22/01/2026

¿Pueden los modelos proxy basados en SIG estimar la capacidad de producción acuícola?

Investigadores en España dicen que una tecnología avanzada de mapeo de datos puede ayudar a determinar las capacidades de carga de las zonas marinas designadas para la acuicultura.
  Utilizando una herramienta de evaluación basada en el Sistema de Información Geográfica (SIG), el equipo demostró que el porcentaje de áreas de alta capacidad en zonas asignadas preseleccionadas aumentaba cuando los factores autolimitantes se establecían en sus valores máximos, siendo 'toneladas de alimento por hectárea' las que tenían el impacto más significativo.
  Estos factores autolimitantes están vinculados a buenas prácticas, como la reducción del volumen de alimento o la mejora de la organización espacial dentro de las zonas de concesión. Los resultados del estudio, realizado por los doctores Linda Fourdain, Aitor Forcada, Pablo Sánchez-Jerez y Kilian Toledo-Guedes de la Universidad de Alicante (Alicante, España), demuestran cómo una capa de capacidad de carga basada en indicadores indirectos puede respaldar la planificación espacial y la gestión adaptativa de la acuacultura de peces de aleta en el Mediterráneo.
  'Nuestra investigación demuestra cómo las herramientas basadas en SIG pueden ayudar a cerrar la brecha entre los mapas de zonificación y la práctica real de la acuacultura,' declaró la Dra.  Fourdain, autora principal del estudio, al Advocate. 'Al estimar la capacidad de carga productiva dentro de las zonas asignadas en el Mediterráneo español, mostramos cómo la planificación basada en la ciencia puede orientar un uso más eficiente del espacio, reducir los riesgos ambientales e identificar áreas de alto potencial para futuras granjas. Este enfoque apoya tanto a los responsables políticos como a los productores en el desarrollo de una acuacultura sostenible, resiliente y mejor integrada con la gestión costera.'
  La planificación espacial de la acuacultura es un componente temático de la planificación espacial marina (PEM) que se centra en identificar ubicaciones idóneas, determinar escalas adecuadas y gestionar las operaciones de cultivo para alinearlas con los objetivos ambientales, minimizando a la vez los conflictos con otros usos del océano. La PEM es un proceso público, basado en el ecosistema, para analizar y asignar las actividades marítimas con el fin de minimizar los conflictos y promover la sostenibilidad. Desempeña un papel fundamental para garantizar el crecimiento sostenible de la acuacultura, equilibrando los límites ecológicos y las actividades humanas.
  En el Mediterráneo, este componente o capa se operacionaliza mediante zonas asignadas a la acuacultura (ZAAs): áreas formalmente identificadas como el principal sitio para la acuacultura, donde se han estudiado las condiciones biofísicas, socioeconómicas y de gobernanza para apoyar la actividad con un riesgo o superposición mínimos.
  Las ZAAs dentro de la PEM se consideran una herramienta eficaz para abordar muchos de estos factores y fomentar un enfoque participativo, facilitando el consenso entre las partes interesadas. En este sentido, las ZAAs representan una valiosa herramienta transnacional e intersectorial que permite enmarcar las actividades acuícolas dentro de la PEM y pueden definirse como áreas resultantes de un proceso de zonificación de la planificación física donde no existen interferencias negativas con otras actividades o usuarios costeros y las condiciones ambientales permiten el desarrollo de la actividad.
  El estudio utilizó un modelo proxy basado en SIG para evaluar la capacidad de carga productiva de las zonas asignadas a la acuacultura en la región Mediterránea de España. El modelo integra datos georreferenciados sobre factores como la distancia a los hábitats, la profundidad, la velocidad de las corrientes y el empleo. El área de estudio se dividió en celdas de 1×1 km, eliminándose las áreas no aptas según los criterios de zonificación. Se analizaron por separado tres factores autolimitantes: el coste unitario de producción, las toneladas de alimento por hectárea y la disposición de las jaulas.
