Post on 28-Jun-2022
PROFESOR PATROCINANTE: JOHNNY BLANC SPERBERG
Ing. Mg. MBA. Dr(c)
ESCUELA DE INGENIERÍA CIVIL INDUSTRIAL
ANALISIS DE ESCENARIOS APLICADO AL MODELO PRODUCTIVO RAS DEL SALMON ATLÁNTICO CON ENGORDA EN TIERRA EN CHILE
Trabajo de Titulación
Para optar
Al título de Ingeniero Civil Industrial
Eliack Daniel Norambuena Vega Puerto Montt – Chile
2014
ii
DEDICATORIA
Al que me dio vida
Al que me dio valor
Al que me dio propósito
Al que me dio amor
Sea toda gloria, sea todo honor
A Jesucristo, mi Dios, mi Señor y Salvador
iii
AGRADECIMIENTOS
Doy eternas gracias a mi Señor Jesucristo, quien entregó su vida por mí no teniendo porque hacerlo. Sin
embargo vio en mi valor, me ha dado vida eterna y me ha dignificado, dándome fuerzas en los momentos
más difíciles, tomándome en su regazo cuando quería aún congelar la misma carrera que con tantas ganas
elegí estudiar. Es por el gran amor de Dios para con mi vida, que he podido llegar hasta este momento, y
es por ese mismo gran amor que soy quien soy. Mi vida tranquila está en sus manos, porque ella le
pertenece ¿Cuándo te pedí tanto amor? No obstante, nunca lo has escatimado ni por un segundo, y tu
disciplina y corrección muestran lo mucho que me amas. Gracias Padre, gracias Jesús, gracias Espíritu
Santo.
Doy gracias a mis padres, Daniel Norambuena y Mónica Vega.
Gracias papá, porque has forjado en mí un hombre que puede valerse por sí mismo, capaz de asumir
desafíos, de levantar el rostro en las múltiples dificultades de la vida, pero por sobre todo, forjar en mí un
hombre de fe en Dios. Aún recuerdo tus palabras antes de dormir: “Dios escucha la oración de los niños”.
Con el tiempo me he dado cuenta que también las escucha ahora que estoy más grande, y de la mucha fe
que sembraste en mí con esas simples palabras. Admiro tu gran corazón, tu desinteresada generosidad y
tu pasión por hacer cosas grandes en la vida. Tu esfuerzo, dedicación y duro trabajo han marcado mi
manera de comportarme, y estas virtudes trascenderán en las generaciones. Mi amor por ti es más ancho
que el ancho mar.
Gracias mamá, porque siempre has visto lo mejor de mí, porque has visto más en mí de lo que yo puedo
ver en mí mismo, porque siempre estuviste siempre ahí cuando necesité de tu amor, y porque tu sabios
consejos muchas veces quitaron cargas innecesarias en mi vida. Tu tenacidad, perseverancia y valentía
hacen de ti una perla preciosa; tu esfuerzo, compromiso y amor hacen de ti una mujer virtuosa. Mi amor
por ti crece mientras crezco.
iv
SUMARIO
En el presente trabajo de título se efectuó un análisis de escenarios aplicado a la producción de Salmón
Atlántico en sistemas de acuicultura de recirculación con engorda en tierra, para exponer escenarios futuros
probables respecto de su desarrollo en Chile y elaborar propuestas estratégicas a su favor.
En el primer punto, se muestran las antecedentes generales del trabajo de título, su introducción,
planteamiento del problema y los objetivos. En el segundo punto se revisa el marco teórico, tanto del
modelo productivo de producción de salmón tradicional con engorda en mar en Chile, como de la engorda
en tierra. A su vez en este punto, se asientan las bases teóricas de la herramienta a utilizar, la cual es el
análisis de escenarios junto con una definición y descripción de sus principales fases para su aplicación –
análisis estructural, análisis estratégico del juego actores, análisis morfológico y análisis de impactos
cruzados probabilísticos-. En el tercer punto se aborda el diseño metodológico, en donde se podrá
encontrar paso a paso, como se desarrollaron cada una de las fases del análisis de escenarios, mientras
que en el cuarto punto se presentan y analizan los resultados obtenidos al aplicar cada una de las cuatro
fases del análisis de escenarios junto con la utilización de sus respectivos softwares. Este punto finaliza
con la elaboración de las propuestas estratégicas para los interesados en la producción de Salmón Atlántico
con engorda en tierra en Chile.
En el quinto punto se muestran las conclusiones, coherentes con cada uno de los objetivos específicos
planteados en el punto uno, junto con recomendaciones pertinentes a todos aquellos interesados en utilizar
el análisis de escenarios.
Finalmente, en el punto sexto y séptimo, se presente la bibliografía y la linkografía respectivamente.
v
ÍNDICE DE CONTENIDOS Página
1. ANTECEDENTES GENERALES............................................................................................................... 1
1.1 Introducción .............................................................................................................................................. 1
1.2 Planteamiento del Problema .................................................................................................................... 3
1.3 Objetivos ................................................................................................................................................... 5
1.3.1 Objetivo General ................................................................................................................................... 5
1.3.1 Objetivos Específicos ............................................................................................................................ 5
2. MARCO TEORICO .................................................................................................................................... 6
2.1 Historia de la salmonicultura en Chile ...................................................................................................... 6
2.2 Salmón Atlántico: Especie de Interés para el Trabajo de Titulación. ...................................................... 7
2.2.1 Descripción ............................................................................................................................................ 7
2.5.2 Ciclo de vida en su ambiente natural .................................................................................................... 8
2.2.3 ¿Por qué Salmón Atlántico?.................................................................................................................. 9
2.3 Modelos Productivo con Engorda en Mar ..............................................................................................12
2.3.1 Ciclo de Vida del Salmón Atlántico en Cultivo Intensivo .....................................................................12
2.3.2 Principales problemáticas del cultivo con engorda en mar. ................................................................13
2.4 Modelos Productivo RAS con Engorda en Tierra ..................................................................................21
2.4.1 Sistema de Recirculación de Acuicultura (RAS) .................................................................................21
2.4.2 Ventajas de la engorda en tierra .........................................................................................................23
2.4.3 La Engorda en Tierra en el Mundo .....................................................................................................23
2.4.4 La Engorda de salmón en Tierra, en Chile ........................................................................................24
2.5 Engorda en Tierra versus Engorda en Mar ............................................................................................25
2.6 Análisis de escenarios ............................................................................................................................27
2.6.1 Análisis Estructural ..............................................................................................................................27
2.6.2 Análisis estratégico de juego de actores .............................................................................................29
2.6.3 Análisis morfológico ............................................................................................................................31
2.6.4 Análisis de impactos cruzados probabilísticos ....................................................................................32
2.7 Método Delphi ........................................................................................................................................32
vi
2.7.1 Definición .............................................................................................................................................32
2.7.2 Fases de Desarrollo ............................................................................................................................33
3. DISEÑO METODOLÓGICO .....................................................................................................................34
3.1 Diagrama del diseño metodológico ........................................................................................................34
3.2 Análisis de Escenarios ...........................................................................................................................35
3.2.1 Análisis estructural ..............................................................................................................................35
3.2.2 Análisis estratégico del juego de actores ............................................................................................40
3.2.3 Análisis morfológico ............................................................................................................................42
3.2.4 Reducción del espacio morfológico mediante SMIC PROB-EXPERT ...............................................44
3.2.5 Elaboración de propuestas estratégicas .............................................................................................47
4. PRESENTACIÓN Y ANÁLISIS DE RESULTADOS................................................................................48
4.1 Aplicación del análisis estructural ..........................................................................................................48
4.1.1 Definición del sistema .........................................................................................................................48
4.1.2 Inventario de las variables ...................................................................................................................48
4.1.3 Resultados...........................................................................................................................................50
4.2 Aplicación del análisis estratégico del juego de actores ........................................................................56
4.2.1 Los actores tras las variables clave ....................................................................................................56
4.2.2 Juego de actores mediante MACTOR ................................................................................................58
4.2.3 Resultados...........................................................................................................................................61
4.3 Aplicación del análisis morfológico ........................................................................................................62
4.3.1 Desagregación del sistema en subsistemas .......................................................................................62
4.3.2 Definición del espacio morfológico mediante MORPHOL ..................................................................64
4.3.2 Resultados...........................................................................................................................................66
4.4 Reducción del espacio morfológico mediante SMIC PROB-EXPERT ..................................................68
4.4.1 Resultados...........................................................................................................................................68
4.5 Presentación de las propuestas estratégicas ........................................................................................72
5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ..........................................................................................74
5.1 Conclusiones ..........................................................................................................................................74
5.2 Recomendaciones ..................................................................................................................................75
vii
6. BIBLIOGRAFÍA .......................................................................................................................................76
7. LINKOGRAFÍA.........................................................................................................................................78
ÍNDICE DE FIGURAS
Página
Figura Nº 1.1: Piscicultura Salmones Chaicas ............................................................................................... 2
Figura Nº 2.1: Salmón Atlántico (Salmo Salar) .............................................................................................. 7
Figura Nº 2.2: Ciclo de vida del Salmón Atlántico en su ambiente natural .................................................... 8
Figura Nº 2.3: Toneladas de Salmón Atlántico producidas a nivel mundial entre 1985-2012 ....................... 9
Figura Nº 2.4: Distribución de biomasa cultivada según especie 2012 .......................................................10
Figura Nº 2.5: Distribución de biomasa cultivada según especie 2012 .......................................................11
Figura Nº 2.6: Ciclo de vida del Salmón Atlántico en cultivo intensivo ........................................................12
Figura Nº 2.7: Clasificación de las mortalidades de Salmón Atlántico para 2013 .......................................13
Figura Nº 2.8: Distribución centros CAD según especie, semanas 4 a 19, año 2013 .................................14
Figura Nº 2.9: Centros CAD según etapa ciclo-productiva, Salmón Atlántico, 2013 ...................................14
Figura Nº 2.10: Carga promedio de caligus en centros de alta vigilancia, según semana, años 2012-2013
......................................................................................................................................................................15
Figura Nº 2.11: Centros CAD de caligidosis para la X Región de Los Lagos y la XI Región de Aysén ......16
Figura Nº 2.12: Disminución de la producción de Salmón Atlántico después del ISA ................................17
Figura Nº 2.13: Número de brotes de ISA entre 2007-2013 ........................................................................17
Figura Nº 2.14: Concentración de centros de cultivo según Sernapesca ....................................................18
Figura Nº 2.15: Uso de antibióticos en gramos por tonelada de salmón producido de la empresa Cermaq
para 2013, según filiales ..............................................................................................................................20
Figura Nº 2.16: Participación porcentual de antimicrobianos utilizados en la fase de cultivo en mar durante
el año 2013 según diagnóstico.....................................................................................................................21
Figura Nº 2.17: Componentes básicos de un sistema de recirculación .......................................................22
Figura Nº 2.18: Modelo con engorda en tierra y modelo con engorda en mar ............................................25
Figura Nº 2.19: Costos de producción en los diferentes modelos productivos............................................26
viii
Figura Nº 2.20: El método de escenarios.....................................................................................................28
Figura Nº 2.21: Tipos de variables en un plano de influencia y dependencia .............................................29
Figura Nº 2.22: Ejemplo de un plano de influencia y dependencia .............................................................30
Figura Nº 3.1: Diagrama del diseño metodológico .......................................................................................34
Figura Nº 3.2: Primera encuesta Delphi aplicada al análisis estructural .....................................................36
Figura Nº 3.3: Listado de las variables de acuerdo al primer encuestado mediante MICMAC ...................37
Figura Nº 3.4: Ingreso de valores a la matriz de relaciones directas de MICMAC ......................................38
Figura Nº 3.5: Plano de influencia y dependencia de la primera encuesta .................................................39
Figura Nº 3.6: Ingreso de los actores mediante MACTOR ..........................................................................40
Figura Nº 3.7: Matriz de correlación de fuerzas entre actores mediante MACTOR ....................................41
Figura Nº 3.8: Matriz de actores por objetivos mediante MACTOR ............................................................41
Figura Nº 3.9: Ingreso del dominio mediante MORPHOL ............................................................................42
Figura Nº 3.10: Ingreso de las variables mediante MORPHOL ...................................................................43
Figura Nº 3.11: Ingreso de las hipótesis mediante MORPHOL ...................................................................43
Figura Nº 3.12: Segunda encuesta Delphi para reducir el espacio morfológico..........................................44
Figura Nº 3.13: Ingreso de hipótesis mediante SMIC PROB-EXPERT .......................................................45
Figura Nº 3.14: Ingreso de expertos mediante SMIC PROB-EXPERT .......................................................45
Figura Nº 3.15: Ingreso de probabilidades asignadas a las hipótesis mediante SMIC PROB-EXPERT ....46
Figura Nº 3.16: Histograma de probabilidades para H1 por parte del conjunto de expertos, mediante SMIC
PROB-EXPERT ............................................................................................................................................47
Figura Nº 4.1: Frecuencia de las variables según expertos.........................................................................51
Figura Nº 4.2: Frecuencia de las variables clave de acuerdo a MICMAC ...................................................53
Figura Nº 4.3: Lista de actores Ingresados al software MACTOR ...............................................................58
Figura Nº 4.4: Lista de los objetivos estratégicos de los actores Ingresados al software MACTOR...........59
Figura Nº 4.5: Matriz de influencias directas entre los actores mediante MACTOR ...................................59
Figura Nº 4.6: Plano de influencias y dependencias entre los actores mediante MACTOR .......................60
Figura Nº 4.7: Matriz de actores por objetivos mediante MACTOR ............................................................61
Figura Nº 4.8: Gráfica de convergencia entre los actores mediante MACTOR ...........................................61
Figura Nº 4.9: Ingreso del dominio en el software MORPHOL ....................................................................64
ix
Figura Nº 4.10: Ingreso de variables clave en el software MORPHOL .......................................................65
Figura Nº 4.11: Variables clave y sus respectivas hipótesis ........................................................................66
Figura Nº 4.12: Número de escenarios posibles ..........................................................................................67
Figura Nº 4.13: Tablas de escenarios ..........................................................................................................68
INDICE DE TABLAS
Página
Tabla Nº 2.1: Cantidad de antimicrobianos (toneladas), consumo (%) de antimicrobianos y biomasa
promedio mensual (miles de toneladas), durante el período 2007-2012.....................................................19
Tabla Nº 2.2: Porcentaje de mortalidad obtenidas en distintos sistemas productivos. ...............................22
Tabla Nº 2.3: Costos en medicamentos en distintos sistemas productivos. ................................................23
Tabla Nº 2.4: Principales tipos de método Delphi y sus características ......................................................33
Tabla Nº 3.1: Variables que afectan el sistema según el primer encuestado..............................................37
Tabla Nº 3.2: Variables clave de acuerdo al software MICMAC. .................................................................39
Tabla Nº 4.1: Variables que afectan el sistema de acuerdo a los expertos.................................................48
Tabla Nº 4.2: Variables que afectan el sistema de acuerdo a los encuestados ..........................................52
Tabla Nº 4.3: Variables clave del sistema de acuerdo a MICMAC ..............................................................54
Tabla Nº 4.4: Variables Clave finalizado el análisis estructural ...................................................................55
Tabla Nº 4.5: Actores tras las variables clave ..............................................................................................56
Tabla Nº 4.6: Tabla de estrategias de los actores .......................................................................................58
Tabla Nº 4.7: Subsistemas definidos por las variables clave del sistema ...................................................63
Tabla Nº 4.8: Probabilidad de ocurrencia para las hipótesis de las variables clave de acuerdo a los
expertos. .......................................................................................................................................................69
Tabla Nº 4.9: Escenarios futuros más probables de acuerdo a los expertos, ordenados de mayor a menor
probabilidad de ocurrencia de izquierda a derecha. ....................................................................................70
1
1. ANTECEDENTES GENERALES
1.1 Introducción
Chile, un hermoso, delgado y extenso país, bendecido con múltiples bondades, entre las cuales se impone
predominantemente el abundante mar que le baña. En este último, nace en la zona sur austral la
salmonicultura de manera oficial en el año 1974, con el inicio del cultivo de la trucha arcoíris (Salmonchile,
2014), con un fin netamente comercial para el consumo nacional e internacional.
