INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y PLATAFORMAS INTELIGENTES EN LA PRODUCCIÓN ANIMAL: AVANCES RECIENTES Y PERSPECTIVAS FUTURAS

Resumen

Esta revisión tuvo como objetivo sintetizar los avances recientes de la inteligencia artificial (IA) y de las plataformas digitales inteligentes aplicadas a la producción animal, destacando sus principales técnicas, aplicaciones, desafíos y perspectivas futuras. La transformación digital de la agricultura ha impulsado la adopción de herramientas basadas en IA para apoyar la toma de decisiones en los sistemas pecuarios. Entre las tecnologías disponibles, Machine Learning, Deep Learning y Computer Vision se han consolidado como las principales estrategias para predecir el rendimiento productivo, monitorear la salud y el bienestar animal, optimizar la nutrición y la reproducción, y mejorar la gestión de precisión. Más recientemente, las plataformas inteligentes que integran IA, Internet de las Cosas, computación en la nube y redes de sensores han permitido el monitoreo continuo y el apoyo a la toma de decisiones en tiempo real. Tecnologías emergentes, como los Large Language Models y la Explainable Artificial Intelligence, amplían aún más estas posibilidades, aunque persisten desafíos relacionados con la interoperabilidad, la calidad de los datos, la validación de los modelos y la adopción por parte de los productores. En conjunto, la IA ha dejado de ser una tecnología emergente para convertirse en un componente esencial de la Precision Livestock Farming y de la producción animal sostenible.