  Los resultados del análisis de la capacidad de carga revelaron una variabilidad espacial significativa en la capacidad de carga entre las diferentes Comunidades Autónomas de España. La Comunidad Valenciana posee la mayor superficie de Áreas de Conservación Agrícola (251.856 ha), seguida de Cataluña (174.113 ha) y Andalucía (122.035 ha). La mayoría de estas áreas se clasifican como de Capacidad de Carga Media (CCM), siendo Andalucía la única región con una CCM (13,1 por ciento). La distribución de las áreas de baja capacidad de carga (BCC) es variable, presentando la Comunidad Valenciana la mayor proporción (23,3 por ciento).
  En cuanto al impacto de los factores autolimitantes en la capacidad, estos factores influyen significativamente en la clasificación de la capacidad de carga en las AZA. La proporción de áreas de HCC aumenta cuando los factores autolimitantes se establecen en valores máximos, particularmente las toneladas de alimento por hectárea. En el escenario mínimo, las áreas de LCC comprenden el 37,9 por ciento del total, mientras que en el escenario máximo, esto se reduce al 2,4 por ciento. El factor 'costo unitario de producción' muestra un impacto mínimo en la capacidad de carga en comparación con los aportes de alimento y la disposición del espacio.
  En cuanto a la integración de los modelos GIS y de capacidad de carga, los resultados también demostraron la viabilidad de combinar modelos de capacidad de carga con herramientas GIS para mejorar el desarrollo sostenible de la acuacultura en el Mediterráneo español. El modelo resultante integra factores técnicos, ambientales, sociales y económicos; estima la capacidad de carga de producción en zonas AZA pre-identificadas; las herramientas SIG facilitan la superposición de capas de información para una mejor toma de decisiones; y es adaptable y debe actualizarse periódicamente con nuevos datos y comentarios de las partes interesadas.
  'Nuestros hallazgos demuestran cómo una capa de capacidad de carga basada en proxy puede apoyar la planificación espacial y la gestión adaptativa de la acuacultura de peces del Mediterráneo,' afirmaron los autores.
  Los factores ambientales son importantes e influyen significativamente en la capacidad de carga de la acuacultura, afectando la viabilidad de la producción y la sostenibilidad ecológica. La profundidad es un determinante crítico para la distribución de la capacidad de carga, y las zonas poco profundas suelen designarse como de Baja Capacidad de Carga (BCC). Las zonas de Alta Capacidad de Carga (ACC) se encuentran típicamente a profundidades superiores a 50 metros, beneficiándose de una mejor dispersión de desechos y circulación del agua. Las áreas con corrientes rápidas mejoran la oxigenación y la dispersión de nutrientes, optimizando las condiciones para la acuacultura.
  Este estudio refleja la importancia de considerar factores autolimitantes, donde los acuacultores podrían mejorar su capacidad a través de la implementación de las mejores prácticas acuícolas. El modelo representa una herramienta valiosa para las aplicaciones de gestión por parte de las administraciones públicas y los acuacultores. Puede facilitar el otorgamiento de nuevas concesiones o identificar sitios con una capacidad de carga significativa, ayudando en procesos informados de toma de decisiones.
  Con los avances continuos en inteligencia artificial, estas técnicas ahora pueden automatizar el procesamiento de datos, refinar las ponderaciones de los factores y mejorar la precisión predictiva en las evaluaciones de capacidad de carga basadas en SIG, transformando así los modelos en herramientas dinámicas de apoyo a la toma de decisiones que brindan información en tiempo real y de alta precisión para la planificación y gestión espacial de la acuacultura.
  'El valor práctico de los modelos de capacidad de carga basados en GIS depende en última instancia de dos facilitadores: el acceso a los datos y la capacidad de los usuarios finales para ejecutar los flujos de trabajo. Con la capacitación específica del personal, el software de código abierto como QGIS (QGIS.org, 2023) y la documentación clara y paso a paso, las agencias públicas y las empresas acuícolas pueden desbloquear todo el potencial de estos modelos, convirtiéndolos en herramientas poderosas para la toma de decisiones informadas y una planificación y gestión espacial más eficientes,' concluyeron los autores. 'Por lo tanto, recomendamos que el soporte técnico y los protocolos de intercambio de datos se desarrollen en paralelo con la implementación del modelo para que los tomadores de decisiones puedan pasar de mapas de idoneidad estáticos a actualizaciones de zonificación rutinarias basadas en evidencia.'

