En los últimos 50 años la demanda de alimentos de origen marino ha aumentado significativamente en todo el mundo y se estima que dicha tendencia no se detendrá. De hecho, se prevé que el consumo mundial de pesacado aumentará en un 20% desde 2016 a 2030, debido al crecimiento de la población, la expansión de la clase media y la mayor urbanización (más personas tienen acceso a los mariscos, así como a la electricidad y la refrigeración necesarias para almacenarlos).

Frente a este escenario, donde los acuicultores intentan satisfacer la demanda y a la vez preservar la biodiversidad marina, se hace cada vez más creciente la necesidad de recurrir a capacidades analíticas avanzadas para optimizar sus operaciones, costos y mejorar la gestión de los recursos oceánicos, destacó McKinsey.

En la actualidad, el 60% de los costos de los acuicultores proviene de la compra de alimentos. No obstante, gran parte dicho alimento se desperdicia porque el apetito de los peces es variable. Por tanto, sin la visibilidad de los hábitos alimenticios precisos y otros factores externos que afectan los patrones de alimentación de los peces, es un desafío saber cuánto alimento se necesita comprar.

Es por eso que utilizando datos del proveedor de alimentos sobre los comportamientos de compra de sus clientes, como productores de salmón, el equipo de McKinsey creó un modelo predictivo de aprendizaje automático que pronostica a los acuicultores con precisión cuánto y cuándo alimentar a sus peces durante todo su ciclo de vida.

La gerente senior de compromiso en McKinsey, Melissa Fitts, comentó que "esta es una visión crítica que se debe tener, ya que la cantidad necesaria de alimento se correlaciona con el peso de los peces. Y si podemos alcanzar los pesos objetivo en menos tiempo y con menos alimento, los costos de producción de pescado disminuirán y el cliente les ahorrará dinero, aumentando su lealtad".

Por su parte, el jefe de QuantumBlack para América Latina, Pepe Cafferata, destacó que "para la acuicultura o la agricultura de hoy en día, el uso de tecnología digital y analítica es fundamental. Al ser tan propensa a la volatilidad del rendimiento de los cultivos, este tipo de tecnología abre un mundo de oportunidades para una mayor productividad y sostenibilidad".

Por su parte, el científico senior de datos en QuantumBlack, Guillaume Baquiast, aseguró que "hay muchas variaciones en el crecimiento de los peces que generalmente no se explican. Poder predecir la tasa de crecimiento y recomendar la cantidad correcta de alimentos está cambiando el juego".

Se estima que a medida que el modelo se integra en las formas de trabajo del proveedor de alimentos, los acuicultores aumenten su productividad hasta en un 8%.

Según Cafferata, "lo importante es que el cliente se ha posicionado como algo más que un producto básico para los clientes. Ahora pueden asociarse con múltiples empresas de tecnología para ofrecer un valor agregado de asesoramiento y un nivel de confianza sin precedentes en una industria en la que muchos productores venden más de la composición de su fórmula para obtener contratos".

McKinsey está aplicando sus aprendizajes de otras industrias para crear un centro de excelencia analítico avanzado para el cliente. Este verano, comenzaron a probar dispositivos IoT, como alimentadores de programas que proporcionan cantidades exactas de alimentos y cámaras de visión por computadora que estiman la masa corporal, el peso y el movimiento. También están construyendo un lago de datos basado en la nube que eventualmente transmitirá datos en tiempo real a los múltiples modelos de análisis avanzado.

"Para la acuicultura o la agricultura de hoy en día, el hecho de contar con la tecnología digital y analítica es fundamental. Siendo tan propenso a tal volatilidad en el rendimiento de los cultivos, este tipo de tecnología abre un mundo de oportunidades para una mayor productividad y sostenibilidad", concluyó Cafferata.