La avicultura argentina enfrenta una creciente presión por mejorar sus índices productivos, reducir la conversión y aumentar la rentabilidad. Sin embargo, para Pablo Lencioni, CEO de BeFeed, alcanzar esos objetivos requiere una mirada integral de la producción y no puede depender exclusivamente de la nutrición, los profesionales o los aditivos utilizados.
Según explicó, mejorar la productividad exige una responsabilidad compartida entre productores, profesionales y proveedores de tecnología. En un escenario de mayor apertura y competencia, las empresas necesitan revisar permanentemente sus procesos y determinar dónde existen oportunidades concretas para ganar eficiencia.
“En una economía abierta, o sos eficiente y sostenible… o directamente no vas a poder competir”, señaló.
En ese proceso, la medición ocupa un lugar central. Incorporar una nueva tecnología sin registrar resultados ni realizar un análisis adecuado dificulta establecer si realmente genera un beneficio. “Hay que medir, hay que analizar y hay que entender e interpretar esas tendencias”, remarcó.
La eficiencia, desde esta perspectiva, no consiste solamente en utilizar nuevas herramientas, sino en generar información confiable que permita tomar mejores decisiones productivas y económicas.
Inteligencia artificial: una nueva herramienta para acelerar el desarrollo
La inteligencia artificial comenzó a ocupar un espacio creciente dentro de los procesos de investigación y desarrollo de BeFeed.
Lencioni explicó que las nuevas ideas y proyectos pueden ser sometidos inicialmente a herramientas de IA para obtener una primera aproximación al mercado, identificar competidores, analizar precios, estudiar argumentos técnicos y revisar antecedentes científicos. Ese diagnóstico inicial permite determinar con mayor rapidez si una línea de trabajo merece avanzar hacia etapas posteriores de desarrollo.
El cambio resulta especialmente significativo en la búsqueda de información científica. Procesos que anteriormente demandaban largas consultas bibliográficas hoy pueden realizarse en minutos. “Ahorro muchísimo tiempo y hago mucho más eficiente el recurso tiempo, que es el más valioso”, explicó.
Sin embargo, Lencioni remarcó que la IA no reemplaza el conocimiento técnico ni la experiencia de campo. Sus resultados necesitan ser revisados, interpretados y contrastados con evidencia real.
La calidad del análisis también depende directamente de la información disponible. Para evaluar correctamente la rentabilidad de una alternativa, por ejemplo, es necesario incorporar precios, costos productivos, valores de mercado y demás variables actualizadas. La inteligencia artificial puede acelerar el procesamiento de información, pero la interpretación profesional continúa siendo determinante.