  Por Darryl Jory, Ph. D.
Fuente: Global Seafood

02/01/2026

Los reinicios de RAS en salmónidos aumentan la posibilidad de sabores terrosos

Los sabores terrosos y a moho causados por los metabolitos microbianos geosmina (GSM) y 2-metilisoborneol (MIB) siguen siendo un reto importante para los productores de salmón en sistemas terrestres.
  Estos compuestos, provocan sabores desagradables en los peces producidos en sistemas de acuicultura en recirculación (RAS) y pueden derivar en percepción negativa por parte del consumidor, reducción del precio del producto y disminución de los ingresos cuando se detectan en los filetes.   Una nueva investigación dirigida por John Davidson y Curtis Crouse, del Freshwater Institute de The Conservation Fund, ha analizado el efecto que la maduración de los RAS tienen en la producción de estas sustancias que afectan al sabor de los salmones.
  Hasta ahora, el único método efectivo para eliminarlos es la depuración antes de la cosecha, aunque no dejan de ser una solución de remediación que aumenta los costes, la mano de obra y el consumo de agua.
  En el estudio se compararon sistemas RAS maduros, operados de forma continua durante 2,5 años, con sistemas inmaduros desinfectados y reiniciados, y demuestra que la madurez microbiana atenúa de forma significativa la formación de off-flavour.
  En las unidades inmaduras, los niveles de GSM y MIB en el agua alcanzaron picos de 35–40 ng/L, mientras que los sistemas maduros mantuvieron concentraciones por debajo de 13 ng/L. Los niveles en los filetes mostraron la misma tendencia. A los dos meses, la geosmina alcanzó 696 ± 31 ng/kg en los sistemas inmaduros, frente a 247 ± 30 ng/kg en los maduros. El estudio concluye: 'En última instancia, los RAS microbianamente maduros minimizaron el off-flavour en el agua y en la carne del salmón.'
  Los autores constataron que los problemas de off-flavour no estaban impulsados por la cantidad de microbios productores de estos compuestos. Informan de que 'la abundancia de organismos productores de off-flavour no estuvo asociada con las tendencias de off-flavor.'
  En cambio, los sistemas inmaduros presentaron niveles más elevados de amonio, nitrito, sólidos en suspensión, bacterias heterotróficas y, especialmente, un mayor 'color verdadero', un parámetro asociado a la materia orgánica disuelta.
  El análisis mediante aprendizaje automático identificó el color verdadero como 'la característica más importante que afecta a la geosmina', mientras que el fósforo total y los sólidos en suspensión fueron factores clave que influyeron en la presencia de MIB. En contraste, los sistemas maduros mantuvieron una nitrificación y una composición microbiana más estables, condiciones que favorecieron una producción de off-flavour consistentemente menor.
  Para los operadores de RAS, los resultados ponen de relieve una estrategia práctica y preventiva: mantener la continuidad operativa a largo plazo y evitar interrupciones que reinicien los biofiltros.
  Los microbiomas maduros y estables ofrecieron una conversión de nutrientes más eficiente y mucha menos variación en las comunidades microbianas, lo que ayudó a suprimir GSM y MIB. Limitar la formación de off-flavour dentro del propio sistema de engorde podría reducir la dependencia de la depuración, un proceso que requiere tanques adicionales, agua y periodos de ayuno, y que en última instancia disminuye la eficiencia operativa.
  Como señalan los autores, mantener condiciones microbianas y de calidad de agua favorables puede ofrecer 'una solución menos complicada y de menor coste para este desafío del sector.'
  Fuente: misPeces
  Referencia
Davidson, John; Crouse, Curtis; Lepine, Christine; Ranjan, Rakesh; Stangroom, Julianna; Poley, Jordan; y Good, Christopher (2025). Comparing off-flavor trends in freshwater recirculating aquaculture systems with microbially mature or immature biofilters while growing Atlantic salmon Salmo salar. Journal of the World Aquaculture Society, 56:e70067.

