Oportunidades de Aplicación de la Inteligencia Artificial para la Optimización de los Procesos de Alimentación y Crecimiento de los Peces en las Unidades Piscícolas del Departamento de Casanare
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La piscicultura en el departamento de Casanare constituye una actividad productiva con alto potencial económico y social, pero enfrenta limitaciones técnicas que afectan la eficiencia en los procesos de alimentación y crecimiento de los peces. Esta investigación tuvo como objetivo identificar las oportunidades de aplicación de la inteligencia artificial (IA) para optimizar dichos procesos en unidades piscícolas de la región. Desde lo metodológico, el proyecto utilizó enfoque
mixto, de tipo aplicado, con alcance exploratorio y descriptivo. Las técnicas de recolección de la información obedecen a la aplicación de encuestas a productores y entrevistas semiestructuradas a técnicos y expertos del sector, con aportación de exploración documental. Los resultados evidenciaron que la mayoría de los productores basa la alimentación en la experiencia empírica y uso de registros productivos de manera manual, lo que limita la toma de decisiones
fundamentadas en datos; identificando problemáticas recurrentes relacionadas con la calidad del agua, el desperdicio de alimento, los altos costos de insumos y la falta de precisión en el control del crecimiento. Aunque el conocimiento sobre IA es aún incipiente, los piscicultores manifestaron una percepción positiva sobre su potencial para mejorar la rentabilidad, reducir pérdidas y optimizar la conversión alimenticia. Concluyendo que la IA puede constituirse en una
herramienta estratégica para el fortalecimiento de la piscicultura del Casanare, siempre que su implementación esté acompañada de procesos de capacitación, asistencia técnica y articulación institucional, respecto a las estrategias propuestas se orientan al uso de sensores inteligentes, sistemas de alimentación automatizados y modelos predictivos basados en datos productivos, promoviendo una transición hacia procesos de piscicultura con vinculación de IA.
Abstract
Fish farming in the department of Casanare represents a productive activity with high economic and social potential; however, it faces technical limitations that affect the efficiency of fish feeding and growth processes. This research aimed to identify opportunities for the application of artificial intelligence (AI) to optimize these processes in fish farming units in the region. Methodologically, a mixed, descriptive, and propositional approach was developed
through the application of surveys to producers and semi-structured interviews with technicians and sector experts. The results showed that most producers rely on empirical experience for feeding management and keep production records manually, which limits data-based decisionmaking. Recurrent problems were identified related to water quality, feed waste, high input costs, and lack of precision in growth control. Although knowledge about AI is still incipient, fish farmers expressed a positive perception of its potential to improve profitability, reduce losses, and optimize feed conversion. The study concludes that AI can become a strategic tool for strengthening fish farming in Casanare, provided its implementation is accompanied by training processes, technical assistance, and institutional coordination. The proposed strategies focus on the use of intelligent sensors, automated feeding systems, and predictive models based on production data, promoting a transition to fish farming with AI integration.
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spa
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Citación
Alfonso Arias, J. A. (2026). Oportunidades de Aplicación de la Inteligencia Artificial para la Optimización de los Procesos de Alimentación y Crecimiento de los Peces en las Unidades Piscícolas del Departamento de Casanare [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás].Repositorio Institucional
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