Con el transcurso de los años, se puede observar la consolidación que ha tenido esta industria desde la
XIV Región de los Ríos hacia el sur, tanto así que Chile, como es sabido, se ha convertido en el segundo
mayor productor mundial de salmón después de Noruega. Sin embargo, esta actividad no ha estado exenta
de infortunios, como lo fue el primer brote del virus ISA (Anemia Infecciosa del Salmón) en el año 2007 de
acuerdo a Sernapesca (2014). Dicho evento es recordado como la crisis sanitaria de mayores proporciones,
marcando un antes y un después en la historia del cultivo intensivo del salmón en el país.
Por lo anterior, cambió de manera radical el marco regulatorio y el control por parte de los organismos
fiscalizadores del sector, de modo de prevenir otra catástrofe socio-económica de esta envergadura.
Para realizar el cultivo del salmón con el menor impacto posible al medio ambiente, y a la vez con un mayor
control sobre los parámetros medioambientales, es que un modelo productivo muy interesante ha
aparecido, el cual consiste en realizar el ciclo de producción de Salmón Atlántico, desde ova hasta la
cosecha, en un único emplazamiento en tierra. Sin embargo, actualmente mucha incertidumbre rodea al
actual cluster salmonero con respecto a la viabilidad técnica y económica de dicho modelo productivo,
debido a que no existe en el país una empresa que lo haya aplicado a una escala comercialmente
competitiva.
No obstante lo anterior, existe en nuestro país una instalación que reafirma el hecho de que la producción
de Salmón Atlántico con engorda en tierra es técnicamente posible, y esta es Salmones Chaicas,
perteneciente al holding Aquachile S. A., que tiene por objetivo, desde sus inicios en 2011, la producción
de ovas de Salmón Atlántico libre de enfermedades. Salmones Chaicas, un proyecto que involucró un costo
de inversión de 23 millones de dólares, abarca todas las fases del ciclo productivo del Salmón Atlántico, en
donde una porción de las ovas son fecundadas para la producción de smolt, y de este último, otro
porcentaje se destina a la etapa de engorda orientada a la producción de reproductores. De esta manera
Salmones Chaicas representa un claro ejemplo de una piscicultura que desarrolla todo el ciclo productivo
del Salmón Atlántico en tierra, lo que demuestra su viabilidad técnica. En las fotografías superior e inferior
izquierda de la Figura Nº 1.1 aparecen los estanques en que se desarrollan los peces reproductores,
2
machos y hembras; estos son recintos individuales con control de luz (fotoperiodo), pH, Oxígeno y otros.
Poseen volúmenes efectivos de 200 m3 aproximadamente de agua cada uno. Las fotos superiores e inferior
derecha muestran las instalaciones, accesos y oficinas que ilustran sobre la magnitud de las inversiones
de la instalación.
Figura Nº 1.1: Piscicultura Salmones Chaicas Fuente: curso “Electivo Industria e Ingeniería Aplicada 2013” de la Universidad Austral de Chile, Sede
Puerto Montt
Con el fin de profundizar en el tema en cuestión, se plantearon las siguientes preguntas: ¿Cuáles son las
variables que afectan el desarrollo de un modelo productivo de esta naturaleza en Chile? ¿Bajo qué
escenario podría, eventualmente, este modelo productivo tener éxito en nuestro país? ¿Quiénes serían sus
principales opositores? ¿Quiénes serían sus partidarios? Para lo cual, el presente trabajo de título se
propone responder a las siguientes inquietudes a través de un análisis de escenarios aplicado al desarrollo
del modelo productivo del Salmón Atlántico con engorda en tierra, utilizando además el método Delphi para
consultar a expertos en el tema a nivel nacional.
3
1.2 Planteamiento del Problema
En los últimos tres años, el modelo productivo de salmón con engorda en mar está enfrentando diversas
problemáticas en Chile. Las primeras son de índole patológica, en donde de mayor a menor impacto,
figuran SRS (Septicemia Rickettsial Salmonídea), Caligidosis y nuevos brotes del virus ISA.
La piscirickettsiosis o SRS, es una de las enfermedades bacterianas que mayor impacto genera en el
sistema productivo de salmónidos en Chile. Prueba de ello es que el 29 por ciento de las mortalidades de
Salmón Atlántico entre enero y junio de 2012 se clasificaron como secundaria, y de este grupo, el 83 por
ciento se atribuye a esta enfermedad (Sernapesca, 2012). En el caso de la Trucha Arcoíris el escenario es
peor; 50 por ciento de las mortalidades se clasificaron como secundaria, y de estas, el 96 por ciento se
atribuye a SRS. Por tanto, es significativo el impacto que ha tenido en la producción de salmón a nivel país,
tomando en cuenta que el Salmón Atlántico y la Trucha Arcoíris representaron en conjunto el 91 por ciento
de la biomasa cultivada para dicho periodo (Sernapesca, 2012).
Por otro lado, la caligidosis comúnmente conocido como piojo de mar, corresponde a un parásito presente
en los salmones de cultivo que representa una amenaza constante, ya que se encarga de inmunodeprimir
al hospedador propiciando el ingreso de la piscirickettsiosis. A su vez, es responsable de generar pérdidas
económicas asociadas a: mortalidad de peces, aumento de la vulnerabilidad a infecciones secundarias,
costos de tratamiento y alargamiento del ciclo productivo debido a la disminución de la eficiencia de
conversión alimenticia (Sernapesca, 2014). De acuerdo con el informe técnico Resultados Diagnóstico
General por Jaula Anual de Caligidosis en Chile (DGJA), realizado por Sernapesca (2011), la X Región de
los Lagos fue la que presentó el mayor nivel de caligidosis en el país, con una carga media de 3,8 parásitos
por pez, seguida por la XI Región de Aysén, con un valor de 3,3. Más recientemente, para junio del 2014,
existían 26 centros de cultivo, entre la X y XII Regiones, que se encuentran calificados como de alta
diseminación – esto es, que poseen una carga promedio mayor a 9 cáligus adultos por pez (Sernapesca,
2014)-, lo cual implica un gasto adicional, por parte de los productores, en tratamientos con baños
sanitarios.
Con respecto al virus ISA, hubo una reaparición de trazas en dos jaulas de un centro perteneciente a la
empresa Invermar, ubicada en la Isla de Chiloé, para enero del 2014 (Sernapesca, 2014), hecho que ha
generado temores de que la industria del salmón pueda estar expuesta a otra epidemia.
En segundo lugar se pueden mencionar problemáticas sanitarias, en donde figura el uso excesivo de
antibióticos por parte de Chile. De acuerdo al Informe sobre uso de Antimicrobianos 2012 de Sernapesca
(2013) y los datos de producción de 2005-2013 de Salmonchile (2014), para el año 2007, Chile utilizó en
promedio 641 gramos de antimicrobianos por tonelada de salmón producido, para terminar en 2013 con
4
569 gramos por tonelada producida. Este hecho simplemente evidencia lo mucho que hay que avanzar aun
en materias sanitarias a nivel nacional.
En tercer lugar, se puede hacer mención a problemáticas de índole económica. El proveedor de servicios
internacional Rabobank, en un informe con respecto al sector salmonero chileno, menciona que los riesgos
sanitarios han conducido a Sernapesca a crear programas de vigilancia de cáligus y de piscirickettsiosis
que han puesto presión sobre la estructura de costos de la salmonicultura. Prueba de ello es el aumento
del 10 por ciento en el precio del alimento para salmones entre 2011 y 2012 (Aqua, 2014), tomando en
cuenta que el alimento conforma al menos un 60 por ciento de la estructura de costos en el rubro salmonero
(SUBPESCA, 2014). Con respecto a lo mismo, el informe de Rabobank señala que si un centro califica con
altos índices de cáligus, debe aplicar baños sanitarios, por lo que cada uno de ellos aumentará en US$0,07
el costo de producir un kilógramo de salmón. Más aun, estos baños se han encarecido últimamente
aumentando el costo de producir un kilógramo entre US$0,35 y US$0,42. Si a este hecho añadimos los
costos por el uso de antibióticos para atacar la piscirickettsiosis, el escenario es aún menos alentador.
En cuarto y último lugar, es importante incorporar problemáticas medioambientales. Según el estudio
“Investigación para el desarrollo de área marina costera protegida Chiloé, Palena y Guaitecas” (WWF,
2010), ejecutado por la Universidad Austral de Chile, el efecto de la salmonicultura en el entorno se refleja
principalmente en la acumulación de materia orgánica (alimento y fecas), productos químicos,
medicamentos y antibióticos tanto en la columna de agua como en el fondo marino.
En consecuencia, frente a estos problemas que rodean el actual modelo productivo de salmón con engorda
en mar, es que se realizó un análisis de escenarios aplicado a otro modelo productivo que está siendo
probado en otros países, el de la producción de Salmón Atlántico con engorda en tierra en sistemas de
recirculación.
En base a lo anterior, se puede preguntar: ¿cuáles son los principales factores que podrían afectar a
proyectos de producción de Salmón Atlántico con engorda en tierra en Chile? ¿Dónde podría llevarse a
cabo este modelo productivo en Chile? ¿Quiénes son los principales actores que podrían propiciar su
desarrollo?
La factibilidad de esta investigación está respaldada en el uso del método Delphi, el cual se basa en
consulta a expertos. En consecuencia, se recurrirá a especialistas del rubro salmonicultor para llegar a
identificar los escenarios futuros más probables que pueden acontecer en dicha industria.
5
1.3 Objetivos
1.3.1 Objetivo General
Elaborar propuestas estratégicas respecto del modelo productivo RAS del Salmón Atlántico con
engorda en tierra en Chile, mediante el análisis de escenarios, para apoyar la toma de decisiones
de los interesados
1.3.1 Objetivos Específicos
Determinar las variables claves que afectan el modelo productivo RAS del Salmón Atlántico en
tierra como sistema, mediante la aplicación de un análisis estructural utilizando el software
MICMAC, combinado con el método Delphi, para excluir aquellas variables que resulten poco
significativas.
Identificar el juego estratégico que existe entre los actores que controlan las variables claves del
sistema, mediante la aplicación de un análisis estratégico de juego de actores utilizando el software
MACTOR, para determinar las convergencias existentes entre sus objetivos en relación al sistema
estudiado.
Estudiar las combinaciones de hipótesis que reflejen cambios en la tendencia de cada una de las
variables clave, mediante la aplicación de un análisis morfológico utilizando el software MORPHOL,
para generar escenarios futuros del sistema estudiado.
Reducir el número de escenarios futuros del sistema estudiado, mediante la utilización del software
SMIC PROB-EXPERT, combinado con el método Delphi, para seleccionar los escenarios futuros
con mayor probabilidad de ocurrencia de acuerdo a los especialistas.
6
2. MARCO TEÓRICO
2.1 Historia de la salmonicultura en Chile
La historia de esta industria, según Salmonchile (2014) se divide en cuatro etapas:
La primera etapa se relaciona con sus inicios, entre los años 1921 al 1974. Si bien las primeras especies
salmonídeas ingresaron al país entre 1850 y 1920, no fue sino hasta 1921 que llegaron al país los primeros
salmones; siendo estos la especie Coho; gestión realizada por el Instituto de Fomento Pesquero (IFOP).
Este Instituto fue de gran ayuda para este rubro emergente, ya que logró implementar en Chile tecnologías
extranjeras para el cultivo intensivo de especies acuícolas, junto con invitar a expertos internacionales a
compartir sus conocimientos especializados.
La segunda etapa se caracteriza por una consolidación de la industria, entre los años 1974 y 1990,
impulsada principalmente por el inicio del cultivo de Trucha Arcoíris para consumo nacional y exportación.
Después de haber construido las dos primeras jaulas para alevines en 1976, ingresaron al país 500 mil
ovas de Salmón Coho, mientras que en 1977 se inicia el cultivo con circuito abierto.