31/12/2025

Acuicultura inteligente: el salto a las soluciones digitales en Latinoamérica

Por Iván Franco

Durante décadas, la competitividad en este sector dependió de la experiencia, es decir del conocimiento empírico de quienes viven el ciclo productivo día a día. Esa sabiduría práctica sigue siendo esencial, pero ya no es suficiente. Hoy, la verdadera ventaja está en la capacidad de transformar los datos -los registros de producción, consumo, rendimiento, clima, costos y mercado- en decisiones que generen valor.
Del dato disperso a la visión integrada
El problema no es la falta de datos, sino la falta de integración, de visión y de conexión entre ellos. En muchas empresas acuícolas, la información fluye en silos: hojas de cálculo, reportes dispersos, correos, sistemas que no se comunican entre sí. Cada área ve una parte del negocio, pero nadie observa el todo. En esa fragmentación se pierden oportunidades, eficiencia y rentabilidad.

Frente a este escenario, la digitalización aparece como un punto de inflexión. No se trata de llenar las granjas de sensores o de invertir en maquinaria más sofisticada, eso es solo una parte del proceso. La verdadera transformación ocurre cuando esos datos se vuelven inteligencia, y ahí es donde los sistemas de inteligencia digital aplicada están marcando el cambio de época.
La inteligencia digital como nuevo motor del crecimiento
Estos sistemas representan el aterrizaje práctico del conocimiento tecnológico, permiten que productores, cooperativas y empresas medianas accedan a herramientas avanzadas de análisis, simulación y pronóstico, sin necesidad de infraestructura propia o grandes inversiones iniciales. Todo sucede en la nube: plataformas flexibles, escalables y en constante aprendizaje. Los tableros de control permiten visualizar, comparar y anticipar; los algoritmos ayudan a predecir comportamientos de mercado o variaciones en el rendimiento. En síntesis, la inteligencia digital convierte la información en estrategia.

Esta revolución es particularmente significativa en Latinoamérica, una región donde el talento abunda, pero los recursos suelen ser limitados. Las soluciones digitales rompen esa barrera estructural: ya no se necesita un departamento de tecnología ni servidores locales para tener acceso a modelos predictivos o análisis avanzados. Basta con una conexión a internet y la voluntad de tomar decisiones basadas en evidencia.
Pensar con datos, decidir con visión
El cambio que esto genera va más allá de lo operativo, transforma la mentalidad empresarial. Donde antes reinaba la intuición, ahora surge la predicción; donde antes se reaccionaba, ahora se anticipa. Los líderes del sector comienzan a tomar decisiones con base en probabilidades y escenarios, no solo en la experiencia o el instinto. El resultado es una industria más preparada para enfrentar la volatilidad de los costos, los retos ambientales, las exigencias regulatorias y las fluctuaciones del mercado global.

En el terreno práctico, esto se traduce en una nueva forma de gestión. Imaginemos un sistema capaz de indicar el momento óptimo para cosechar, prever la demanda en los principales mercados, ajustar precios según la estacionalidad o alertar sobre variaciones críticas en el rendimiento, todo integrado, visual y accesible. Esa es la promesa de la inteligencia digital aplicada a la acuacultura: información que respira, se actualiza y actúa.

Pero lo más importante es que este cambio no llega como una imposición externa, sino que está emergiendo desde la propia región, desde las necesidades reales de quienes producen, exportan y gestionan. Latinoamérica no necesita copiar modelos de digitalización europea o asiática, necesita soluciones que comprendan su diversidad, su clima, sus canales de distribución y su cultura de negocio. Es decir, soluciones que no se limiten a automatizar procesos, sino que piensen junto con el productor.

