Especialización en Analítica y Ciencia de Datos · 2026
IA como motor de transformación en la porcicultura: de la gestión empírica a la toma de decisiones inteligente, sostenible y responsable
La porcicultura colombiana atraviesa un momento de crecimiento que no ha venido acompañado de igual estabilidad económica para los productores. Durante 2025, el sector alcanzó cifras históricas al superar las 580 mil toneladas en producción y llevar el consumo per cápita a un récord de más de 14 kg por habitante. Este trabajo analiza la inteligencia artificial (IA) como una herramienta estratégica para apoyar la transformación de la gestión porcina, pasando de decisiones principalmente empíricas a procesos apoyados en datos, reportes automatizados, protocolos técnicos y supervisión humana. Se plantea el diseño conceptual de un Sistema Multiagente (MAS) para la Gestión Inteligente de Granjas Porcinas.
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Contenido
- RESUMENp. 6
- INTRODUCCIÓNp. 7
- MATERIALES Y MÉTODOSp. 10
- DESCRIPCIÓN DE FUENTES Y DATOSp. 11
- DISEÑO CONCEPTUAL DE LA SOLUCIÓNp. 11
- RESULTADOS Y DISCUSIÓNp. 12
- MOTIVACIÓN DEL GRUPO: DEL INTERÉS POR EL AGRO A LA PORCICULTURA INTELIGENTEp. 12
- DE LA GESTIÓN EMPÍRICA A LA TOMA DE DECISIONES BASADA EN DATOSp. 13
- MAS PARA LA GESTIÓN INTELIGENTE DE GRANJAS PORCINASp. 14
- MODELOS FUTUROS PARA PREPARACIÓN ANTE EMERGENCIAS DEL SECTOR PORCINOp. 15
- ALERTAS SANITARIAS Y MONITOREO DE SALUD PORCINAp. 17
- SOSTENIBILIDAD, BIENESTAR ANIMAL Y CUMPLIMIENTO NORMATIVOp. 18
- EVALUACIÓN CRÍTICAp. 18
- CONCLUSIONESp. 20
- REFERENCIASp. 22
- Datos referenciales basados en Pig333 Latinoamérica (2026)p. 8
- (2025). IPC base 2019 = 100p. 9
- Latinoamérica (2026). Elaboración propiap. 9
- Figura 4. Arquitectura de un Agente Integradop. 12
- (2019–2025)p. 16
- Tabla 1. Componentes del MAS para la Gestión Inteligente de Granjas Porcinasp. 14
- Tabla 2. Líneas futuras de modelamiento predictivo para porcicultoresp. 17