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AKVA Digital: la IA busca estandarizar la «mejor alimentación» en cada jaula, todos los días

En HAV Expo (Bergen), Ole Kristian Sivertsen, CEO de AKVA Digital (AKVA group ASA), planteó que el gran salto pendiente de la industria no es sumar más sensores, sino transformar datos existentes en decisiones de alimentación más precisas, consistentes y escalables.

Por Equipo editorial
6 de mayo, 2026 - 19:09 hrs.
IA: el salto pendiente en la alimentación del salmón

CEO Digital de AKVA group ASA, Ole Kristian Sivertsen. Créditos: AKVA group ASA

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La salmonicultura lleva años incorporando herramientas para alimentar mejor: cámaras, sensores, sistemas automáticos y plataformas digitales. Sin embargo, para Ole Kristian Sivertsen —CEO de AKVA Digital, AKVA group ASA— el mayor potencial sigue estando donde menos se mira: en la calidad y consistencia de las decisiones que se toman jaula por jaula, turno tras turno. Ese fue el eje de su presentación en HAV Expo, en Bergen, donde propuso un cambio de enfoque: el problema no es la falta de información, sino la dificultad de convertirla en decisiones precisas, de manera continua y a escala. El límite humano y el rol de la IA en la alimentación acuícola Sivertsen describió una escena muy conocida en los centros: un alimentador frente a múltiples pantallas, operando varias jaulas en paralelo, tomando cientos de microdecisiones por hora. En ese escenario, basta que una jaula «se complique» —una cámara que se congela, un equipo que falla, un cambio brusco de comportamiento— para que la atención se vaya a un solo punto. «No es que falte experiencia», sugirió; el límite es humano. Incluso los mejores no pueden estar en todas partes al mismo tiempo. Esa restricción se traduce en variación operativa. Según los ejemplos expuestos, la precisión en alimentación puede diferir de forma marcada incluso dentro de un mismo centro, pese a tener peces, dietas y equipamiento similares. Para el ejecutivo, esa brecha no se explica por biología, sino por precisión y consistencia: lograr que el estándar del «mejor día» no dependa de una persona o un momento, sino que se convierta en práctica diaria en toda la operación. Aquí entra la inteligencia artificial, pero con un matiz clave: no reemplazar al alimentador, sino darle soporte. La IA —planteó— puede hacerse cargo del monitoreo continuo, ordenar flujos de datos simultáneos, filtrar ruido y levantar alertas relevantes para que la persona se concentre en decisiones de criterio. En términos simples: ampliar la capacidad de atención donde hoy el trabajo humano se ve sobrepasado. El objetivo final es que la decisión número 200 de un turno mantenga la misma calidad que la primera, y que esa consistencia sea replicable entre jaulas, centros y equipos. Alimentar mejor, no menos El punto, además, no es alimentar «menos» para reducir desperdicio, sino alimentar mejor. Sivertsen insistió en que la precisión no se resume a evitar la sobrealimentación; la subalimentación también tiene costos significativos: ciclos más largos, mayor exposición a riesgos biológicos y menor desempeño al momento de cosecha. En ese marco, la IA busca apoyar el camino hacia el óptimo biológico diario: el nivel correcto de alimentación donde crecimiento, conversión y tiempo en el mar se alinean. Más allá del rendimiento productivo, el ejecutivo conectó esta idea con un desafío mayor: la previsibilidad. Operaciones más consistentes ayudan a reducir volatilidad, fortalecer el cumplimiento y mejorar la confianza externa, desde el entorno regulatorio hasta el acceso a financiamiento. En otras palabras, la precisión en alimentación no solo impacta costos; también puede convertirse en una palanca para operar con mayor estabilidad y credibilidad. Finalmente, Sivertsen señaló que este enfoque ya se está aplicando de forma operativa, con alimentación apoyada por IA en miles de jaulas, y destacó que el retorno se construye con mejoras incrementales, pero sostenidas. En una industria donde el alimento es el principal costo individual, el mensaje fue directo: cada pellet es una decisión, y escalar la «mejor decisión» es la diferencia entre administrar el alimento como gasto o usarlo como una palanca estratégica diaria.

La salmonicultura lleva años incorporando herramientas para alimentar mejor: cámaras, sensores, sistemas automáticos y plataformas digitales. Sin embargo, para Ole Kristian Sivertsen —CEO de AKVA Digital, AKVA group ASA— el mayor potencial sigue estando donde menos se mira: en la calidad y consistencia de las decisiones que se toman jaula por jaula, turno tras turno. Ese fue el eje de su presentación en HAV Expo, en Bergen, donde propuso un cambio de enfoque: el problema no es la falta de información, sino la dificultad de convertirla en decisiones precisas, de manera continua y a escala.

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El límite humano y el rol de la IA en la alimentación acuícola

Sivertsen describió una escena muy conocida en los centros: un alimentador frente a múltiples pantallas, operando varias jaulas en paralelo, tomando cientos de microdecisiones por hora. En ese escenario, basta que una jaula «se complique» —una cámara que se congela, un equipo que falla, un cambio brusco de comportamiento— para que la atención se vaya a un solo punto. «No es que falte experiencia», sugirió; el límite es humano. Incluso los mejores no pueden estar en todas partes al mismo tiempo.

Esa restricción se traduce en variación operativa. Según los ejemplos expuestos, la precisión en alimentación puede diferir de forma marcada incluso dentro de un mismo centro, pese a tener peces, dietas y equipamiento similares. Para el ejecutivo, esa brecha no se explica por biología, sino por precisión y consistencia: lograr que el estándar del «mejor día» no dependa de una persona o un momento, sino que se convierta en práctica diaria en toda la operación.

Aquí entra la inteligencia artificial, pero con un matiz clave: no reemplazar al alimentador, sino darle soporte. La IA —planteó— puede hacerse cargo del monitoreo continuo, ordenar flujos de datos simultáneos, filtrar ruido y levantar alertas relevantes para que la persona se concentre en decisiones de criterio. En términos simples: ampliar la capacidad de atención donde hoy el trabajo humano se ve sobrepasado. El objetivo final es que la decisión número 200 de un turno mantenga la misma calidad que la primera, y que esa consistencia sea replicable entre jaulas, centros y equipos.

Alimentar mejor, no menos

El punto, además, no es alimentar «menos» para reducir desperdicio, sino alimentar mejor. Sivertsen insistió en que la precisión no se resume a evitar la sobrealimentación; la subalimentación también tiene costos significativos: ciclos más largos, mayor exposición a riesgos biológicos y menor desempeño al momento de cosecha. En ese marco, la IA busca apoyar el camino hacia el óptimo biológico diario: el nivel correcto de alimentación donde crecimiento, conversión y tiempo en el mar se alinean.

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Más allá del rendimiento productivo, el ejecutivo conectó esta idea con un desafío mayor: la previsibilidad. Operaciones más consistentes ayudan a reducir volatilidad, fortalecer el cumplimiento y mejorar la confianza externa, desde el entorno regulatorio hasta el acceso a financiamiento. En otras palabras, la precisión en alimentación no solo impacta costos; también puede convertirse en una palanca para operar con mayor estabilidad y credibilidad.

Finalmente, Sivertsen señaló que este enfoque ya se está aplicando de forma operativa, con alimentación apoyada por IA en miles de jaulas, y destacó que el retorno se construye con mejoras incrementales, pero sostenidas. En una industria donde el alimento es el principal costo individual, el mensaje fue directo: cada pellet es una decisión, y escalar la «mejor decisión» es la diferencia entre administrar el alimento como gasto o usarlo como una palanca estratégica diaria.

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