Entonces, la digitalización no es un fin en sí misma, sino un medio para fortalecer la inteligencia colectiva de la industria. El futuro de la acuicultura no pertenecerá a quien tenga más estanques o más toneladas, sino a quien entienda mejor su propio sistema productivo, a quien logre ver patrones, anticipar movimientos y responder con agilidad.
Un mar de oportunidades por navegar
No se trata de subirse a la ola tecnológica por moda, sino de entender que los datos bien leídos, pueden cambiar el destino de una empresa. La digitalización no reemplaza la experiencia: la potencia. Y cuando la ciencia de los datos se une con la sabiduría del productor, la acuicultura latinoamericana se vuelve verdaderamente competitiva.
  Por Iván H. Franco S.
Fuente: All Aquaculture Magazine  

27/10/2025

Tecnología e innovación en acuicultura: el futuro sostenible de la producción acuícola

Por Vanessa Olszewski

En América Latina, especialmente en Argentina, el sector enfrenta desafíos como la variabilidad climática, la sanidad de los cultivos y el acceso a la tecnología, pero también tiene un vasto potencial para convertirse en un referente en innovación acuícola, apoyado en inversión pública y privada.
1. Digitalización y monitoreo en tiempo real
El creciente uso del Internet de las Cosas (IoT) en la acuicultura ha permitido el monitoreo continuo y remoto de parámetros ambientales en tanques, estanques y sistemas RAS. Los sensores inteligentes miden variables como temperatura, pH, oxígeno disuelto, salinidad, turbidez, amoníaco y nitrito, enviando datos en tiempo real a plataformas de análisis. Esto permite una gestión automatizada y predictiva, aumentando la eficiencia y reduciendo los costos operativos (Valenti y otros, 2021).

Además, se utilizan drones y vehículos submarinos no tripulados (ROV) para el monitoreo visual y la recolección de datos en estanques extensos, lo que ayuda a detectar enfermedades de manera temprana e identificar fallas estructurales.
2. Alimentación de precisión y nutrición personalizada
El alimento representa el mayor costo en acuicultura, representando hasta el 60-70% del total. Los sistemas de alimentación automatizados, integrados con cámaras submarinas y algoritmos de inteligencia artificial, permiten ajustar el suministro de alimento según el comportamiento de los peces y su demanda, evitando el desperdicio y mejorando las tasas de conversión alimenticia (FAO, 2020).

Las tecnologías ómicas (genómica, transcriptómica y metabolómica) están revolucionando la formulación de dietas, permitiendo el desarrollo de alimentos personalizados que optimizan la salud, el crecimiento y la resiliencia de los animales. Ingredientes alternativos, como harinas de insectos, microalgas, subproductos agroindustriales y probióticos, han cobrado relevancia por su sostenibilidad y eficiencia nutricional (INIDEP, 2022).
3. Bioseguridad, sanidad animal y biotecnología
Las enfermedades representan uno de los mayores desafíos en la acuicultura comercial. Las nuevas técnicas de diagnóstico molecular rápido, como la PCR en tiempo real y los biosensores, permiten la identificación rápida y precisa de patógenos, facilitando la gestión sanitaria (INIDEP, 2022).

La biotecnología también ofrece soluciones como vacunas recombinantes y vectores de ADN, que reducen la necesidad de antibióticos y aumentan la resistencia de las especies cultivadas. La edición genética, mediante la tecnología CRISPR-Cas9, abre posibilidades para seleccionar animales más robustos, con mejor adaptación ambiental y menor susceptibilidad a enfermedades.
4. Sistemas de recirculación acuícola y bioflocs
Los sistemas de recirculación acuícola (RAS) y la tecnología de bioflocs (BFT) promueven la sostenibilidad al minimizar el uso de agua y tratar los residuos dentro del sistema. Los bioflocs consisten en agregados microbianos que transforman los nutrientes residuales en biomasa aprovechable para los peces, mientras que los RAS utilizan filtros biológicos y físicos para mantener la calidad del agua en entornos cerrados (FAO, 2020; Valenti). y otros, 2021).

