Datos en avicultura: ¿adiós a la conversión alimenticia?

Benjamín Ruiz: "El manejo de datos necesita brindarnos valor, por lo que hay que recopilar los números correctos y entenderlos muy bien en conexión con los procesos que representan, para que nos ayuden a predecir".

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monkeybusinessimages | Bigstockphoto
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Durante la expo VIV Europe en Utrecht, Holanda, se presentaron muchas novedades en el ámbito de la producción avícola. Solo por eso vale la pena asistir a estos eventos europeos.

Hubo varias cosas, pero quizás una de las que más me llamó la atención fue la bioestadística y el big data en producción avícola. Había, sobre todo en el área de novedades, varias empresas dedicadas al monitoreo de las granjas y al software para manejar los datos emanados de ellas. ¿Todo con qué fin? Recabar información, organizarla y encontrar patrones repetitivos que nos ayuden a decidir. Y con el uso del omnipresente celular.

En mi blog anterior hablaba sobre la robótica y la nanotecnología en producción avícola. Esto va en serio: la avicultura se está transformando, aunque no nos demos cuenta. Va a parecer un poco burdo lo que voy a decir, porque seguro que muchas empresas avícolas latinoamericanas están ya con las nuevas tecnologías, pero quizás ya es hora de salir de la ganancia de peso y la conversión alimenticia como únicas variables en la toma de decisiones.

El manejo de datos necesita brindarnos valor, por lo que hay que recopilar los números correctos y entenderlos muy bien en conexión con los procesos que representan, para que nos ayuden a predecir. Debe cubrir el rango y variabilidad de lo que nos interesa. Y esto no debe ser semanalmente: debe ser constante.

Desde luego, esto de los datos y las predicciones no es nada nuevo. Hace unos 25 años trabajé con el modelo de crecimiento IGM en Novus y ya entonces se veía la riqueza de datos que puede haber para las empresas avícolas en las casetas.

Una cosa que también me quedó claro es que, además de tener veterinarios, nutriólogos, zootecnistas, químicos y otros profesionales, vamos a necesitar incorporar expertos en datos (más allá del clásico departamento de TI), que interaccionen con todos los primeros, que son los que entienden los procesos. ¿Ustedes qué piensan?

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