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En porcino, el ensayo-error es costoso y lento: cada ajuste en el programa nutricional, en el manejo o en la estrategia de mercado impacta directamente en el margen. Trouw Nutrition da respuesta a este reto con Watson*, el gemelo digital que ya ha sido presentado a casi el 40% del mercado de porcino de España y Portugal. Esta réplica virtual, pionera en el sector de la nutrición animal, simula distintos escenarios a partir de datos reales de la explotación, permitiendo anticipar resultados y tomar decisiones con menor riesgo antes de implementar cualquier cambio en granja.
El valor de Watson se traduce en cifras concretas: permite mejorar hasta 6 € el margen por cerdo optimizando la rentabilidad antes de actuar. La herramienta está respaldada por más de 30 años de investigación científica validada en condiciones reales de producción y con mejora continua del modelo a partir de datos de campo. No es un software teórico: es ciencia trasladada a una aplicación comercial práctica que convierte la complejidad de la granja en decisiones claras y rentables.
Simula el comportamiento individual de cada cerdo, no del animal promedio
La diferencia fundamental de Watson frente a los modelos tradicionales reside en su enfoque estocástico: en lugar de trabajar con el cerdo medio, simula el comportamiento individual de todos los animales de un lote. “Nuestro gemelo digital analiza factores como la variabilidad genética, las interacciones sociales y las diferencias individuales de crecimiento y respuesta nutricional de cada cerdo. Esto hace que sus predicciones sean más realistas y fiables que las de las herramientas convencionales", sintetiza Joaquín Llorente, Technical Manager Swine en Nutreco.
Además, Watson integra en un solo modelo variables que en otras herramientas están separadas: nutrición y formulación, manejo de la granja, estado sanitario y genética, precios de piensos y del cerdo, parrillas de clasificación del matadero y objetivos productivos y económicos del ganadero. El resultado es la evaluación simultánea del impacto técnico y económico real de cualquier decisión antes de aplicarla, traduciendo automáticamente los parámetros zootécnicos a resultados económicos concretos: €/cerdo, €/kg o margen neto.
*Estimación basada en datos internos modelizados mediante Watson a partir de ~1 millón de cerdas; el censo de cebo se estima según parámetros productivos medios para la simulación.
17 de junio de 2026 - Trouw Nutrition