En 1978 se crearon la Subsecretaria de Pesca (Subpesca) y el Servicio Nacional de Pesca (Sernapesca).
De esta manera, se llevó a cabo una serie de iniciativas de índole privada junto con la creación de empresas
dedicadas a la salmonicultura. Así, para 1985, ya existían 36 centros de cultivo con una producción total
de 1.200 toneladas anuales. Tan solo un año más tarde, comenzó el auge de la industria salmonicultora y
la producción superaba las 2.100 toneladas anuales.
La tercera etapa va desde 1990 a 2007 y se caracteriza por cambios tecnológicos. En 1990, comenzó el
desarrollo de reproducción en Chile, obteniéndose las primeras ovas nacionales, hito que establece el
punto de partida para el avance definitivo de la industria. En este punto, el rubro salmonicultor mejoró en
materias de alimentación, volumen de producción y técnicas de cultivo.
A pesar de los avances, la industria chilena enfrentó en 1998 uno de sus momentos más complicados
debido a la crisis asiática, la cual generó una caída de los precios en Japón y una sobreproducción de
salmón a nivel mundial.
En julio de 2007, se detectó, en un centro de cultivo en Chiloé, el primer caso de Anemia Infecciosa del
Salmón (ISA), la cual afecta al Salmón Atlántico. El ISA provocó una crisis en el sector que afectó los
procesos productivos de la industria. No obstante, también provocó un rápido y eficiente trabajo público,
en donde las entidades gubernamentales generaron medidas de contingencia, vigilancia y control, mientras
que el sector salmonero fomentó la autorregulación y relación con el Estado.
7
Finalmente, la última etapa va desde 2008 al 2013 y consiste en la implementación de un nuevo modelo
productivo, el cual consiste en una serie de medidas relacionadas con los descansos sanitarios,
tratamientos coordinados y densidades máximas, realizadas después de las crisis del virus ISA. A su vez,
se realizaron análisis temáticos enfocados en: concesiones, infraestructura productiva y condiciones
sanitarias. Esto facilitó la detección de enfermedades, vacunación, uso de medicamentos y restricción en
la importación de ovas.
La industria en este periodo coordinó trabajo en conjunto con empresas del sector y creó 44 medidas
sanitarias para fomentar la autorregulación y el trabajo público, lo que generó finalmente modificaciones en
la Ley General de Pesca y Acuicultura. Para el año 2014, Chile es el segundo productor de salmón a nivel
mundial solo después de Noruega, generando más de 60 mil empleos directos e indirectos.
2.2 Salmón Atlántico: Especie de Interés para el Trabajo de Titulación.
2.2.1 Descripción
La especie de interés es el Salmón Atlántico o también denominado Salmo Salar. Algunos datos relevantes
de esta especie, de acuerdo a Salmonchile (2014), son que habita naturalmente en el norte del océano
Atlántico -entre los grandes lagos de Estados Unidos y Canadá-, posee una longitud promedio de 45
centímetros y pesa alrededor de 7 kilógramos. Sus colores pueden ser verde, azul o pardo en el dorso,
siendo sus costados plateados y su vientre blanquecino, como se muestra en la Figura Nº 2.1.
Figura Nº 2.1: Salmón Atlántico (Salmo Salar) Fuente: http//:salmonchile.cl
Sus formatos comerciales pueden ser filete fresco, en rebanadas, ahumado entero, al vacío, porciones
individuales o como bloques de pescado, entre otros. A esto se añade, que su principal destino de
exportación es Estados Unidos, y también una parte considerable de Latinoamérica. Por otra parte, los
8
productos más elaborados llegan a Japón y Europa. En Chile, los centros de smoltificación de esta especie
están distribuidos entre la VIII Región del Biobío y XII Región de Magallanes, mientras que la fase de
engorda se realiza en gran medida en la X Región de Los Lagos.
2.5.2 Ciclo de vida en su ambiente natural
Con respecto al ciclo de vida del Salmón Atlántico en su ambiente natural, la WWF (2010) dice lo siguiente:
“Los salmónidos más cultivados en Chile son el Salmón Atlántico (Salmo Salar), Salmón Coho
(Oncorhynchus kisutch) y la Trucha Arcoíris (Oncorhynchus mykiss), que son especies anádromas, es
decir, desovan en cuerpos de agua dulce donde alcanzan su estado juvenil y, especialmente, logran un
cambio fisiológico fundamental, la smoltificación, para luego migrar hacia aguas marinas en las cuales
crecen y maduran sexualmente”.
La Figura Nº 2.2 muestra el ciclo de vida del Salmo Salar en su ambiente natural.
Figura Nº 2.2: Ciclo de vida del Salmón Atlántico en su ambiente natural Fuente: http://awsassets.panda.org/downloads/smolt_web.pdf
9
2.2.3 ¿Por qué Salmón Atlántico?
En primer lugar, se seleccionó esta especie por sus niveles de producción. A nivel mundial, la producción
de Salmo Salar ha tenido un crecimiento sostenido y bastante violento desde 2011 en adelante, como lo
muestra la Figura Nº 2.3.
Figura Nº 2.3: Toneladas de Salmón Atlántico producidas a nivel mundial entre 1985-2012 Fuente: Elaboración propia basada en:
http://www.fao.org/fishery/culturedspecies/Salmo_salar/es#tcNA00EA
Con respecto a la Figura Nº 2.3, desde 1985 con una producción mundial de 38.797 toneladas, hasta 1995
con una producción de 465.245 toneladas, hubo un aumento del 1099 por ciento. En los próximos 10 años,
entre 1995 hasta el 2005 hubo un aumento de un 172 por ciento de la producción, sin embargo mucho
menor a los 10 años anteriores.
Cabe destacar, que en el periodo de los últimos tres años, desde 2010 partiendo de 1.437.675 toneladas
de Salmón Atlántico, hasta el 2012, hubo un aumento de un 43 por ciento. Por tanto, en vista de la Figura
Nº 2.3, la producción de Salmón Atlántico se está tornando cada vez más atractiva alrededor del mundo;
prueba de ello es el aumento ininterrumpido que ha tenido en los últimos 27 años.
38
79
7
58
97
9
67
14
6
11
05
99
16
80
63
22
56
42
26
62
83
24
75
28
30
56
10
37
49
31
46
52
45
55
19
06
64
65
16
68
82
27
80
56
16
89
58
08
10
30
00
5
10
86
13
4
11
47
68
2
12
61
92
6
12
67
29
7
13
18
72
0
13
78
87
4
14
51
26
1
14
40
40
9
14
37
67
5
17
26
30
4
20
66
56
0
TONELADAS DE SALMÓN ATLÁNTICO PRODUCIDAS A NIVEL MUNDIAL ENTRE 1985 -
2012
10
Con respecto a Chile, el Salmón Atlántico es la especie salmónida más cultivada. De acuerdo a la
distribución de biomasa por especie de los informes de Situación Sanitaria Salmonicultura Centros de
engorda para 2012 y 2013 (Sernapesca, 2013-2014), expresados en las Figuras Nº 2.4 y 2.5, se puede
concluir que el cambio más significante lo lidera la XII Región de Magallanes, la cual desde la participación
de 85 por ciento de biomasa de Salmo Salar en 2012, aumentó 13 puntos con respecto al mismo porcentaje
para el año siguiente. A su vez, con respecto a la X Región de Los Lagos y la XI Región de Aysén, ambas
tuvieron el mismo aumento de 12 puntos respecto de 2012, pasando de un 48 a 60 por ciento y de 70 a 82
por ciento respectivamente.
En total, para 2013, el 73 por ciento de la biomasa cultivada correspondía a la especie Salmón Atlántico,
aumentando su participación en 11 puntos respecto de 2012. En consecuencia, prácticamente tres cuartos
de la biomasa cultivada corresponde a Salmo Salar, tomando en cuenta la X Región de los Lagos, la XI
Región de Aysén y la XII Región de Magallanes.
Figura Nº 2.4: Distribución de biomasa cultivada según especie 2012 Fuente: https://www.sernapesca.cl/presentaciones/Situacion_Sanitaria_Enero_-_Junio_2012_-
_25_de_Julio.pdf
11
La segunda razón por la cual se seleccionó la especie Salmón Atlántico es porque se transa a un mayor
precio en el mercado. De acuerdo a la FAO (Food and Agriculture Organization of the United States, 2014)
en un reporte de junio del 2014 se dice lo siguiente: “…a lo largo de 2013, el Salmón Atlántico fue la especie
más exportada en Chile con un total de 305.000 toneladas embarcadas, valoradas en US$ 2.300 millones,
con un precio promedio de US$ 7,5 por kilógramo. Esto demuestra un fuerte incremento de un 33 por ciento
en volumen, y un 59 por ciento en valor, comparado con 2012. El Salmón Coho sigue al Atlántico como la
segunda especie más exportada, y aunque su volumen transado permaneció relativamente estable con
111.200 toneladas, fue evaluado en US$ 459 millones, con un precio promedio de US$ 4,1 por kilógramo.
Para el caso de la Trucha Arcoíris, el volumen de exportaciones fue de 110.500 toneladas, con una
disminución del 22 por ciento en comparación a 2013”.
Figura Nº 2.5: Distribución de biomasa cultivada según especie 2012 Fuente: http://www.sernapesca.cl/presentaciones/Situaci%C3%B3n_Sanitaria_Salmonicultura_2013.pdf
12
2.3 Modelos Productivo con Engorda en Mar
2.3.1 Ciclo de Vida del Salmón Atlántico en Cultivo Intensivo
Procurando domesticar y criar los salmones, se ha tratado de reproducir las condiciones ambientales en
estado silvestre. Para ello, el Salmón Atlántico es mantenido en balsas jaulas o bien en estanques en tierra
con flujo abierto o sistemas de recirculación (RAS), donde las condiciones permiten regular los parámetros
del agua más importantes como lo son la temperatura, el oxígeno disuelto y el pH, entre otros (WWF, 2010).
En la Figura Nº 2.6 se presenta de manera gráfica el ciclo de vida del Salmo Salar en cultivo intensivo.
Figura Nº 2.6: Ciclo de vida del Salmón Atlántico en cultivo intensivo Fuente: http://awsassets.panda.org/downloads/smolt_web.pdf
13
2.3.2 Principales problemáticas del cultivo con engorda en mar.
A. Enfermedades
Las enfermedades de mayor efecto económico para la industria chilena del salmón, tanto por mortalidades
y efecto en la calidad y bienestar de los peces son: el Síndrome Ricketsial del Salmón (SRS), la Caligidosis
y el virus ISA, lo que ha provocado que la salmonicultura se expanda hacia la XI y XII Regiones (Bravo S.,
2013).
SRS (Septicemia Rickettsial Salmonídea)
La Septicemia Rickettsial Salmonídea o piscirickettsiosis es una enfermedad sistemática producida por la
bacteria intracelular Piscirickettsia salmonis (P. salmonis), la cual es responsable de la alta mortalidad de
especies salmonídeas en la industria (Heinsohn P., 2010). Según Sernapesca, del total de las mortalidades
de Salmón Atlántico para el 2013, el 20 por ciento correspondería a causas secundarias, de las cuales el
87 por ciento se debe a piscirickettsiosis, como se muestra en la Figura Nº 2.7.
Figura Nº 2.7: Clasificación de las mortalidades de Salmón Atlántico para 2013 Fuente: http://www.sernapesca.cl/presentaciones/Situaci%C3%B3n_Sanitaria_Salmonicultura_2013.pdf
Por otro lado, del total de centros CAD -Centros de Alta Diseminación, que para el caso de la
piscirickettsiosis, se debe cumplir con la condición de que el 50 por ciento o más de las jaulas posean más
de un 0,35 por ciento de mortalidad SRS semanal- para el año 2013, el 57 por ciento correspondía a centros
que cultivaban Salmón Atlántico, como muestra la Figura Nº 2.8.
14
Figura Nº 2.8: Distribución centros CAD según especie, semanas 4 a 19, año 2013 Fuente:
http://www.sernapesca.cl/index.php?option=com_remository&Itemid=246&func=startdown&id=7387
A su vez, esta enfermedad es de alto costo económico, ya que se manifiesta principalmente en el último
tercio de la etapa productiva del Salmón Atlántico. Dicho lo anterior, para 2013, el 68 por ciento de los
centros CAD afectaba al salmón Atlántico en el tercio final del ciclo productivo, justo antes de ser
cosechados (Sernapesca, 2013). Esto se puede ver en la Figura Nº 2.9.
Figura Nº 2.9: Centros CAD según etapa ciclo-productiva, Salmón Atlántico, 2013 Fuente:
http://www.sernapesca.cl/index.php?option=com_remository&Itemid=246&func=startdown&id=7387
15
Caligidosis (piojo de mar).
La caligidosis, también conocido como piojo de mar, es la mayor amenaza sanitaria en la actualidad para
el cultivo del salmón en Chile, y es provocado por la especie Caligus Rogercresseyi. Estos parásitos se
alimentan de la mucosa de la piel y de la sangre de los salmones que parasitan, produciendo entre otras
cosas graves pérdidas económicas debido a mortalidades, aumento de la predisposición a las infecciones
secundarias, alargamiento del ciclo de cultivo y uso obligatorio de tratamientos terapéuticos en base a
químicos que afectan el medio ambiente (Henriquez C., 2013).
De acuerdo al informe Situación Sanitaria Salmonicultura Centros Marinos de Sernapesca (2013), entre
febrero y mayo del 2013, hubo un incremento significativo del nivel de carga promedio de caligus semanales
en los centros de alta vigilancia, como se muestra en la Figura Nº 2.10. Al respecto, cabe destacar que
tanto la X Región de Los Lagos y la XI Región de Aysén alcanzan un máximo de carga promedio de caligus
de alrededor de ocho y 16 respectivamente, cifras que resultan preocupantes al compararlas con la carga
promedio de tres caligus para ambas regiones en enero del mismo año.