Estas tecnologías permiten una producción intensiva y controlada, con una reducción significativa de la huella hídrica y de las emisiones contaminantes.
5. Inteligencia artificial, máquina aprendizaje y automatización 
El uso de algoritmos de aprendizaje automático se ha aplicado para predecir patrones de crecimiento, detectar signos tempranos de enfermedades, monitorear la calidad del agua y ajustar automáticamente los parámetros de los cultivos ( Gálvez y otros, 2021).
  La robótica y la automatización avanzada, incluidos los alimentadores automáticos, los limpiadores de tanques y los sistemas de gestión autónomos, han revolucionado las operaciones de las granjas acuícolas, reduciendo la mano de obra y aumentando la precisión operativa.   6. Blockchain y transparencia en la cadena de valor
Para satisfacer la demanda de productos sostenibles y seguros por parte de los consumidores, la implementación de blockchain en la acuicultura ha cobrado relevancia. Esta tecnología permite el registro inmutable y transparente de todas las etapas de producción, garantizando una trazabilidad completa y facilitando auditorías y certificaciones (Gálvez y otros, 2021).
  Esto fortalece la confianza en los mercados internacionales y abre las puertas a productos de alta calidad, certificados y con garantías ambientales y sociales.
7. Oportunidades y desafíos en Argentina y Latinoamérica
Argentina cuenta con condiciones naturales favorables para el desarrollo de la acuicultura, en particular para especies nativas como el pacú, el surubí y el dorado. Proyectos gubernamentales e instituciones de investigación, como el INIDEP, han promovido la incorporación de tecnologías de vanguardia y la capacitación técnica.

A nivel regional, iniciativas como el programa 'Acuicultura de Precisión' del IICA y el BID fomentan la cooperación entre países para el desarrollo tecnológico, mejoras de infraestructura y acceso a financiamiento.

Aun así, desafíos como el acceso a la tecnología en pequeñas propiedades, la capacitación técnica especializada y políticas públicas integradas permanecen como puntos a superar para consolidar el sector.   Conclusión
La integración de tecnologías digitales, biotecnológicas y de gestión avanzada representa el camino hacia la acuicultura sostenible del futuro. Argentina, con sus recursos hídricos y biodiversidad, está posicionada para convertirse en un referente de la producción acuícola innovadora en América Latina. Invertir en innovación, capacitación y políticas públicas es esencial para que el sector contribuya eficazmente a la seguridad alimentaria, la economía verde y el desarrollo regional.   Sobre los autores
Vanessa Olszewski – Estudiante de doctorado en Ciencias Veterinarias en la UFPR
Erick Cordeiro Custodio dos Santos – Licenciatura en Ciencia Animal de la UFPR
Ananda Portella Félix – Profesora Asociada UFPR
  Referencias
FAO (2020). El estado mundial de la pesca y Acuicultura 2020. Sostenibilidad en acción . Roma: FAO.
Gálvez, J., Meza, L., & Araya, M. (2021). Trazabilidad en acuicultura mediante tecnología blockchain . Revista AquaSurTech , 6(1), 34-41.
IICA/BID (2023). Acuicultura de precisión en América Latina: tecnologías disruptivas y oportunidades regionales. San José: Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura.
INIDEP (2022). Informe Técnico: Avances en la salud de los peces y desarrollo de vacunas aplicadas a la acuicultura argentina. Mar del Plata: INIDEP.
Valenti , WC, Kimpara , JM, Preto , BL y Moraes-Valenti , P. (2021). Acuicultura en Brasil : Pasado , presente y futuro . Acuicultura Informes , 19, 100611.


Por Vanessa Olszewski, Erick Cordeiro Custodio dos Santos y Ananda Portella Félix
Fuente: All Aquaculture Magazine

23/10/2025

Revolución acuícola: inteligencia digital

Por Lilian Dena dos Santos

En este contexto surge la Acuicultura 4.0, que integra tecnologías digitales e inteligentes a los sistemas productivos. La combinación de automatización, Internet de las Cosas e inteligencia artificial permite recolectar y analizar datos en tiempo real, facilitando una gestión más precisa y eficiente.

Este artículo técnico presenta las principales innovaciones aplicadas a la acuicultura de precisión, con énfasis en sistemas automatizados y conectados que optimizan la producción, reducen pérdidas y mitigan el impacto ambiental.
Acuicultura de precisión: concepto y aplicaciones
La acuicultura de precisión es un modelo productivo que utiliza el monitoreo continuo de variables ambientales y biológicas clave, apoyado en tecnologías digitales para fundamentar la toma de decisiones. la agricultura de precisión, busca maximizar la eficiencia, reducir pérdidas y mejorar el rendimiento zootécnico.
 
