Trazabilidad con IA en la pesca industrial chilena: control de descarte y cumplimiento normativo
El 100% de la flota industrial chilena ya filma cada viaje de pesca. El proyecto FONDEF SERNAPESCA-USACH entrena IA multimodal para analizar esas imágenes automáticamente y emitir alertas satelitales. Explicamos cómo funciona y cómo replicarlo en empresas pesqueras medianas.
Cognitiva, agencia chilena de IA, examina el proyecto más avanzado de trazabilidad pesquera en Chile: el modelo FONDEF que integra visión artificial, GPS y velocidad de navegación para detectar descarte ilegal en tiempo real. Desde 2020, el 100% de la flota industrial chilena opera con Dispositivos de Registro de Imágenes (DRI) a bordo. Cada viaje genera horas de video; el cuello de botella es el análisis: revisarlas manualmente es inviable a escala. El proyecto FONDEF Idea I+D, liderado por SERNAPESCA y la Universidad de Santiago (USACH) con apoyo de IO-SAT en comunicación satelital, entrena modelos de IA autosupervisados y multimodales para identificar comportamientos anómalos en los registros de video y emitir alertas automáticas. La solución fusiona señales de video, posicionamiento GPS y velocidad de navegación para distinguir cuándo y dónde ocurre un descarte ilegal. Este mismo enfoque es replicable por empresas pesqueras medianas que necesitan demostrar trazabilidad ante compradores internacionales y cumplir con la regulación vigente. Este artículo explica cómo funciona el modelo, qué pilotos ya operan en Chile y cuál es el camino práctico para una empresa pesquera de tamaño medio.
El cuello de botella: horas de video sin procesar
El Sistema de Fiscalización del Descarte obliga desde 2020 a que toda embarcación industrial chilena opere con cámaras que registran la maniobra de pesca y las actividades en cubierta durante el viaje completo. El resultado es un acervo de video enorme —y, hasta ahora, mayoritariamente sin revisar de forma sistemática. La fiscalización manual no escala: los equipos de SERNAPESCA detectan comportamientos anómalos como descartes no autorizados, obstrucción deliberada de cámaras y discrepancias entre lo filmado y el cuaderno electrónico de pesca, pero el volumen de material supera la capacidad de análisis humano. La IA cierra esa brecha.
El proyecto FONDEF: IA multimodal para detectar descarte en alta mar
El proyecto FONDEF Idea I+D lanzado en agosto de 2025 es la primera iniciativa formal en Chile que aplica inteligencia artificial para analizar automáticamente el video de las cámaras DRI. Su nombre técnico lo describe: 'Identificación de comportamientos anómalos para la fiscalización eficiente de descarte pesquero'. El consorcio lo integran SERNAPESCA, el Departamento de Ingeniería Informática de la USACH e IO-SAT como socio en conectividad satelital. Su diseño no analiza solo el video: fusiona tres señales para aumentar la precisión del diagnóstico y reducir los falsos positivos.
Las cuatro etapas del proyecto (2025-2027)
- Construcción de la base de datos: recopilación y etiquetado de videos DRI históricos con eventos de descarte catalogados por inspectores.
- Modelamiento de IA: entrenamiento de modelos autosupervisados y multimodales sobre el corpus etiquetado, con validación cruzada por especie y tipo de maniobra.
- Prototipo físico: desarrollo del hardware embarcado que procesa en tiempo real las señales de video, posición GPS y velocidad de navegación.
- Validación en embarcación: pruebas en faenas reales para medir precisión de detección y latencia de la alerta satelital hacia las autoridades.
La fusión de tres señales es el diferenciador técnico del modelo. La visión artificial analiza el video de cubierta para detectar acciones de descarte —lanzar peces sobre la borda, cubrir cámaras, manipular redes con captura visible. El GPS aporta la coordenada exacta del evento y permite cruzarla con las zonas de pesca autorizadas y los polígonos de veda. La velocidad de navegación funciona como señal de contexto: una embarcación que reduce velocidad en zona abierta de forma atípica puede estar en proceso de descarte. La combinación de las tres señales permite que el modelo distinga una maniobra legítima de una infracción con mucho mayor precisión que cualquiera de ellas por separado.
