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Aquacraft Inc: Tecnología japonesa propone el uso de Inteligencia Artificial para unificar datos dispersos en centros de cultivo

A través del protocolo de código abierto MCP, la firma tecnológica asiática apunta a resolver el problema de la desconexión de datos en los centros de cultivo y anuncia planes para implementar un proyecto piloto en el sur de Chile.

Por David Naguil
22 de mayo, 2026 - 13:55 hrs.
Aquacraft Inc: Tecnología japonesa propone el uso de Inteligencia Artificial para unificar datos dispersos en centros de cultivo

"la industria chilena del salmón está claramente por delante de la de Japón". Foto: Cedida

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A pesar de la progresiva digitalización de los centros de cultivo, la coexistencia de múltiples plataformas de software que no se comunican entre sí obliga a que muchas decisiones críticas continúen dependiendo de planillas de cálculo manuales y del criterio experto.

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Frente a este escenario, la tecnológica japonesa Aquacraft Inc. ha presentado una propuesta de integración basada en Inteligencia Artificial mediante su plataforma uwotech pro. En conversación exclusiva con InfoSALMON, el Director Ejecutivo (CEO) de la compañía, Makoto Kaji, analizó el panorama tecnológico global y cómo buscan aterrizar estas herramientas en el contexto productivo nacional.

«Silos de información»

A diferencia de las narrativas tradicionales de transformación digital que proponen la sustitución de sistemas antiguos, la estrategia de la firma asiática no busca competir con los proveedores de software ya establecidos en Chile (como AKVA Fishtalk, Mercatus o los sistemas de monitoreo de biomasa y alimentación). El objetivo es actuar como un núcleo de datos (data hub) centralizado que unifique la información existente.

La innovación clave radica en la adopción del Model Context Protocol (MCP), un estándar que permite a asistentes de IA avanzados (como Claude de Anthropic) interactuar directamente con las bases de datos operacionales de la empresa utilizando lenguaje natural, eliminando la necesidad de realizar desarrollos de software personalizados y costosos para cada herramienta.

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¿Qué es el protocolo MCP?

El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto de la industria tecnológica que funciona como un «traductor universal» seguro entre los sistemas informáticos de una empresa y los modelos de Inteligencia Artificial. En la práctica, permite que una IA no solo lea texto, sino que ejecute comandos complejos dentro de un software de gestión (como registrar mortalidades, consultar inventarios o calcular coeficientes) mediante instrucciones habladas o escritas cotidianas, sin necesidad de que un programador cree una conexión específica para cada tarea.

Ejemplo de un historial de producción y registros de ciclo en el software de gestión. Foto: Cedida

Operación y control en terreno

Según detalló Kaji a InfoSALMON, la aplicación de esta tecnología en las faenas diarias permite que órdenes verbales o de texto ingresadas desde un teléfono inteligente se transformen instantáneamente en registros formales y análisis técnicos.

Sin embargo, Kaji fue enfático en delimetar los alcances reales de la herramienta, «uwotech pro no es un motor de detección automática de anomalías del Factor de Conversión Alimenticia (FCR). El monitoreo de lecturas de sensores en tiempo real o el análisis de cámaras de comportamiento es una función que debe ser manejada por proveedores especializados».

El valor de la IA, explica el CEO, está en el soporte para la toma de decisiones complejas.

«El FCR es un indicador de resultado. Sus causas de deterioro (volumen de alimentación, temperatura, fluctuaciones de oxígeno, salud o turnos del personal) están dispersas en múltiples sistemas. Lo que proporcionamos a través de MCP e IA es una capa de soporte de decisiones conversacional. Cuando un Coordinador de Producción pregunta un lunes por la mañana: «Nuestro FCR empeoró 0.05 la semana pasada, dame tres hipótesis basadas en los datos«, el sistema puede cruzar registros de alimentación, tendencias ambientales y curvas de salud para presentar hipótesis respaldadas por evidencia en segundos, reduciendo un trabajo de recopilación que antes tomaba medio día».

El gráfico muestra un evento de división en el que la población de la jaula de origen se distribuye en dos jaulas de destino (pertenecientes a centros distintos), permitiendo mantener la trazabilidad completa del ciclo productivo. Foto: Cedida.

Desafíos de adaptación local y convocatoria

A pesar de las ventajas operativas del uso de lenguaje natural (el cual puede ser operado completamente en español gracias a la comprensión de contexto de la IA), desde Aquacraft reconocen que la interfaz visual de su plataforma aún se encuentra configurada exclusivamente en japonés. La traducción integral y la adaptación a las normativas de fiscalización de Chile (como las declaraciones semanales del sistema SIFA de Sernapesca, las exigencias de los programas PSEVC o las normativas laborales de turnos en zonas remotas) requerirán de un trabajo conjunto con expertos locales.

Para avanzar en esta validación técnica en terreno, la compañía tecnológica anunció el inicio de gestiones para materializar una visita a los principales centros acuícolas de las regiones de Los Lagos, Aysén y Magallanes. En ese marco, han extendido una invitación abierta a las productoras locales interesadas en ejecutar un programa piloto de seis meses en una concesión, con el fin de medir la reducción efectiva de tiempos administrativos y el impacto real de la IA en la calidad de las decisiones productivas en los fiordos chilenos.

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