Mediante la Figura Nº 2.11 se muestran los centros de alta diseminación (CAD) de caligidosis tanto en la
X Región de Los Lagos como en la XI Región de Aysén para el año 2013. Cabe señalar que los centros
CAD, con respecto a caligidosis, son todos aquellos centros que presenten una carga promedio semanal
de más de 9 caligus por ejemplar (Sernapesca, 2013).
Figura Nº 2.10: Carga promedio de caligus en centros de alta vigilancia, según semana, años 2012-2013 Fuente: http://www.sernapesca.cl/presentaciones/Situaci%C3%B3n_Sanitaria_Salmonicultura_2013.pdf
16
Figura Nº 2.11: Centros CAD de caligidosis para la X Región de Los Lagos y la XI Región de Aysén Fuente: http://www.sernapesca.cl/presentaciones/Situaci%C3%B3n_Sanitaria_Salmonicultura_2013.pdf
Virus ISA (Anemia Infecciosa del Salmón)
La Anemia Infecciosa del Salmón es una enfermedad transfonteriza, altamente infecciosa que afecta al
Salmón Atlántico. Esta enfermedad no posee ningún efecto en la salud pública, ya que el virus no afecta al
hombre (SUBPESCA, 2014). En Chile, el primer caso de ISA fue reportado oficialmente el 25 de julio de
2007, en un centro en Chiloé, y desde ese momento se ha detectado la enfermedad en otros centros de
cultivo de Salmón Atlántico entre la X y XII Regiones.
En la Figura Nº 2.12 se puede observar la disminución en la producción de Salmo Salar en los años 2009
y 2010 por efecto del virus ISA en 2007-2008, en donde la producción de este salmónido descendió
bruscamente de alrededor de 400.000 toneladas en 2008 a cerca de 100.000 toneladas dos años más
tarde.
Sin embargo, los casos de virus ISA no se detectaron simplemente en 2007-2008, si no que ha habido
otros brotes de esta anemia en Chile como muestra la Figura Nº 2.13 dentro del periodo 2007-2013.
17
Figura Nº 2.12: Disminución de la producción de Salmón Atlántico después del ISA Fuente: http://revistas.udenar.edu.co/index.php/reipa/article/view/1485/1829
De acuerdo a la Figura Nº 2.13, en el año 2009 se detectaron 35 brotes del virus; en 2010 cuatro brotes, y
en 2011 y 2012 no se presenta la enfermedad en los centros de cultivo. Sin embargo, reaparece en 2013
con un total de tres brotes. Además, para enero del año 2014, se confirma por primera vez en el año un
brote de ISA en un centro en Chiloé de la empresa Invermar (Sernapesca, 2014).
Figura Nº 2.13: Número de brotes de ISA entre 2007-2013 Fuente: http://www.sernapesca.cl/presentaciones/Situaci%C3%B3n_Sanitaria_Salmonicultura_2013.pdf
18
B. Alta concentración geográfica de centros de cultivo
De acuerdo a Sernapesca (2012) la XI Región de Aysén concentró el 53 por ciento de la producción
nacional, seguida por la X Región de Los Lagos con el 43 por ciento, y la XII Región con el 4 por ciento
restante. Por tanto, queda en evidencia la alta concentración de centros de cultivo que existe entre la X y
XI Regiones (96 por ciento), como se muestra en la Figura Nº 2.14.
Sernapesca (2012) afirma que de las 1.281 concesiones existentes en 2012, 1.224 estaban entre la X y XI
Regiones, y solo las restantes corresponden a la XII Región de Magallanes. Esto representa una constante
amenaza, ya que la diseminación de patógenos podría causar un efecto domino en el contagio de otros
centros de cultivo (Bravo S., 2013).
Figura Nº 2.14: Concentración de centros de cultivo según Sernapesca Fuente: http://www.subpesca.cl/prensa/601/articles-5121_documento.pdf
19
C. Uso de antimicrobianos
La Tabla Nº 2.1 muestra la cantidad de antimicrobianos, en toneladas, utilizados en Chile entre los años
2007 y 2013. El mayor consumo de antimicrobianos se aplicó el año 2013 con aproximadamente 451
toneladas.
A su vez, los aumentos más violentos en el uso de antimicrobianos fueron utilizados a partir del año 2010,
cifra que se aumenta en aproximadamente 3 veces para 2013. Por otro lado, se puede observar el aumento
que hubo de 2011 a 2012, el cual estaría en gran parte explicado por el aumento de biomasa (Sernapesca,
2013). Sin embargo, no se puede justificar mediante el mismo argumento el aumento en el uso de
antimicrobianos de 2012 a 2013, ya que la biomasa tuvo un incremento de aproximadamente un uno por
ciento, mientras que los antimicrobianos aumentaron en un 33.
Tabla Nº 2.1: Cantidad de antimicrobianos (toneladas), consumo (%) de antimicrobianos y biomasa promedio mensual (miles de toneladas), durante el período 2007-2012.
Fuente:
http://www.sernapesca.cl/index.php?option=com_remository&Itemid=246&func=startdown&id=7451
Las toneladas de antimicrobianos utilizadas en Chile cobran más valor al ser comparadas con las utilizadas
en Noruega para los mismos años. Por ejemplo, para el periodo de 2007 y 2008 en que Chile utilizó 385 y
325 toneladas respectivamente, Noruega habría utilizado menos de una tonelada para producir 820.000
toneladas anuales de salmón (Burridge, L., 2010). Además, para el año 2013 la filial chilena de la firma
Noruega Cermaq, presentaba un uso de antibiótico de 230 gramos por tonelada de salmón, mientras que
las filiales canadienses y noruega de la misma empresa presentaban tan solo 10 y 4 gramos por tonelada
respectivamente (Cermaq, 2014); lo cual se traduce en 23 veces más que la filial canadiense, y 57 veces
más que la noruega. El aumento drástico que tuvo la filial chilena de Cermaq, respecto de las otras dos
filiales en Canadá y Noruega se pueden observar en la Figura Nº 2.15.
20
Figura Nº 2.15: Uso de antibióticos en gramos por tonelada de salmón producido de la empresa Cermaq para 2013, según filiales
Fuente: http://report2013.cermaq.com/#/en/sustainability-report/fish-health-and-animal-
welfare?scrollTo=CEQ4
En cuanto a la participación en el consumo de antibióticos según especie salmonídea, se mantiene la
tendencia de aumento del Salmón Atlántico, llegando a un 70 por ciento, seguido por la Trucha Arcoíris
con tan solo un 18 por ciento (Sernapesca, 2014).
El uso de antimicrobianos es un problema mayormente en la etapa de engorda del salmón en el mar, ya
que el 96 por ciento de los casos fueron utilizados en mar, y solo el 4 por ciento restante en agua dulce
(Sernapesca, 2014). En los centros de cultivo en mar, en el 92 por ciento de los casos, los antimicrobianos
son utilizados para lidiar con los brotes de piscirickettsiosis como muestra la Figura Nº 2.16.
Entre los antimicrobianos utilizados para tratar con la piscirickettsiosis, existe un predomino del uso de la
oxitetraciclina y del florfenicol, con una participación del 69 y 30 por ciento respectivamente (Sernapesca,
2014).
21
Figura Nº 2.16: Participación porcentual de antimicrobianos utilizados en la fase de cultivo en mar durante el año 2013 según diagnóstico.
Fuente:
http://www.sernapesca.cl/index.php?option=com_remository&Itemid=246&func=startdown&id=7451
2.4 Modelos Productivo RAS con Engorda en Tierra
Cabe destacar en este punto, que no existe bibliografía con respecto a la producción de Salmón Atlántico
con engorda en sistemas de recirculación, por lo que se hablará del funcionamiento de un sistema de
recirculación –que forma parte del modelo productivo expuesto- y de cómo este modelo se ha comenzado
a aplicar en estos últimos años tanto a nivel mundial y en Chile.
2.4.1 Sistema de Recirculación de Acuicultura (RAS)
De acuerdo a WWF (2010), un sistema de recirculación en acuicultura es un sistema que incorpora el
tratamiento y la reutilización de agua para el cultivo de organismos, considerando alrededor del 10 por
ciento de reemplazo de agua diariamente, pudiendo variar entre el 5 al 20 por ciento dependiendo del
estanque de cultivo y filtración. Respecto a este tipo de sistemas, Gamboa L. (2013) dice: “… generalmente
los sistemas de recirculación poseen una estructura básica en su implementación: un sistema de bombeo,
un sistema de filtración mecánico y/o biológico; un sistema de esterilización del agua (U.V generalmente)
y un sistema de aireación”. En la Figura Nº 2.17 se muestran los componentes de un sistema de
recirculación.
22
Figura Nº 2.17: Componentes básicos de un sistema de recirculación Fuente: http://awsassets.panda.org/downloads/smolt_web.pdf
Dentro de las ventajas que posee este tipo de sistema se pueden mencionar: disminución del uso de
antibióticos -tanto en frecuencia, como en cantidad-, drástica reducción en el vertimiento de efluentes a
fuentes de agua cercanas, recuperación de lodos y poca o nula posibilidad de fugas o introducción
accidental de especies a fuentes naturales (Gamboa L., 2013).
Con respecto a la mortalidad en sistemas de recirculación, esta es más baja comparada con otros sistemas
productivos. Como se muestra en la Tabla Nº 2.2, en un sistema de recirculación la mortalidad es de la
magnitud del 5 por ciento (WWF, 2010).
Tabla Nº 2.2: Porcentaje de mortalidad obtenidas en distintos sistemas productivos.
Fuente: http://awsassets.panda.org/downloads/smolt_web.pdf
23
Finalmente, en cuanto a los costos incurridos en medicamentos, el sistema de recirculación presenta en la
etapa de smoltificación, el menor de los costos medidos en US$ por smolt producido, como se muestra en
la Tabla 2.3.
Tabla Nº 2.3: Costos en medicamentos en distintos sistemas productivos.
Fuente: http://awsassets.panda.org/downloads/smolt_web.pdf
2.4.2 Ventajas de la engorda en tierra
La Federación del Salmón Atlántico menciona algunas de las razones por las cuales resultaría conveniente
el modelo productivo en tierra frente al modelo productivo de engorda en mar (Atlantic Salmon Federation,
2014). Entre estas razones figuran: la producción de Salmón Atlántico sin la necesidad de usar antibióticos
o uso de químicos para el medio ambiente, un crecimiento más acelerado del salmón – generalmente seis
meses menos que en balsas jaulas- , no existen escapes de peces que pudieran poner en riesgo la
conservación del Salmón Atlántico silvestre y otras especies, y más flexibilidad en cuanto a la ubicación de
la piscicultura.
2.4.3 La Engorda en Tierra en el Mundo
En los últimos dos años, la salmonicultura a nivel mundial está dando un paso importante en algunos países
en lo que a modelos productivos se refiere, ya que están marcha proyectos que involucran la producción
de Salmón Atlántico en tierra, entendiéndose por esto último, el cultivo de salmón desde ova ojo hasta su
cosecha en sistemas de recirculación y en un único emplazamiento terrestre.
Con respecto a lo anterior, y como se detallará más adelante, países como Canadá, Dinamarca y China
han sido pioneros en la realización de proyectos de esta naturaleza.
24
Canadá posee una instalación cerrada llamada Kuterra en la isla de Vancouver, la cual comenzó a operar
en marzo del 2013, y es el primer centro de cultivo de salmón en Norteamérica que cultiva Salmón Atlántico
a una escala comercial en un sistema acuícola ubicado en tierra, con una producción de 1.000 toneladas
por año con uno de sus módulos, pero que a mediano plazo pretende operar con sus cinco módulos,
pudiendo producir entre 2.000 y 3.000 toneladas anuales (Tidescanada, 2013).
Para el caso de Dinamarca, existen dos instalaciones de este tipo. La primera es una piscicultura llamada
Oceanus, ubicada en Langsand Laks, la cual produce 1.000 toneladas año, y que puede ser aumentada a
4.000 (Atlantic Sapphire, 2012). La segunda es de la empresa Danish Salmon, ubicada en Hirtshals, y que
de acuerdo a la página oficial, producirá inicialmente, 2.000 toneladas de Salmón Atlántico (Stateofgreen,
2014).
Por último, en China, se encuentra la compañía Fish Track, que planea, para agosto de 2014, iniciar la
construcción de una instalación terrestre capaz de producir en su plan inicial 1000 toneladas de Salmón
Atlántico (Aqua, 2013).
2.4.4 La Engorda de salmón en Tierra, en Chile
Esta nueva metodología productiva ha alcanzado también al segundo productor mundial del salmón, Chile.
Y es que este último posee, en la X Región de los Lagos, dos instalaciones que, si bien no producen Salmón
Atlántico a una escala comercial, prueban la viabilidad técnica de los proyectos con engorda en tierra.
El primero de estos sistemas acuícolas lo conforma la piscicultura Salmones Chaicas, construida en 2011,
la cual si bien tiene como propósito la producción y comercialización de ovas libres de enfermedades,
incluye en su ciclo productivo la engorda de Salmón Atlántico hasta convertirse en reproductores (Aqua,
2013). Esto último reafirma el hecho de que existe la tecnología y la mano de obra especializada para
realizar el ciclo completo de esta especie en un emplazamiento terrestre.
En segundo lugar, Chile cuenta con el proyecto Neosalmon desde mediados de 2013, el cual está
asumiendo el desafío de producir Salmo Salar de 4,5 kilógramos en una piscicultura de recirculación desde
ova hasta ser cosechado, con una producción de 1.500 toneladas anuales en su primera etapa, 5.000
toneladas en su segunda etapa, y 15.000 toneladas proyectadas por año en su etapa final (Perez, C. 2013).
Sin embargo este proyecto se encuentra en pausa actualmente, lo que deja una suerte de incertidumbre
con respecto a su viabilidad tanto económica como técnica, al menos en Chile.