De la cubierta a la cinta: visión artificial en planta y desembarque
La IA de trazabilidad no se limita a la fase de pesca en alta mar. Un piloto realizado en 2023 en la región del Biobío —con la tecnología de SICPA, la Universidad de Concepción (UdeC) y las pesqueras Blumar y Orizon Seafoods— demostró que la visión artificial puede verificar la composición de especies directamente en las cintas de desembarque en planta. El sistema captura la imagen de cada pez que pasa, identifica la especie, estima el peso y genera un registro de trazabilidad en tiempo real. El proceso reemplaza el muestreo manual —tres o cuatro baldes de dos o tres kilogramos de pescado por viaje, según df.cl— por un análisis continuo e integral de toda la descarga. En enero de 2024, SERNAPESCA emitió la resolución que valida formalmente el uso de esta tecnología para efectos de certificación.
| Iniciativa | Tecnología principal | Punto de control | Estado |
|---|---|---|---|
| FONDEF SERNAPESCA-USACH | IA multimodal + GPS + velocidad de navegación | Alta mar / cubierta de embarcación | En desarrollo (2025-2027) |
| Piloto SICPA-UdeC (Biobío) | Visión artificial en cinta transportadora | Planta de desembarque | Validado (2023-2024) |
| Aisberg CORFO 24CH261307 (3SE) | Visión artificial + pronóstico oceanográfico | Jaulas de salmonicultura | Operativo (2025) |
El propósito es que el sistema supere unas 500 veces la cantidad y calidad del muestreo que se hace actualmente.
Marco de implementación para empresas pesqueras medianas
Las iniciativas descritas muestran que la tecnología existe y ya fue validada en Chile. El desafío para una empresa pesquera mediana no es la viabilidad técnica, sino la arquitectura de integración: conectar los sensores y cámaras existentes a un sistema de análisis que produzca evidencia auditable para exportación y regulación. Cognitiva organiza este trabajo en cuatro capas.
Marco de 4 Capas de Cognitiva para trazabilidad pesquera con IA
- Capa 1 — Captura: inventario de cámaras DRI instaladas, sensores GPS y fuentes de telemetría operacional disponibles a bordo o en planta. Sin datos de calidad, no hay modelo útil.
- Capa 2 — Análisis: selección o ajuste fino del modelo de visión artificial según la especie objetivo (jurel, anchoveta, salmón) y el punto de control (cubierta o cinta de desembarque).
- Capa 3 — Contexto: integración de señales secundarias —posición GPS, zona de pesca autorizada, velocidad de navegación— para aumentar la precisión del diagnóstico y reducir falsos positivos.
- Capa 4 — Trazabilidad: registro inmutable de eventos por viaje, con alertas configurables y reportes exportables en formato auditable para compradores internacionales, certificadoras y SERNAPESCA.
El camino práctico para una empresa pesquera mediana
El sector pesquero chileno enfrenta una ventana de oportunidad concreta: la regulación ya exige el registro; los modelos de IA para analizarlo están siendo validados por el Estado. Las empresas que implementen trazabilidad automática en los próximos dos o tres años llegan al mercado con una ventaja verificable —no solo declarativa— ante compradores europeos y norteamericanos que exigen cadena de custodia digital. La pregunta no es si implementar, sino por dónde empezar.
- Auditar el parque de cámaras DRI: resolución disponible, volumen de video almacenado por viaje y formato de archivo. Esto determina la viabilidad del análisis posterior.
- Definir el caso de uso prioritario: detección de descarte en cubierta (alta mar) o verificación de composición de especies en planta (desembarque). Los costos y plazos difieren.
- Evaluar la disponibilidad de datos etiquetados: el ajuste fino de un modelo de visión requiere ejemplos anotados de las especies y comportamientos objetivo en las condiciones reales de la operación.
- Diseñar el flujo de alerta y reporte: quién recibe la notificación, con qué latencia, y en qué formato se genera el documento de trazabilidad para el comprador o certificadora.
- Pilotear en una embarcación o línea antes de escalar: validar precisión, latencia y costo operacional antes de extender a toda la flota o planta reduce el riesgo de la inversión.
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