La IA que está transformando la gestión de datos en la salmonicultura
Bitácoras, planillas, resultados de laboratorio y reportes regulatorios generan una creciente carga administrativa. La IA permite ordenar estos flujos, reducir tareas repetitivas y fortalecer la trazabilidad.
Published
En un centro de cultivo se genera información de manera permanente. Por eso, el desafío ya no pasa únicamente por producir bien, sino también por registrar lo que ocurre, ordenar esos antecedentes y lograr que estén disponibles cuando alguien los necesita para tomar una decisión, elaborar un informe o responder ante un requerimiento.
En ese recorrido conviven bitácoras de turno, controles operacionales, resultados de laboratorio, correos electrónicos, planillas y documentos internos que muchas veces pasan por distintas manos antes de transformarse en información útil. Entre medio aparecen horas destinadas a digitar datos, diferencias de formato, registros duplicados y antecedentes que pueden resultar difíciles de reconstruir justamente cuando más se necesitan.
Y no se trata sólo de eficiencia administrativa. En julio, la Corte Suprema dejó firme una multa de 3.000 UTM contra una empresa acuícola y otra de 150 UTM contra el administrador de un centro de cultivo en el Lago Llanquihue, por incumplir el deber de mantener libre de residuos el área entregada en concesión. Más allá de las particularidades del caso, situaciones como ésta muestran que la calidad, consistencia y disponibilidad de la información también pueden tener consecuencias operacionales, ambientales y legales.
“En muchas empresas, el problema no es que falten datos. El problema es que están dispersos, llegan tarde o requieren demasiado trabajo manual para transformarse en información útil, con la cual decidir”, explicó Marco Chávez, cofundador de Muze AI Consulting.
Menos digitación, más criterio
Es precisamente en esas tareas donde la inteligencia artificial comienza a encontrar un espacio. No para reemplazar el conocimiento de quienes trabajan en centros de cultivo, laboratorios u oficinas técnicas, sino para hacerse cargo de labores menos visibles y que consumen bastante tiempo. Una bitácora manuscrita, una fotografía o un documento escaneado, por ejemplo, puede requerir minutos de revisión, digitación y validación antes de incorporarse a una planilla. Con herramientas de lectura documental, esa información puede estructurarse automáticamente, conservar el documento original para una revisión posterior y transformar un trabajo manual de varias horas en segundos.
“La idea no es confiar ciegamente en una máquina. Es reducir la carga repetitiva y permitir que el equipo concentre su tiempo en lo que requiere experiencia: revisar, interpretar y actuar”, señaló Chávez. Esta misma lógica puede aplicarse a informes de laboratorio, controles internos o documentación administrativa, donde la IA puede extraer datos, compararlos con reglas previamente definidas y generar alertas, dejando la información disponible para que las personas la revisen y tomen decisiones.
Así, si un resultado de laboratorio llega en formato PDF, la herramienta puede identificar los valores relevantes, contrastarlos con rangos establecidos y levantar una alerta cuando alguno merece atención. La decisión continúa siendo humana; lo que cambia es la velocidad con que la información llega hasta quien debe evaluarla.
Un desafío de procesos
Automatizar, sin embargo, no significa necesariamente partir comprando una nueva plataforma o incorporar inteligencia artificial porque se ha transformado en una tendencia. El primer paso es mirar cómo trabaja realmente el equipo e identificar dónde se pierden horas, qué tareas se repiten y cuáles son los flujos que generan mayores dificultades. En algunas compañías puede tratarse de consolidar antecedentes para reportes regulatorios; en otras, de evitar que un mismo dato se transcriba varias veces desde una bitácora, un correo y una planilla, o de ordenar el tránsito de documentos entre centros de cultivo, áreas técnicas y administración.
Por eso, el punto de partida más efectivo suele ser acotado; escoger un proceso frecuente, que genere dificultades y cuyo resultado pueda medirse. “Es más útil partir por una tarea concreta que hoy consume muchas horas, validar el flujo con las personas que lo usan y después escalar. La tecnología debe adaptarse al trabajo real, no obligar al equipo a cambiar su forma de operar sin sentido”, planteó Christopher Chávez, cofundador y Business Manager de Muze AI Consulting.
Trazabilidad como principio
Ganar velocidad no puede significar perder trazabilidad. Una automatización correctamente diseñada debiera facilitar precisamente lo contrario; que una persona pueda volver al dato original, conocer de dónde provino, cuándo fue incorporado y qué validaciones tuvo antes de utilizarse. Esta capacidad cobra especial relevancia en una industria sometida a exigencias sanitarias, ambientales y regulatorias, donde las relocalizaciones de concesiones, los informes ambientales y los mecanismos de evaluación continúan siendo materias activas de discusión.
Tener procesos internos más ordenados no resolverá por sí solo esos desafíos regulatorios, pero sí puede entregar una base más sólida para preparar antecedentes, responder a requerimientos y disminuir el riesgo de errores administrativos. En ese sentido, la trazabilidad no sólo consiste en almacenar información, sino también en poder reconstruir su recorrido cuando sea necesario.
Tecnología sobre lo existente
Otro temor frecuente es que avanzar en digitalización obligue a reemplazar los sistemas que una empresa ya utiliza o a trasladar información sensible hacia plataformas externas. Sin embargo, muchas automatizaciones pueden desarrollarse sobre herramientas que ya forman parte del trabajo cotidiano, como Microsoft 365, SharePoint, Teams, Outlook, Excel o Power Platform. La lógica no es sumar otra capa de complejidad, sino conectar mejor esos flujos: que un documento recibido por correo pueda clasificarse, que determinados datos lleguen a una base definida, que una alerta se active cuando corresponda y que el equipo mantenga visibilidad sobre todo el proceso.
“Para la salmonicultura, el valor de esta transformación no está en imaginar una operación ‘sin personas’, sino en liberar tiempo para la supervisión, el análisis y la mejora continua. En una actividad compleja y altamente regulada, la tecnología puede acelerar los procesos, pero la interpretación de la información y las decisiones siguen estando en manos de las personas”, precisó Christopher Chávez.