25
2.5 Engorda en Tierra versus Engorda en Mar
La Fundación para la Investigación Científica e Industrial (SINTEF, 2014), la más grande organización de
investigación en toda Escandinavia, realizó un estudio llamado: “La acuicultura RAS en tierra y la
acuicultura en jaulas en mar: comparativa económica y evaluación ambiental”.
Para realizar esta comparación, se asumió un supuesto en que ambos modelos producirían 3.300
toneladas por año como se muestra en la Figura Nº 2.18, para realizar un análisis comparativo.
Figura Nº 2.18: Modelo con engorda en tierra y modelo con engorda en mar Fuente: http://0101.nccdn.net/1_5/061/391/032/15-Vinci---Land-based-RAS-and-open-pen-aquaculture--
comparative-economic-and.pdf
Bajo este supuesto, el estudio indicó que el monto de inversión necesario para llevar a cabo dicha
producción anual en un sistema de recirculación en tierra en de US$ 32 millones, mientras que para realizar
lo mismo en mar, la cifra es un 61 por ciento menor, siendo US$ 12 millones. Además, los costos de
producción asociados a producir un kilógramo en cada uno de estos modelos se muestra en la Figura Nº
2.19.
26
Figura Nº 2.19: Costos de producción en los diferentes modelos productivos Fuente: http://0101.nccdn.net/1_5/061/391/032/15-Vinci---Land-based-RAS-and-open-pen-aquaculture--
comparative-economic-and.pdf
Según el estudio realizado por la SINTEF (2014), el costo de producción para producir un kilógramo de
Salmón Atlántico resulta ser menor en el modelo productivo con engorda en tierra, con US$ 3,98 contra
US$ 4,24 en el modelo productivo con engorda en mar. El costo más significativo en ambos modelos es el
alimento, el cual representa el 49 por ciento en el primero, y el 52 por ciento en el segundo de los costos
totales de producción.
En cuanto a la engorda en tierra, otros factores importantes en el costo de producción por kilógramo de
salmón producido, son: la depreciación y la mantención con un 15 por ciento, la mano de obra con un 12
por ciento y la electricidad con un ocho por ciento.
En tanto, en la engorda en mar, algunos factores son distintos. Por ejemplo, para este modelo no existe
gasto asociado a energía, no obstante, el costo por la materia prima, que correspondería a los smolts, no
es menor en la matriz, y representa un 11 por ciento del total.
La conclusión del estudio de la SINTEF (2014) es que, si bien la inversión en un modelo productivo con
engorda en tierra es bastante más costoso que el mismo modelo en mar, para producir las mismas 3.300
toneladas al año, el primer modelo resulta ser más conveniente si se encuentra un mercado nicho que
pueda costear un precio premium, para que de esta manera resulte rentable a largo plazo, y se justifique
la inversión realizada en un modelo productivo con engorda en tierra.
27
2.6 Análisis de escenarios
Con respecto a su definición, Chermack T. J (2011) dice: “…el análisis de escenarios es simplemente una
manera de representar una realidad futura de manera de arrojar luz a las acciones a tomar en vista del
futuro posible o deseado”. También Moeller S. & Brady C. (2011) afirman: “…el análisis de escenarios es
una herramienta poderosa, ya que permite entender mejor las variables clave de una cierta situación, como
priorizarlas y qué relaciones tienen unas con otras.” Además, el análisis de escenario conlleva la
identificación de algunos escenarios futuros alternativos que puedan ocurrir. Se idean planes para lidiar
con cada escenario en caso de que ocurran. Generalmente, las discusiones en el análisis escenarios
consideran el mejor y el peor escenario (Keoki S., Sears G. A., Clough R. H., 2011). Finalmente Smith S.
(2011) dice que “…el análisis de escenarios es un método que apunta a incrementar la habilidad de una
firma para enfrentar la ocurrencia de cambios”.
En resumen, el análisis de escenarios involucra mirar el futuro, y en base a las variables clave que afectan
un sistema, poder definir futuros probables a los cuales se les llama escenarios. Todo lo anterior, se hace
con el propósito de tomar las decisiones correctas frente a los futuros posibles o más deseados por parte
de los interesados.
En la Figura Nº 2.20 se muestra a grandes rasgos el método de escenarios, y en las secciones siguientes
se definen los submétodos que componen sus fases.
2.6.1 Análisis Estructural
Godet (2011) afirma que el análisis estructural es un método sistemático, en forma matricial, de análisis de
las relaciones entre las variables constitutivas del sistema estudiado, para definir cuáles son variables
clave. Este método posee tres fases principales. La primera etapa consiste en inventariar las variables que
caracterizan al sistema estudiado.
En una segunda instancia, se describen las relaciones existentes entre las variables, a través del uso de la
llamada “matriz de análisis estructural”, en donde a cada pareja de variables se hace la siguiente pregunta
en palabras de Godet: ¿existe una relación de influencia entre la variable i y la variable j? Si la respuesta
es negativa se le da la nota de 0. Cuando la respuesta es positiva, la relación de influencia directa recibe
la nota de uno si se le considera débil, dos si media, tres si fuerte y, finalmente, cuatro si se le considera
potencial.
Por último, se identifican las variables clave. Para lo cual se utiliza el software MICMAC (Matriz de Impactos
Cruzados Multiplicación Aplicada a Una Clasificación), el cual puede ser descargado en la página oficial de
Godet, laprospective (2014). Los resultados son representados mediante un plano como se puede apreciar
en la Figura Nº 2.21. Con respecto a esta figura Godet (2011) dice lo siguiente:
28
Figura Nº 2.20: El método de escenarios Fuente: La Prospectiva Estratégica para las empresas y regiones. Godet (2011)
29
Las variables de entrada (1) son muy influyentes y poco dependientes, y son explicativas del sistema
estudiado. Las variables de enlace (2) son muy influyentes y dependientes; son inestables por naturaleza.
Las variables resultantes (3) son poco influyentes y muy dependientes; su evolución se explica por otras
variables. Las variables excluidas (4) son poco influyentes y poco dependientes; impactan poco el sistema,
y se pueden excluir. Por último, las variables del pelotón (5), que no se caracterizan lo suficiente para
sacar una conclusión en cuanto al papel que desempeñan en el sistema, y pueden igualmente ser
excluidas.
2.6.2 Análisis estratégico de juego de actores
Con respecto a la definición de este método, Godet (2011) afirma: “…el análisis estratégico del juego de
actores constituye una de las etapas cruciales: la solución de conflictos entre grupos con proyectos
diferentes, que condiciona la evolución del sistema en el que se desarrollan. Para este propósito existe un
método llamado MACTOR, el cual busca estimar la correlación de fuerzas que existen entre los actores”.
Figura Nº 2.21: Tipos de variables en un plano de influencia y dependencia Fuente: La Prospectiva Estratégica para las empresas y regiones. Godet (2011)
El análisis estratégico de juego de actores consta de siete fases (Godet, 2011). Primero se construye una
tabla de estrategia de los actores, identificando a cada actor con sus fines y objetivos. Segundo, se evalúa
30
la correlación de fuerzas entre los actores, construyéndose una matriz de influencias entre actores. Luego
con el software MACTOR, se calcula la correlación de fuerzas, definiendo cinco niveles de relaciones entre
los actores: un actor tiene poca o ninguna influencia sobre otro (0); puede poner en riesgo los procesos
operativos de otro actor (1); los proyectos de otro actor (2), el cumplimiento de sus misiones (3) o su propia
existencia (4). Luego de esto, se ubica a cada uno de los diferentes actores en un plano de influencia y
dependencia, el cual revela cuatro posiciones tipo: actores dominantes –muy influyentes y poco
dependientes–; dominados –poco influyentes y muy dependientes–; actores repetidores –tan influyentes
como dependientes–; y los actores autónomos –ni influyentes, ni dependientes-.
Como tercera fase, se debe identificar los retos estratégicos y los objetivos asociados. La confrontación de
los actores en función de sus fines, proyectos y medios de acción, permite poner de manifiesto un
determinado número de retos estratégicos en los que los objetivos convergen o divergen. La Figura Nº
2.22 muestra un ejemplo de un plano de influencia y dependencia entre actores. En cuarto lugar, se
posiciona a los actores en relación con los objetivos y se identifican las convergencias y divergencias. En
esta etapa es posible determinar la actitud actual de cada actor en relación con cada objetivo por medio de
una matriz de “actores por objetivos”, indicando su aprobación (+1), desaprobación (-1) o neutralidad (0).
Figura Nº 2.22: Ejemplo de un plano de influencia y dependencia Fuente: La Prospectiva Estratégica para las empresas y regiones. Godet (2011)
31
Como quinta fase, se tiene la jerarquización de las prioridades de objetivos para cada actor. Dado que los
gráficos construidos en la fase tres son muy elementales, tomando en cuenta el número de convergencias
y divergencias de objetivos entre los actores, se debe ahora jerarquizar los objetivos de cada actor. De esta
forma se evalúa la intensidad de cada actor a partir de una escala específica. En sexto lugar, se debe
integrar la correlación de fuerzas al análisis de las convergencias entre actores. El objetivo de esta etapa
es ajustar la correlación de fuerzas de cada actor a la intensidad de su posición con respecto a los objetivos,
obteniendo nuevos gráficos de convergencias posibles y de divergencias entre los actores. Finalmente, se
redactan recomendaciones estratégicas y preguntas clave sobre el futuro.
2.6.3 Análisis morfológico
De acuerdo a Godet (2011) “el análisis morfológico está orientado a explorar de manera sistemática los
futuros posibles, partiendo del estudio de todas las combinaciones resultantes de la desagregación de un
sistema.” Por otra parte Proctor T. (2013) señala que el análisis morfológico es una herramienta que puede
ayudar a generar un vasto número de ideas. Con respecto a lo mismo, Galvis Gomez, J. P., & Calderon
Cortina, C. A. (2012) lo definen como un análisis para identificar las posibles combinaciones de las partes
esenciales del sistema estudiado, dando como resultado diversas imágenes del futuro. Finalmente Martinez
Montenegro, T., & Ramirez Guillen, J. E. (2012) afirman: “…el principio del método es descomponer el
sistema, en subsistemas independientes que sean explicativos del mismo, y a su vez, determinar las
diferentes configuraciones (hipótesis) de los componentes. Las combinaciones generadas por las distintas
configuraciones de cada componente, constituyen el espacio morfológico de todos los posibles escenarios.
Dadas las definiciones presentadas anteriormente, vemos que Proctor concibe este método más como una
fábrica de ideas, mientras que Martinez M. et al y Gomez G. et al agregan a este método la capacidad de
crear escenarios futuros o imágenes del futuro. Particularmente Martinez M. et al añaden conceptos más
específicos, como lo es el espacio morfológico, de tal manera que la definición y comprensión del método
resulta más sencillo.
Gomez G. et al (2012) afirman que este método posee dos fases principales. La primera consiste en la
construcción del espacio morfológico, para lo cual se descompone el sistema en subsistemas o
componentes, lo cuales deben rendir cuenta de la totalidad del sistema estudiado. El segundo paso,
consiste en la reducción del espacio morfológico, para lo cual es necesario crear criterios de selección que
permitan discriminar entre aquellas combinaciones que son incompatibles y acotar este espacio.
32
2.6.4 Análisis de impactos cruzados probabilísticos
Con respecto a este método, el JRC European Comission (2014) afirma: “…este método busca analizar el
efecto domino que puede tener el desencadenamiento de un evento, sobre otra serie de eventos
relacionados”.
Al mismo tiempo, Moutinho (2010) señala que es una técnica usada para examinar el impacto de eventos
futuros potenciales unos con otros. Así, se descubren relaciones entre eventos que parecían no tener
conexión alguna. De hecho, este método fue originado para llenar una brecha que el método Delphi no
pudo cubrir, la cual era la de ignorar las relaciones potenciales entre eventos futuros (Daim, Oliver y Kim,
2013).
Con el fin de llevar a cabo un análisis de impactos cruzados, existe la herramienta SMIC PROB-EXPERT,
la cual permite, a través de la información entregada por los especialistas, en un sistema de hipótesis,
obtener imágenes posibles (juegos de hipótesis). Estas se estudian según la probabilidad que tengan de
materializarse (Godet, 2011). De esta manera, se delimitan los futuros probables, que eventualmente serán
utilizados para la construcción de escenarios.
En la primera etapa del desarrollo, una encuesta SMIC PROB-EXPERT parte con cinco o seis hipótesis
fundamentales, basándose en los resultados del análisis estructural del sistema. La encuesta se realiza
normalmente por correo, en donde una tasa del 25 al 30 por ciento se considera bastante satisfactoria
(Godet, 2011). A los expertos se les pide estimar la probabilidad simple de materialización de una hipótesis
por una escala de uno (muy poco probable) a cinco (muy probable). Luego, dado un promedio de las
probabilidades definidas por los especialistas para cada uno de los eventos, tendencias o imágenes, se
puede definir una jerarquía de estas.
2.7 Método Delphi
2.7.1 Definición
De acuerdo a Godet y Philippe Durance (2011), este método tiene como objetivo, partiendo de la consulta
a expertos y mediante cuestionarios sucesivos, poner de relieve convergencias de opinión y despejar
ciertos consensos sobre temas precisos. Con respecto a la misma técnica, Weil K. (2008) establece que
“…el método Delphi ha sido tradicionalmente usado en un análisis prospectivo, usando un panel de
expertos en un área en particular, para predecir el futuro basado en sus conocimientos especializados”.
Procurando enriquecer la definición del Delphi, Linstone H.A. y Turoff M. (2002) declaran: “…Delphi puede
ser caracterizado como un método para estructurar el proceso de comunicación de un grupo, para que de
esta manera el proceso sea efectivo, al permitir a un grupo de individuos, como un todo, enfrentar un
problema complejo.
33
En cuanto a la definiciones expuestas por los distintos autores, se puede establecer con precisión que el
método Delphi se utiliza para afrontar problemas de compleja naturaleza, recopilando las opiniones de
expertos frente a una materia en particular para llegar a nuevos criterios en tópicos en donde existen
brechas cognitivas. La información recopilada puede ser utilizada para vaticinar escenarios futuros en una
determinada materia. A su vez, se puede mencionar que su foco principal, luego de recoger las opiniones
de los expertos, se concentra en generar convergencias y ciertos consensos entre estas.
