Columna de Opinión
La IA puede optimizar el salmón equivocado
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*Columna de opinión para Salmonexpert de Sandra Silva Pérez, consultora en inteligencia de mercados y gobernanza de datos e IA.
Una IA puede ayudar a reducir el costo de producir salmón y, al mismo tiempo, favorecer una decisión que debilite su valor comercial. No necesariamente por un error del sistema, sino porque la empresa le pidió optimizar una parte del negocio sin definir qué aspectos no estaba dispuesta a comprometer.
La contingencia internacional permite mirar ese riesgo sin recurrir a la ciencia ficción. El 16 de octubre, el Ministerio de la Producción de Perú anunció que no autorizará una segunda temporada de anchoveta en la zona centro-norte del país, por las condiciones biológicas y oceanográficas del recurso, clave para la producción de harina y aceite de pescado. Para una empresa que evalúa su abastecimiento, la pregunta no termina en encontrar una alternativa disponible: importa qué consecuencias tendría adoptarla.
La diversificación de ingredientes venía avanzando antes de ese anuncio. Lerøy informa que incorporó subproductos avícolas en su alimento en la primavera boreal de 2025, como resultado de un proyecto orientado a reducir emisiones y fortalecer su abastecimiento; su evaluación considera también la aceptación de mercado. No se trata, por tanto, de una respuesta improvisada a la decisión peruana ni de una dimensión que la industria desconozca.
Pero la aceptación merece atención propia. Una investigación de Nofima publicada en abril de 2026, con más de mil participantes en Francia e Inglaterra, encontró conocimiento limitado sobre el alimento del salmón y escepticismo ante ingredientes avícolas, con diferencias entre ambos mercados. Es evidencia de percepciones e intención de consumo, no una prueba de inseguridad alimentaria ni de pérdidas efectivas de ventas.
Lo relevante para la dirección de una empresa es que las preguntas técnicas y comerciales no son idénticas. Una alternativa puede responder a objetivos de abastecimiento o sostenibilidad y requerir, al mismo tiempo, una estrategia distinta frente al comprador. La inteligencia de mercados sirve para comprender esa diferencia antes de convertirla en una decisión, no solo para explicarla después.
¿Dónde entra la IA agéntica? A diferencia de una herramienta que se limita a entregar una respuesta, un agente puede utilizar sistemas y herramientas para encadenar acciones hacia un objetivo, dentro del entorno que se le habilite. La diferencia importa cuando el análisis comienza a conectarse con compras, planificación o compromisos comerciales.
Pensemos en un escenario hipotético, no en una práctica atribuida a las empresas mencionadas. Una salmonicultora encarga a un agente comparar ofertas de alimento previamente validadas por sus especialistas. El objetivo es reducir costos y asegurar disponibilidad. El agente identifica una opción conveniente y prepara una orden, pero la evaluación no incorpora una condición relevante de ciertos clientes ni la incertidumbre sobre su aceptación.
El sistema podría haber cumplido exactamente el encargo. La empresa, en cambio, todavía no habría resuelto si esa alternativa sirve para el producto, el cliente y el mercado a los que quiere llegar.
No es un argumento contra automatizar ni contra los ingredientes alternativos. Un agente bien diseñado también podría advertir esa incompatibilidad antes que una revisión fragmentada. El riesgo aparece cuando confundimos la capacidad de ejecutar con la calidad del objetivo que definimos.
Desde mi experiencia en desarrollo de mercados internacionales, reconocer una necesidad del cliente nunca fue suficiente. Había que coordinar producción, calidad, logística y condiciones comerciales para convertirla en una oferta que pudiera cumplirse. Hoy, mi formación en curso en IA agéntica en el MIT me lleva a examinar esa misma coordinación desde otro ángulo: qué decisiones podemos delegar y qué compromisos debe seguir asumiendo la empresa.
Si cada área automatiza su propia prioridad, la conexión entre sistemas puede acelerar decisiones sin resolver sus tensiones. Abastecimiento puede buscar menor costo; Operaciones, estabilidad; Comercial, continuidad con un cliente. Todas son prioridades razonables, pero no siempre conducen a la misma elección. La gerencia necesita decidir cómo se ponderan cuando entran en conflicto.
Ahí la gobernanza de datos e IA adquiere contenido comercial. No basta con saber quién autorizó una acción: importa qué evidencia se consideró, qué supuestos siguen abiertos y quién puede aceptar el riesgo de actuar con ellos. La ausencia de información sobre un comprador no debería convertirse silenciosamente en la certeza de que aceptará una nueva condición.
Antes de pedirle a una IA que reduzca costos, la gerencia debiera definir qué valor necesita resguardar. Producir a menor costo no fortalece el negocio si, al hacerlo, se debilita la razón por la que el cliente elige ese salmón.
