientemente, a bovinos de leche.

De bovinos a aves y peces

La segunda vertical, Poultry Trader, resuelve un problema inverso: en avicultura no es práctico identificar individualmente a las aves — un galpón concentra decenas de miles —, así que el software se integra a las bases de datos de las propias agroindustrias (pesajes por muestreo, volúmenes de alimento y agua suministrados) para recomendar el mejor momento de envío a faena. Hoy, según FAPESP, cerca de 400 aviarios de São Salvador Alimentos usan la herramienta.

En piscicultura, Fish Trader está en fase piloto comercial. La recolección de biometría de peces nativos suele requerir sacarlos del agua, algo que los estresa, empeora la conversión y altera parámetros como temperatura y pH. La propuesta de @Tech es usar sensores subacuáticos y visión por computadora para medirlos sin manipulación.

El ángulo ambiental: ESG con datos

La plataforma también emite indicadores de consumo de agua, generación de residuos y emisiones equivalentes de gases de efecto invernadero. Esos reportes responden a una exigencia creciente de frigoríficos, inversionistas y compradores internacionales. El dato de contexto es el que cita FAO: la ganadería representa alrededor del 14,5% de las emisiones globales de origen humano.

Esa métrica importa porque cada vez más cadenas de retail y alimentos piden trazabilidad de emisiones por kilo de carne. Llevar ese dato al报告 — y demostrar que el ajuste fino en conversión alimenticia reduce la huella por animal — abre la puerta a sobreprecios y a financiamiento vinculado a sostenibilidad.

Presencia regional y planes globales

@Tech tiene clientes en Brasil, Paraguay y Bolivia, mantiene estructuras de gobernanza en Estados Unidos y realiza prospección activa en Australia, según su director de operaciones. El proyecto cuenta con apoyo del programa PIPE de la FAPESP y de la Asociación Brasileña de Desarrollo Industrial (ABDI).

¿Qué significa esto para tu startup?

Aunque el caso está lejos del software puro, hay tres lecciones transferibles a founders agrotech y de deeptech en Hispanoamérica:

Apuntá a la variable que más duele en la cuenta de resultados. En proteína animal es el alimento (>70% del costo). En otros sectores agro suele ser el agua, la energía o el flete. Capturar data granular de esa variable es la palanca que justifica el software.
Sumá una capa de datos que el cliente no puede generar solo. @Tech no compite con las básculas o los sensores: los integra y agrega genómica + indicadores económicos en tiempo real. El producto real no es el hardware, sino el modelo que combina fuentes que el productor tenía desconectadas.
Empezá por un vertical y expandí con lógica. Primero carne, luego aves, luego peces. Cada vertical reutiliza el mismo motor pero adapta la captura de datos a la biología del animal. Esa progresión acorta los ciclos de venta: cada nuevo cliente en Brasil o Paraguay es una referencia para el siguiente país.

Dos acciones concretas esta semana:

Auditar en qué porcentaje del costo operativo de tu cliente objetivo se concentra una sola variable y construir un caso de cuánto vale mejorar esa variable un X%. Sin ese número, la venta de IA suena a buzzword.
Mapear fuentes de datos públicas (IBGE, FAO, organismos locales equivalentes) que puedas usar gratis para entrenar o validar tu modelo. En LATAM, ese tipo de datasets abiertos sigue siendo una ventaja competitiva subestimada.