2.7.2 Fases de Desarrollo
Godet (2011) define tres fases principales en el desarrollo de esta técnica. La primera fase consta de la
correcta formulación del problema a los especialistas; además las preguntas realizadas a los expertos
deben ser precisas, cuantificables e independientes unas de otras. En la siguiente fase, se escogen a los
especialistas que participarán, y que deben ser escogidos por su capacidad para prever el futuro, más que
por sus títulos, funciones o jerarquías.
Finalmente, la tercera etapa consiste en el envío del cuestionario a los expertos. La composición final del
grupo no debe ser inferior a 25. El cuestionario, debe tener entre otras cosas una nota de presentación con
las finalidades, el espíritu del método Delphi, así como las condiciones prácticas del desarrollo de la
encuesta; como lo son el plazo de respuesta y la garantía de anonimato. Los principales tipos de Delphi y
sus características, se muestran en la Tabla Nº 2.4. Para el caso de este trabajo de título, se utilizaron el
Delphi modificado y el Delphi tecnológico.
Tabla Nº 2.4: Principales tipos de método Delphi y sus características
Delphi Clásico Usa una primera ronda para facilitar la generación de ideas, y
eventualmente generar consenso. Luego usa tres o más rondas postales
para dar oportunidad a los especialistas para cambiar su opinión.
Delphi modificado Se reemplaza la primera ronda postal por entrevistas cara a cara o focus
groups. Usa menos de tres rondas postales.
Delphi en tiempo real Similar al Delphi clásico, excepto que los expertos pueden encontrarse
en una misma habitación. El consenso se consigue en tiempo real.
e-Delphi Proceso similar al del Delphi clásico pero es administrado vía mail o
mediante una encuesta online en la web.
Delphi Tecnológico Es muy similar al Delphi en tiempo real pero usando tecnología, como
por ejemplo paneles tipo tablets que permiten que los expertos
respondan a las preguntas de manera inmediata mientras la tecnología
lo permita.
Fuente: The Delphi Technique in nursing and health research. Keeney (2011)
34
3. DISEÑO METODOLÓGICO
3.1 Diagrama del diseño metodológico
Figura Nº 3.1: Diagrama del diseño metodológico Fuente: Elaboración Propia
Análisis de escenariosAplicación del análisis estructural, estratégico del juego de actores, morfológico y reducción del espacio morfológico
Análisis estructural
Búsqueda de las variables clave que afectan el sistema mediante la aplicación del método Delphi y uso del software MICMAC
Analisis estratégico del juego de actores
Identificación de los actores que controlan las variables claves y convergencias en sus objetivos mediante el sofware MACTOR
Análisis morfológico
Definición de hipótesis para cada subsitema y generación de espacio morfológico mediante MORPHOL
Reducción del espacio morfológico
Búsqueda de los escenarios futuros más probables mediante la aplicación del método Delphi y el uso del software SMIC PROB-EXPERT
Elaboración de propuestas estratégicas
Recomendaciones a los interesados con respecto al sistema, para apoyar la toma de desiciones
35
3.2 Análisis de Escenarios
3.2.1 Análisis estructural
A. Búsqueda de expertos y elaboración de la encuesta Delphi El primer paso realizado en la investigación fue la detección de las variables clave que influyen en la
evolución del sistema a ser estudiado, el cual fue definido como la producción a escala comercial de Salmón
Atlántico con engorda en tierra mediante sistemas de recirculación en Chile.
En busca de cumplir el objetivo mencionado anteriormente, el cual es detectar las variables clave del
sistema, se recurrió a un grupo selecto de especialistas en el área, y se aplicó el método de encuestas
Delphi. Con respecto a este método, se utilizó prioritariamente la modalidad del Delphi modificado, en la
cual se realizaron las encuestas a los especialistas cara a cara, y en su defecto, se utilizó el Delphi
tecnológico, el cual permitía el uso de tecnología para contactar al experto en caso de estar este muy
atareado; el software comunicacional Skype, resultó ser una herramienta muy útil y cómoda en este punto
para uno de los expertos.
De acuerdo al marco teórico, y sus fuentes citadas en esta investigación, se requería de un número de 25
personas mínimo, por lo que se buscaron personas idóneas, empezando a indagar información en los
contactos que los docentes de la Universidad Austral de Chile, sede Puerto Montt, pudiesen tener, y
después, con los contactos obtenidos, generar un efecto de bola de nieve, de tal manera que el encontrar
a algunos expertos pudiese desencadenar la posibilidad de contactar a otros.
Cuando se obtuvo el contacto con los 25 expertos necesarios, lo siguiente fue aplicar la encuesta para
obtener las variables clave a partir de la información de los expertos. La encuesta que fue utilizada se
muestra en la Figura Nº 3.2, la cual se compone de dos partes, una cualitativa y otra cuantitativa. La primera
parte persigue inventariar las variables, para lo cual se pidió a cada experto que mencione, según su
criterio, cuáles son las variables que afectan el desarrollo del sistema (definido en el primer párrafo de esta
sección), en consecuencia esta información fue cualitativa. Sin embargo, la segunda parte, fue cuantitativa,
ya que involucró que cada encuestado relacione las variables que mencionó de acuerdo a la influencia que
una pueda tener sobre la otra, otorgándole valores numéricos que iban, de menor a mayor influencia, entre
cero y cuatro (0, 1, 2, 3 y 4).
36
ENCUESTA DELPHI PARA ENCONTRAR LAS VARIABLES CLAVE DEL MODELO PRODUCTIVO RAS DEL SALMON ATLÁNTICO CON ENGORDA EN TIERRA EN CHILE
PARTE 1: ¿Cuáles son las variables que afectan el desarrollo del modelo productivo RAS del salmón Atlántico con engorda en tierra según su criterio? Enumere.
V1 Rellenar V6 Rellenar
V2 Rellenar V7 Rellenar
V3 Rellenar V8 Rellenar
V4 Rellenar V9 Rellenar
V5 Rellenar Vn Rellenar
PARTE 2: Relacione las variables definidas por usted en donde considere que existe relación. Para ello, pregúntese qué tanto influye una variable sobre otra. Si la relación de influencia es
débil anote 1, si es media 2, 3 si fuerte y 4 si se considera potencial. En el caso de no haber relación, sólo anote 0.
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 Vn
V1 - - - - - - - - - -
V2 - - - - - - - - - -
V3 - - - - - - - - - -
V4 - - - - - - - - - -
V5 - - - - - - - - - -
V6 - - - - - - - - - -
V7 - - - - - - - - - -
V8 - - - - - - - - - -
V9 - - - - - - - - - -
Vn - - - - - - - - - -
Figura Nº 3.2: Primera encuesta Delphi aplicada al análisis estructural Fuente: Elaboración Propia
B. Obtención de las variables clave mediante MICMAC
A continuación, se muestra cada uno de los pasos efectuados para obtener el resultado del análisis
estructural en los 25 encuestados, pero utilizando como ejemplo el desarrollo del análisis estructural
aplicado al primer encuestado.
37
El primer paso fue preguntar al encuestado por las variables, que de acuerdo a su criterio y experiencia,
consideraba importantes para producir Salmón Atlántico con engorda en tierra en una piscicultura de
recirculación en Chile. La respuesta a esta pregunta por parte del primer encuestado, y el código dado a
cada variable se encuentran en la Tabla Nº 3.1.
Tabla Nº 3.1: Variables que afectan el sistema según el primer encuestado.
ID Variable 10 Financiamiento
6 Defensa del mercado actual por parte de la salmonicultura
12 Incertidumbre de la Viabilidad Técnica
11 Incertidumbre de la Viabilidad Económica
Fuente: Elaboración Propia
Luego, en segundo lugar, estas variables fueron ingresadas al software MICMAC, como se puede visualizar
en la Figura Nº 3.3, para lo cual se pinchó la opción “Data Entry” seguido de la opción “Variables”.
Figura Nº 3.3: Listado de las variables de acuerdo al primer encuestado mediante MICMAC Fuente: Elaboración propia
38
El paso siguiente fue pinchar la opción “Matrix of Direct Influences (MDI)”, en donde en una matriz llamada
“matriz de relaciones directas”, son ingresadas las relaciones de influencia que el encuestado le asignó a
cada par de variables que él mencionó, como se muestra en la Figura Nº 3.4.
Cabe señalar, con respecto a la Figura Nº 3.4, que la “P” que figura en la matriz como si fuese un número
más, representa en realidad el “4”, lo cual denota una relación potencial entre ambas variables, como lo es
por ejemplo el caso de las variables (10) y (12), y las variables (11) y (12).
Figura Nº 3.4: Ingreso de valores a la matriz de relaciones directas de MICMAC Fuente: Elaboración propia
El cuarto y último paso fue pinchar la opción “View results and interpretations”, luego “Calculate from MDI”,
y finalmente “Direct Map”. Aquí, el software entregó un plano de influencia y dependencia, mostrado en la
Figura Nº 3.5, en donde se pueden ver las variables que fueron mencionadas por el encuestado de acuerdo
a su número identificador.
Del plano en la Figura Nº 3.5 se pueden desprender las siguientes conclusiones:
La variable (12), que corresponde a “Incertidumbre de la viabilidad técnica” es una variable
excluida, al no ser influyente ni dependiente.
Las variables (6), (10) y (11), que corresponden a “Defensa del mercado actual por parte de la
salmonicultura”, “Financiamiento” y “Incertidumbre de la Viabilidad Económica” respectivamente
39
son variables del tipo repetidoras. Estas se caracterizan por ser influyentes y dependientes, pero
no son excluidas del sistema.
Finalmente, en la Tabla Nº 3.2, se muestran las variables que son consideradas clave para el sistema,
según el software MICMAC.
Figura Nº 3.5: Plano de influencia y dependencia de la primera encuesta Fuente: Elaboración propia
Tabla Nº 3.2: Variables clave de acuerdo al software MICMAC.
ID Variable 10 Financiamiento
6 Defensa del mercado actual por parte de la salmonicultura
11 Incertidumbre de la Viabilidad Económica
Fuente: Elaboración Propia
40
3.2.2 Análisis estratégico del juego de actores
A. Identificación de los actores tras las variables claves Habiendo obtenido las variables clave del sistema por medio de los expertos y el uso del software MICMAC,
se definió a cada uno de los actores que controlan las variables clave, para lo cual en este punto se recurrió
a la información dada por los 25 especialistas, ya que en esencia fueron ellos quienes establecieron las
variables que afectaban el sistema en la etapa del análisis estructural en primer lugar. Una vez que todos
los actores estaban definidos, se formularon sus respectivos objetivos estratégicos, los cuales también
fueron asignados en base a la información entregada por los expertos en la primera ronda del método
Delphi en el análisis estructural.
B. Juego de actores mediante MACTOR
En esta etapa, tanto los actores como sus objetivos estratégicos, son ingresados al software MACTOR. A
modo de ejemplo, mediante la Figura Nº 3.6, se muestra la plataforma del software en que los actores son
ingresados, para lo cual fue necesario pinchar la opción “Data Entry”, y luego “Actors”, lo cual despliega
una ventana que permite ingresar a los actores uno por uno. Este mismo proceso se utilizó para ingresar
los objetivos estratégicos, la única diferencia es que después de pinchar “Data Entry”, se pinchó “Objetives”.
Figura Nº 3.6: Ingreso de los actores mediante MACTOR Fuente: Elaboración propia
Lo siguiente fue rellenar la matriz de correlación de fuerzas entre los actores, para lo cual se pinchó la
opción “Data Entry” y luego “Matrix of Direct Influences (MDI)”. Esta matriz se muestra, a modo de ejemplo,
en la Figura Nº 3.7, en donde se observan tres actores definidos como A, B y C. La matriz se rellena en
función del grado de amenaza que un actor ejerce sobre otro en dónde; (0) significa que no hay influencia,
41
(1) que el actor amenaza los procedimientos operativos, (2) amenaza los proyectos, (3) las misiones y (4)
la existencia del otro actor.
Figura Nº 3.7: Matriz de correlación de fuerzas entre actores mediante MACTOR Fuente: Elaboración propia
Luego, se rellenó una segunda matriz, la matriz de actores por los objetivos, la cual se despliega al pinchar
la opción “Data Entry” seguido de “Valued position matrix (2MAO)”. En la Figura Nº 3.8 se muestra esta
matriz, la cual es rellenada dependiendo de la actitud que posea cada actor frente a un objetivo
determinado; aprobación (+1), desaprobación (-1) o neutralidad (0).
Figura Nº 3.8: Matriz de actores por objetivos mediante MACTOR Fuente: Elaboración propia
Habiendo hecho todo lo anterior, el software MACTOR es capaz de entregar la convergencia entre los
actores, para determinar cuáles podrían generar potenciales alianzas, y mediante lo anterior generar
preguntas estratégicas sobre el futuro.
42
3.2.3 Análisis morfológico
A. Desagregación del Sistema en subsistemas Luego de haber realizado el análisis estructural y analizar los juegos de actores, se llevó a cabo el análisis
morfológico, para el cual es necesario contar con una lista de hipótesis que reflejen posibles cambios en la
evolución de la tendencia de las variables clave. Para cada una de estas variables, se utilizaron tres
hipótesis base; la primera es que la variable cambia a favor del desarrollo de la producción de Salmón
Atlántico con engorda en tierra, la segunda sería que la variable cambia en perjuicio de lo mismo, y la
tercera que la variable no muestra cambios significativos en el tiempo. A partir de esta combinatoria se
generó el espacio morfológico, que comprende todos los escenarios posibles, dada la tendencia de cada
variable.
B. Definición del espacio morfológico mediante MORPHOL Para poder definir el espacio morfológico mediante MORPHOL, lo primero que se realizo fue crear un nuevo
documento en este programa y en la opción “Data input” pinchar la opción “Domains”, mostrado a modo de
ejemplo en la Figura Nº 3.9, en donde se insertó el dominio, a modo de ejemplo.