Entre las tecnologías más comunes están los sensores para temperatura, pH, oxígeno disuelto, conductividad, amoníaco y nitrito; cámaras submarinas que evalúan el comportamiento de los peces (como apetito, agresividad y estrés); y plataformas con inteligencia artificial que procesan grandes volúmenes de datos para generar diagnósticos y predicciones. Los modelos predictivos estiman crecimiento, conversión alimenticia, mortalidad y aparición de enfermedades.

Estas herramientas permiten ajustar automáticamente la alimentación según la actividad de los peces, evitando exceso o déficit, y detectar precozmente enfermedades, facilitando respuestas eficaces (Imagen 1).

  Imagen 1 - Uso de IA para la identificación del bienestar ocular mediante el reconocimiento y la clasificación de exoftalmia, daño físico y opacidad ocular.
Automatización e Internet de las Cosas en la acuicultura
La automatización conectada a la IoT constituye la base operativa de la acuicultura de precisión. Sensores, actuadores y alimentadores interconectados recopilan y procesan datos en tiempo real, optimizando cada etapa del cultivo.

Se destacan alimentadores automáticos que regulan la ración según el comportamiento de los peces; sistemas de aireación y recirculación autorregulados según la calidad del agua; plataformas móviles de gestión remota; y alarmas que alertan sobre variaciones críticas en la calidad del agua. Esta conectividad reduce la supervisión constante, previene fallas y mejora la eficiencia energética, promoviendo sostenibilidad y trazabilidad.   Ejemplo 2: los diagramas muestran cómo interacturan los componentes de un sistema IoT. El entorno es monitoreado e influenciado por nodos de sensado y actuación. Una Red de Sesnores Inalámbricos está formada por los nodos y las puertas de enlace del ssitema. Los dispositivos locales del sistema IoT que procesan datos de forma local se consideran dispositivos de borde. Los datos del sistema IoT pueden alojarse en servidores locales de borde, en servidores en la nube o en ambos. El sistema IoT puede ser accesado por el usuario final a tavés de interfaces de usuario. Adaptado de Rastegari et al. (2023). 
Con la digitalización, la seguridad de los datos se vuelve esencial. Tecnologías como blockchain garantizan la autenticidad y trazabilidad mediante registros descentralizados y verificables, fortaleciendo la transparencia de la cadena productiva.

Sin embargo, la interconectividad también aumenta los riesgos cibernéticos. Por ello, es clave adoptar encriptación, autenticación multifactorial y arquitecturas distribuidas que refuercen la resiliencia de los sistemas digitales.
Desafíos y limitaciones
Pese al avance tecnológico, la adopción de soluciones digitales en la acuicultura aún enfrenta barreras significativas. Los elevados costos iniciales de sensores y equipos automatizados, la limitada conectividad en zonas rurales y la necesidad de formación técnica, especialmente para pequeños produtores, restringen su implementación a gran escala. Además, el mantenimiento y la calibración regular de los sensores son indispensables para garantizar la fiabilidad de los datos.

Entre los desafíos operativos se destaca la acumulación de biofilm en sensores sumergidos, que compromete la precisión de las mediciones. Para mitigar este problema, se han desarrollado tecnologías de autolimpieza como chorros de aire, brazos robóticos y dispositivos ultrasónicos. En entornos con infraestructura deficiente, soluciones como paneles solares flotantes, baterías de larga duración y computación en el borde (edge computing) permiten procesar datos localmente, incluso sin conexión a la nube. Las redes LoRaWAN también se han mostrado eficaces en zonas remotas, gracias a su bajo consumo energético y amplio alcance.

Desde una perspectiva socioeconómica, la digitalización exige una reconfiguración del perfil profesional y la adaptación de procesos productivos. Para evitar la ampliación de desigualdades, es fundamental garantizar el acceso equitativo a la innovación, promoviendo la inclusión de pequeños y medianos productores.

Aunque muchas tecnologías aún se encuentran en fase piloto, la escalabilidad sigue siendo un reto. Su adopción masiva requiere validaciones en diversas especies, sistemas y contextos ambientales. En este escenario, la colaboración entre centros de investigación, empresas del sector y startups tecnológicas es esencial para asegurar la viabilidad y el retorno de las inversiones.