Figura Nº 3.9: Ingreso del dominio mediante MORPHOL Fuente: Elaboración propia
Luego de definir el dominio, fue necesario ingresar las variables claves obtenidas mediante el análisis
estructural. Para dicho efecto, se pinchó la opción “Data input” y luego “Variables”. Esto se muestra a modo
de ejemplo mediante la Figura Nº 3.10.
43
Figura Nº 3.10: Ingreso de las variables mediante MORPHOL Fuente: Elaboración propia
Después de ingresar las variables, se ingresaron las hipótesis pinchando en la opción “Data input” seguido
de “Table of hypothesis”. Lo anterior se muestra en la Figura Nº 3.10.
Figura Nº 3.11: Ingreso de las hipótesis mediante MORPHOL Fuente: Elaboración propia
En este punto, el software MORPHOL puede calcular el número de escenarios futuros posibles a priori, lo
cual se mostrará en los resultados en la aplicación de este método.
44
3.2.4 Reducción del espacio morfológico mediante SMIC PROB-EXPERT
A. Elaboración de la encuesta para la encuesta Delphi Para reducir el espacio morfológico, el primer paso fue realizar una segunda encuesta al grupo de 25
expertos a los cuales se recurrió en el análisis estructural. La encuesta realizada a los especialistas se
muestra en la Figura Nº 3.12, en donde se muestra, a modo de ejemplo, una encuesta con “n” variables y
tres hipótesis para cada variable. En esta figura, V1H1 representa la primera hipótesis de la variable V1, a la
cual, junto con todas las otras, cada uno de los especialistas debe asignarle una probabilidad de ocurrencia,
entre 0 y 100 por ciento, teniendo en consideración un horizonte de 10 años.
ENCUESTA DELPHI PARA DETERMINAR LA PROBABILIDAD DE OCURRENCIA DE LAS HIPOTESIS
CORRESPONDIENTES A LA EVOLUCION DE LAS VARIABLES CLAVE
Determine la probabilidad de ocurrencia para cada hipótesis (entre 0%-100%), asumiendo cada hipótesis a desarrollarse en un horizonte de 10 años
Variable Hipótesis
H1 H2 H3
V1 V1H1 V1H2 V1H3
inserte % inserte % inserte %
V2 V2H1 V2H2 V2H3
inserte % inserte % inserte %
V3 V3H1 V3H2 V3H3
inserte % inserte % inserte %
Vn VnH1 VnH2 VnH3
inserte % inserte % inserte %
Figura Nº 3.12: Segunda encuesta Delphi para reducir el espacio morfológico Fuente: Elaboración propia
Una vez que se realizaron las 25 encuestas a los especialistas, la información recopilada fue ingresada al
software SMIC PROB-EXPERT.
45
B. Utilización del software SMIC PROB-EXPERT A continuación, mediante un ejemplo, se especifica cómo se realizó el proceso de entrada de información
al software SMIC PROB-EXPERT.
Bajo el supuesto que se tienen tres hipótesis y seis especialistas, el primer paso fue ingresar esta
información al software. Para el caso de las hipótesis, estas son ingresadas pulsando “Obtención de Datos”
y luego “Hipótesis”, esto se puede observar en la Figura Nº 3.13.
Figura Nº 3.13: Ingreso de hipótesis mediante SMIC PROB-EXPERT Fuente: Elaboración propia
Los especialistas se ingresaron de la misma forma, pinchando “Obtención de datos”, seguido de “Expertos”,
desplegándose una ventana que permite ingresar el nombre, apellido y grupo al que pertenece el experto,
como muestra la Figura Nº 3.14.
Figura Nº 3.14: Ingreso de expertos mediante SMIC PROB-EXPERT Fuente: Elaboración propia
46
Luego de esto, se ingresaron las probabilidades de ocurrencia entregadas por los expertos para cada una
de las hipótesis, para lo cual se pinchó “Obtención de datos” seguido de “Probabilidades simples”, en donde
se despliega una ventana que permite ingresar las probabilidades de un determinado especialista. En la
Figura Nº 3.15 se muestran las probabilidades entregadas por el experto “E1”, que fueron inventadas para
ejemplificar esta parte del proceso - lo mismo es realizado para ingresar las probabilidades de los expertos
restantes-.
Figura Nº 3.15: Ingreso de probabilidades asignadas a las hipótesis mediante SMIC PROB-EXPERT Fuente: Elaboración propia
Cabe destacar, respecto de la Figura Nº 3.15, que los valores probabilísticos deben ser ingresados en
forma decimal entre cero y uno para ser asimilados por el software. Por otro lado, las hipótesis que
describen la evolución de una misma variable no necesariamente tienen que sumar 100 por ciento, sino
que cada una de ellas es considerada de manera independiente.
Habiendo ingresado las probabilidades de todos los expertos, SMIC PROB-EXPERT puede entregar las
probabilidades asociadas a la ocurrencia de cada una de las hipótesis por parte de todos los especialistas,
acompañado de un histograma que permite determinar qué tan probable o improbable es la ocurrencia de
dicha hipótesis. Para mostrar lo dicho anteriormente, se presenta un ejemplo en la Figura Nº 3.16, en donde
se muestra la información referente a la hipótesis “H1”, para lo cual fue necesario pinchar “Visualización e
interpretación de los resultados”, luego “tratamiento de los datos brutos” y después “Posiciones de los
expertos sobre las posiciones simples”. Esto despliega una ventana que permite elegir la hipótesis que se
desea observar –en este caso “H1”-, lo que finalmente despliega el diagrama de barras.
En la Figura Nº 3.16, se observa que las suma porcentual de aquellos expertos que, mediante sus
porcentajes, clasifican a la hipótesis como “poco probable” y “muy poco probable” resulta ser un 83 por
47
ciento, lo que en consecuencia indica, que los más probable es que esta hipótesis sea descartada en el
momento de crear los escenarios futuros en base a las hipótesis más probables.
Figura Nº 3.16: Histograma de probabilidades para H1 por parte del conjunto de expertos, mediante SMIC PROB-EXPERT
Fuente: Elaboración propia
Este proceso de entrada de información al software, obtenida a partir de los especialistas, es aplicado a
cada una de las hipótesis definidas en los subsistemas, y de esta manera, al ir descartando hipótesis, el
espacio morfológico comienza a reducirse considerablemente hasta determinar los escenarios futuros más
probables, creados a partir de la unión de las hipótesis con mayor porcentaje de ocurrencia por parte de
los especialistas.
3.2.5 Elaboración de propuestas estratégicas
Para la elaboración de las propuestas estratégicas fue necesario analizar y comparar las diferentes
variantes presentes en las hipótesis de los cuatro escenarios futuros más probables (S1, S2, S3 y S4), de
acuerdo a los resultados de la segunda encuesta Delphi. Luego de haber realizado esto, el siguiente paso
fue elaborar las propuestas estratégicas en función de aquellas variables que presentan distintas hipótesis
en los escenarios finales, elaborando una estrategia a implementar en los próximos 10 años que pueda ser
útil para cualquier interesado en la producción de Salmón Atlántico con engorda en tierra en Chile.
48
4. PRESENTACIÓN Y ANÁLISIS DE RESULTADOS
4.1 Aplicación del análisis estructural El análisis estructural se efectuó a 25 expertos, dentro de los cuales se pueden citar gerentes generales
de connotadas firmas salmoneras, gerentes de operaciones de las mismas, jefe de centros (esto para el
caso de las pisciculturas de recirculación), veterinarios, proveedores de sistemas de recirculación, entre
otros. Dada la naturaleza anónima del método Delphi, ninguno de los nombres de los expertos será
mencionado en este trabajo de título.
4.1.1 Definición del sistema
El sistema estudiado fue la producción de Salmón Atlántico con engorda en tierra mediante sistemas de
recirculación (RAS) en Chile.
4.1.2 Inventario de las variables
En la Tabla Nº 4.1 se presentan, en orden alfabético, todas las variables mencionadas por los expertos en
la encuesta Delphi realizada, junto con una descripción en palabras de los especialistas.
Tabla Nº 4.1: Variables que afectan el sistema de acuerdo a los expertos.
ID Variable Descripción
1 Comunidad Se entenderá por comunidad al grupo de seres humanos que tienen elementos comunes como: valores, costumbres, edad, ubicación geográfica, entre otros.
2 Consumo Energético Cantidad de energía eléctrica necesaria para abastecer todos los equipos que mantienen en óptimo funcionamiento una piscicultura de recirculación.
3 Costo de Producción Son todos aquellos gastos necesarios para mantener en buen funcionamiento una piscicultura de recirculación.
4 Costo Energético Costo del [kWh] en Chile.
5 Costo Flete producto terminado
Costo de transportar un kilo de salmón como producto terminado; ya sea por medio marítimo o aéreo.
6 Defensa del mercado actual por parte de la salmonicultura
Tendencia del rubro salmonero a defender el actual modelo productivo con engorda en mar, y en consecuencia, no invertir en otro modelo productivo, como lo es la engorda en tierra.
7 Disponibilidad Agua Dulce/Salada
Cercanía geográfica de fuentes de agua dulce y salada que una piscicultura puede tener dada su localización.
49
Tabla Nº 4.1: Variables que afectan el sistema de acuerdo a los expertos (continuación).
ID Variable Descripción
8 Domesticación del Salmón Proceso en el cual el Salmón Atlántico adquiere ciertas características morfológicas o de comportamiento, las cuales pueden ser heredadas, y son producidas por una interacción con el ser humano.
9 Estadía de los salmones Tiempo cronológico que un grupo de Salmones Atlánticos debe permanecer en una piscicultura de recirculación hasta alcanzar su tamaño de cosecha. El crecimiento en términos de biomasa depende de la variable temperatura, al ser los peces ectotermos o poiquilotermos, es decir, su temperatura corporal depende en gran parte del ambiente en que están insertos.
10 Financiamiento Se refiere al cómo se consiguen los recursos y medios de pago para desarrollar las actividades económicas. Actualmente el rubro salmonero se encuentra endeudada con la banca, por lo que esta no dará préstamos, a menos que sea para seguir manteniendo sus actividades.
11 Incertidumbre de la Viabilidad Económica
Inseguridad que se genera en el colectivo de inversionistas con respecto a si es rentable económicamente una piscicultura de engorda de Salmón Atlántico en tierra.
12 Incertidumbre de la Viabilidad Técnica
Inseguridad que se genera en el colectivo de inversionistas con respecto a si es posible técnicamente operar una piscicultura de engorda de Salmón Atlántico en tierra de manera exitosa.
13 Inversión Monto de dinero necesario para la construcción de una piscicultura de engorda de salmón Atlántico en tierra.
14 Localización Lugar geográfico donde podría emplazarse la piscicultura de engorda en tierra.
15 Logística Conjunto de medios y métodos necesarios para llevar a cabo la organización de una empresa, o de un servicio, especialmente de distribución del producto terminado, que en este caso es el salmón Atlántico
16 Mercado Grupo de personas u organizaciones que estarán dispuestos a pagar por adquirir un producto, que en este caso es el Salmón Atlántico
17 Modelo Productivo Se refiere al modelo que se utiliza para producir un bien o servicio. En el caso de las pisciculturas de recirculación existen distintos modelos productivos para operarla, en donde los factores que hacen a una distinta de otra pueden ser la temperatura a mantener en los estanques por ejemplo.
50
Tabla Nº 4.1: Variables que afectan el sistema de acuerdo a los expertos (continuación).
ID Variable Descripción
18 Normativa Nacional Se refiere a toda la normativa legal que existe en Chile para aprobar, construir y operar una piscicultura de recirculación, y a su vez para manipular al Salmón Atlántico.
19 Patologías Conjunto de enfermedades que afectan al Salmón Atlántico dentro de un ambiente controlado como lo es una piscicultura de recirculación.
20 Personal Calificado
Se refiere al conjunto de personas con competencias para operar una piscicultura de recirculación
21 Precio del Salmón Precio al que se exporta a los mercados de destino el kilógramo de Salmón Atlántico
22 Productividad Se refiere a cuantos kilógramos de salmón se pueden obtener, como producto terminado, a partir de las ovas.
23 Tecnología Se refiere al nivel de eficiencia que posean los equipos y bienes de los cuales dispone la piscicultura de recirculación para realizar su ciclo productivo, lo cual afectará la matriz de costos.
24 Volumen Comercial Es la cantidad de kilógramos de Salmón Atlántico como producto terminado que transe una piscicultura de recirculación en un determinado periodo de tiempo.
Fuente: Elaboración Propia
La frecuencia con que fueron mencionadas las variables se muestra en los Figura Nº 4.1, en donde se
puede observar que las variables (2), (8), (9), (13) y (20) poseen las mayores frecuencias, las cuales en
base a un criterio probabilístico tendrían más importancia. Sin embargo, ninguna de las otras variables, que
poseen una frecuencia menor, pueden ser descartadas a priori. Esto porque el método Delphi toma en
consideración la opinión de todos los expertos. De esta manera, para disminuir el número de variables se
utilizó el software MICMAC.
Las variables que cada encuestado consideró determinantes para poder producir salmón Atlántico con
engorda en tierra en un sistema de recirculación se muestran marcadas mediante el color azul en las celdas
de la Tabla Nº 4.2.
4.1.3 Resultados
Los resultados obtenidos al analizar la información entregada por los expertos, a través del uso del software
MICMAC, están representados en la Figura Nº 4.2 y en la Tabla Nº 4.3. Cabe resaltar, respecto de la Figura
Nº 4.2, que de las 24 variables presentes, 12 poseen frecuencia cero, lo cual implica que al final del proceso
51
del análisis estructural, mediante el uso del software MICMAC, fueron excluidas. De las 12 restantes, la
variable clave con mayor frecuencia entre los encuestados fue “Financiamiento”, a diferencia de la variable
con mayor frecuencia antes de realizar el análisis estructural con MICMAC en la Figura Nº 4.1, la cual fue
“Personal Calificado”.