Frente a estos desafíos, se hace urgente el impulso de políticas públicas, líneas de crédito accesibles y programas de capacitación que democraticen el acceso a las tecnologías digitales, especialmente en países en desarrollo.
Tendencias futuras
Las tendencias tecnológicas indican que la digitalización de la acuicultura se intensificará en los próximos años, impulsada por el avance del agro digital. Destacan el uso de blockchain para trazabilidad segura, drones y robots submarinos para inspección y limpieza automatizada, algoritmos de machine learning para predicción de cosechas, diagnóstico precoz de enfermedades y control de comportamiento, así como la expansión de redes LoRa y del 5G rural.

Entre los desarrollos más prometedores está el uso de gemelos digitales (digital twins), representaciones virtuales en tiempo real que permiten simular escenarios, prever riesgos y optimizar decisiones. Noruega y Chile ya los aplican con precisión en la salmonicultura para monitorear biomasa, salud y eficiencia alimentaria, combinando esta herramienta con sistemas de monitoreo continuo basados en visión computacional e inteligencia artificial. En Brasil, aunque aún en fase experimental, proyectos con redes LoRaWAN en estanques excavados han mostrado viabilidad técnica incluso en zonas con infraestructura limitada.

Estas experiencias internacionales refuerzan la adaptabilidad de las soluciones digitales. Ejemplos como el proyecto europeo iFishIENCi, que automatiza la alimentación con IA y comportamiento animal, las plataformas accesibles desarrolladas por Eruvaka Technologies en India para pequeños piscicultores, y el uso de redes neuronales por AquaCloud en Noruega para prever cosechas y brotes, demuestran su aplicabilidad en distintos contextos.

Otro avance estratégico es la computación en el borde (edge computing), que descentraliza el procesamiento de datos, reduce la dependencia de servidores remotos y aumenta la eficiencia operativa. Tecnologías complementarias, como baterías betavoltaicas de larga duración, fuentes renovables (solar, eólica, hidrógeno) y recubrimientos antifouling basados en nanotecnología, fortalecen la autonomía y durabilidad de sensores en entornos remotos. Modelos híbridos que combinan edge computing para decisiones locales y cloud computing para análisis complejos y almacenamiento seguro han demostrado alta eficacia, especialmente en sistemas de gran escala.

La convergencia de estas soluciones anticipa una transformación estructural del sector, orientada hacia una acuicultura más sostenible, resiliente y alineada con las demandas ambientales y de mercados globalmente conectados. En este contexto, las tecnologías inteligentes también permiten desarrollar métricas ambientales precisas —como huella hídrica, eficiencia energética y emisiones— que alimentan informes de sostenibilidad y fortalecen el alineamiento con los principios ESG y los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), en particular los ODS 2, 12 y 14.

Finalmente, sensores inteligentes facilitan la generación automatizada de indicadores ESG, abarcando variables ambientales (temperatura, pH, emisiones), sociales (bienestar animal) y de gobernanza (trazabilidad con blockchain), en respuesta a la creciente demanda de transparencia por parte de los mercados.
Conclusión
La Acuicultura 4.0, al integrar automatización, IoT e inteligencia artificial, marca una nueva etapa en el sector, basada en el uso estratégico de datos para aumentar la productividad, reducir costos y mitigar el impacto ambiental. Este enfoque de precisión permite un manejo más eficiente, adaptativo y fundamentado en evidencias.

A pesar de obstáculos como altos costos iniciales, baja conectividad y escasa capacitación técnica en zonas rurales, el avance tecnológico es irreversible. Consolidar una acuicultura moderna y sostenible exige inversión constante en innovación, formación y digitalización.

El uso de indicadores ambientales inteligentes y métricas ESG refuerza el compromiso del sector con los ODS, respondiendo a la demanda global por transparencia, trazabilidad y responsabilidad socioambiental. El futuro de la acuicultura será más digital, resiliente y sostenible.

  Imagen 2 – Cámara sumergida en cultivo de salmones  
Por Lilian Dena dos Santos y Gabriel Coelho de Moura
Fuente: All Aquaculture Magazine