Figura Nº 4.1: Frecuencia de las variables según expertos Fuente: Elaboración Propia
C O M U N I D A D
C O N S U M O E N E R G É T I C O
C O S T O D E P R O D U C C I Ó N
C O S T O E N E R G É T I C O
C O S T O F L E T E P R O D U C T O T E R M I N A D O
D E F E N S A D E L M E R C A D O A C T U A L P O R P A R T E D E L A …
D I S P O N I B I L I D A D A G U A D U L C E / S A L A D A
D O M E S T I C A C I Ó N D E L S A L M Ó N
E S T A D Í A D E L O S S A L M O N E S
F I N A N C I A M I E N T O
I N C E R T I D U M B R E D E L A V I A B I L I D A D E C O N Ó M I C A
I N C E R T I D U M B R E D E L A V I A B I L I D A D T É C N I C A
I N V E R S I Ó N
L O C A L I Z A C I Ó N
L O G Í S T I C A
M E R C A D O
M O D E L O P R O D U C T I V O
N O R M A T I V A N A C I O N A L
P A T O L O G Í A S
P E R S O N A L C A L I F I C A D O
P R E C I O D E L S A L M Ó N
P R O D U C T I V I D A D
T E C N O L O G Í A
V O L U M E N C O M E R C I A L
12
34
56
78
91
01
11
21
31
41
51
61
71
81
92
02
12
22
32
4
3
9
9
4
1
1
3
1
1
10
1
3
10
5
2
1
1
3
1
13
1
1
2
1
FRECUENCIA DE LAS VARIABLES SEGÚN EXPERTOS
52
Tabla Nº 4.2: Variables que afectan el sistema de acuerdo a los encuestados
Encu
esta
do
(1)
Co
mu
nid
ad
(2)
Co
nsu
mo
En
ergé
tico
(3)
Co
sto
de
Pro
du
cció
n
(4)
Co
sto
En
ergé
tico
(5)
Co
sto
Fle
te P
rod
uct
o T
erm
inad
o
(6)
Def
ensa
Mer
cad
o A
ctu
al
(7)
Dis
po
nib
ilid
ad A
gua
Du
lce/
Sala
da
(8)
Do
mes
tica
ció
n d
el S
alm
ón
(9)
Esta
día
de
los
salm
on
es
(10
) Fi
nan
ciam
ien
to
(11
) In
cert
idu
mb
re V
iab
ilid
ad E
con
óm
ica
(12
) In
cert
idu
mb
re V
iab
ilid
ad T
écn
ica
(13
) In
vers
ión
(14
) Lo
caliz
ació
n
(15
) Lo
gíst
ica
(16
) M
erca
do
(17
) M
od
elo
Pro
du
ctiv
o
(18
) N
orm
ativ
a N
acio
nal
(19
) P
ato
logí
as
(20
) P
erso
nal
Cal
ific
ado
(21
) P
reci
o d
el S
alm
ón
(22
) P
rod
uct
ivid
ad
(23
) Te
cno
logí
a
(24
) V
olu
men
Co
mer
cial
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
Fuente: Elaboración Propia
53
Figura Nº 4.2: Frecuencia de las variables clave de acuerdo a MICMAC Fuente: Elaboración propia
En cuanto a la Tabla Nº 4.3, en ella se puede visualizar las variables que resultaron ser claves para cada
encuestado; marcadas mediante cuadros azules. A su vez, existen 12 columnas que se encuentran rellenas
con guiones a lo largo de los 25 encuestados, lo cual representa a cada una de las variables que fueron
excluidas mediante el software MICMAC.
C O M U N I D A D
C O N S U M O E N E R G É T I C O
C O S T O D E P R O D U C C I Ó N
C O S T O E N E R G É T I C O
C O S T O F L E T E P R O D U C T O T E R M I N A D O
D E F E N S A D E L M E R C A D O A C T U A L P O R P A R T E D E L A …
D I S P O N I B I L I D A D A G U A D U L C E / S A L A D A
D O M E S T I C A C I Ó N D E L S A L M Ó N
E S T A D Í A D E L O S S A L M O N E S
F I N A N C I A M I E N T O
I N C E R T I D U M B R E D E L A V I A B I L I D A D E C O N Ó M I C A
I N C E R T I D U M B R E D E L A V I A B I L I D A D T É C N I C A
I N V E R S I Ó N
L O C A L I Z A C I Ó N
L O G Í S T I C A
M E R C A D O
M O D E L O P R O D U C T I V O
N O R M A T I V A N A C I O N A L
P A T O L O G Í A S
P E R S O N A L C A L I F I C A D O
P R E C I O D E L S A L M Ó N
P R O D U C T I V I D A D
T E C N O L O G Í A
V O L U M E N C O M E R C I A L
12
34
56
78
91
01
11
21
31
41
51
61
71
81
92
02
12
22
32
4
0
5
2
0
0
0
0
0
0
7
1
1
3
5
0
0
0
1
1
4
0
0
1
1
FRECUENCIA DE LAS VARIABLES CLAVE SEGÚN MICMAC
54
Tabla Nº 4.3: Variables clave del sistema de acuerdo a MICMAC
Encuestado (1
) C
om
un
idad
(2)
Co
nsu
mo
En
ergé
tico
(3)
Co
sto
de
Pro
du
cció
n
(4)
Co
sto
En
ergé
tico
(5)
Co
sto
Fle
te P
rod
uct
o T
erm
inad
o
(6)
Def
ensa
Mer
cad
o A
ctu
al
(7)
Dis
po
nib
ilid
ad A
gua
Du
lce/
Sala
da
(8)
Do
mes
tica
ció
n d
el S
alm
ón
(9)
Esta
día
de
los
salm
on
es
(10
) Fi
nan
ciam
ien
to
(11
) In
cert
idu
mb
re V
iab
ilid
ad E
con
óm
ica
(12
) In
cert
idu
mb
re V
iab
ilid
ad T
écn
ica
(13
) In
vers
ión
(14
) Lo
caliz
ació
n
(15
) Lo
gíst
ica
(16
) M
erca
do
(17
) M
od
elo
Pro
du
ctiv
o
(18
) N
orm
ativ
a N
acio
nal
(19
) P
ato
logí
as
(20
) P
erso
nal
Cal
ific
ado
(21
) P
reci
o d
el S
alm
ón
(22
) P
rod
uct
ivid
ad
(23
) Te
cno
logí
a
(24
) V
olu
men
Co
mer
cial
1 - - - - - - - - - - - -
2 - - - - - - - - - - - -
3 - - - - - - - - - - - -
4 - - - - - - - - - - - -
5 - - - - - - - - - - - -
6 - - - - - - - - - - - -
7 - - - - - - - - - - - -
8 - - - - - - - - - - - -
9 - - - - - - - - - - - -
10 - - - - - - - - - - - -
11 - - - - - - - - - - - -
12 - - - - - - - - - - - -
13 - - - - - - - - - - - -
14 - - - - - - - - - - - -
15 - - - - - - - - - - - -
16 - - - - - - - - - - - -
17 - - - - - - - - - - - -
18 - - - - - - - - - - - -
19 - - - - - - - - - - - -
20 - - - - - - - - - - - -
21 - - - - - - - - - - - -
22 - - - - - - - - - - - -
23 - - - - - - - - - - - -
24 - - - - - - - - - - - -
25 - - - - - - - - - - - -
Fuente: Elaboración propia
55
Finalmente, en la Tabla Nº 4.4, se encuentran las 12 variables clave de acuerdo al software MICMAC
acompañadas de su número identificador y su descripción respectivamente.
Tabla Nº 4.4: Variables Clave finalizado el análisis estructural
ID Variable Descripción
2 Consumo Energético Cantidad de energía eléctrica necesaria para abastecer todos los equipos que mantienen en óptimo funcionamiento una piscicultura de recirculación.
3 Costo de Producción Son todos aquellos gastos necesarios para mantener en buen funcionamiento una piscicultura de
10 Financiamiento Se refiere al cómo se consiguen los recursos y medios de pago para desarrollar las actividades económicas. Actualmente el rubro salmonero se encuentra endeudada con la banca, por lo que la banca no dará préstamos, a menos que sea para seguir manteniendo sus actividades.
11 Incertidumbre de la Viabilidad Económica
Inseguridad que se genera en el colectivo de inversionistas con respecto a si es rentable económicamente una piscicultura de engorda de Salmón Atlántico en tierra.
12 Incertidumbre de la Viabilidad Técnica
Inseguridad que se genera en el colectivo de inversionistas con respecto a si es posible técnicamente operar una piscicultura de engorda de Salmón Atlántico en tierra de manera exitosa.
13 Inversión Monto de dinero necesario para la construcción de una piscicultura de engorda de salmón Atlántico en tierra.
14 Localización Lugar geográfico donde podría emplazarse la piscicultura de engorda en tierra.
18 Normativa Nacional Se refiere a toda la normativa legal que existe en Chile para aprobar, construir y operar una piscicultura de recirculación, y a su vez para manipular al salmón Atlántico.
19 Patologías Conjunto de enfermedades que afectan al Salmón Atlántico dentro de un ambiente controlado como lo es una piscicultura de recirculación.
20 Personal Calificado
Se refiere al conjunto de personas con competencias para operar una piscicultura de recirculación
23 Tecnología Se refiere al nivel de eficiencia que posean los equipos y bienes de los cuales dispone la piscicultura de recirculación para realizar su ciclo productivo, lo cual afectará la matriz de costos.
24 Volumen Comercial Es la cantidad de kilógramos de Salmón Atlántico como producto terminado que transe una piscicultura de recirculación en un determinado periodo de tiempo.
Fuente: Elaboración propia
56
4.2 Aplicación del análisis estratégico del juego de actores
4.2.1 Los actores tras las variables clave
Para determinar los actores se formuló la siguiente pregunta: ¿Quiénes son los actores que controlan cada
una de las variables clave? La respuesta a esta pregunta, y la justificación del porque tal actor controla tal
variable clave –información provista por los expertos- se explica en la Tabla Nº 4.5
Tabla Nº 4.5: Actores tras las variables clave
ID Variable Actores Justificación
2 Consumo Energético
Personal Calificado
En gran parte, el consumo energético depende del personal calificado. Esto porque este último debe procurar la mejora continua mediante la búsqueda y adquisición de tecnologías de punta que permitan reducir el consumo energético en la piscicultura.
3 Costo de Producción
Personal Calificado
El costo de producción tendría como principal actor al personal calificado, ya que los costos de los insumos necesarios para producir Salmón Atlántico en RAS dependerán de la elección de estos por parte del recurso humano.
10 Financiamiento Banca e Inversionistas
Los actores capaces de poder financiar proyectos de altas suma de dinero – como lo puede ser un proyecto tipo de producción de Salmón Atlántico con engorda en tierra (US$20 millones)– son la banca y los inversionistas.
11 Incertidumbre de la Viabilidad Económica
Banca e Inversionistas
Hoy en día la banca, en especial, muestra un escepticismo no menor hacia el sector salmonero, hecho que afecta el futuro financiamiento de proyectos de producción de salmón en tierra. Esta incertidumbre está también presente en los inversionistas, y parece ser bastante lógica, tomando en cuenta que no existe un proyecto de engorda en tierra para el Salmón Atlántico que produzca a nivel comercial en Chile.
12 Incertidumbre de la Viabilidad Técnica
Banca e Inversionistas
Lo mismo ocurre para el caso de la incertidumbre respecto a la viabilidad técnica de un proyecto de engorda en tierra para el Salmón Atlántico. No existen referentes nacionales con respecto a este tipo de modelo productivo, y por tanto genera incertidumbre.
Fuente: Elaboración propia
Habiendo definido a los actores que controlan cada una de las variables clave, el siguiente paso fue
construir la tabla de estrategias de los actores, en donde figuran cada uno de los actores acompañados de
sus objetivos estratégicos con respecto a la variable que controlan –información provista en gran parte por
los expertos-, como fue definido en la Tabla Nº 4.5. Esto se muestra en la Tabla Nº 4.6.
57
Tabla Nº 4.5: Actores tras las variables clave (continuación)
ID Variable Actores Justificación
13 Inversión ------------------ Para el caso del monto de inversión necesario para un proyecto de producción de Salmón Atlántico con engorda en tierra, este depende de muchos factores. De acuerdo a la información entregada por los expertos, en un proyecto tipo de una piscicultura el monto de inversión se compone de: 10 por ciento suelo, 40 por ciento obras civiles, 40 por ciento tecnología, y 10 por ciento caminos y otros. En consecuencia, en vista de todos los factores de los que depende el monto de inversión, no se puede definir un actor concreto, más aún cuando el costo implícito en cada uno de los factores depende más bien del mercado que de un actor en particular.
14 Localización Personal Calificado
El lugar seleccionado para poder emplazar la piscicultura dependerá exclusivamente del personal calificado, quienes lo seleccionarán en correspondencia con las ventajas y desventajas de dicho lugar geográfico mayoritariamente en términos logísticos.
18 Normativa Nacional
Subsecretaría de Pesca y Acuicultura
El organismo encargado de regular y administrar las actividades acuícolas a través de políticas, normas y medidas de administración es Subsecretaría de Pesca y Acuicultura (2014)
19 Patologías Personal Calificado
96 por ciento de los encuestados cree que en un sistema de recirculación operado de manera óptima no tendría por qué tener aparición de patologías, por lo que de haberlo, se debería a un error humano.
20 Personal Calificado
Cluster del Salmon, Instituciones educativas
Los dos principales actores en la preparación de personal capacitado serían el actual cluster del salmón en Chile y las instituciones educativas. Sin embargo, estas últimas, de acuerdo a los expertos han perdido su influencia formativa en las actuales generaciones, ya que muchas carreras de acuicultura han cerrado en la región. Por otro lado, la responsabilidad de formar el personal calificado recaería sobre la misma industria salmonicultora, quien mediante capacitaciones puede adiestrar a su propio personal calificado.
23 Tecnología Países líderes en tecnología acuícola
De acuerdo a los expertos la tecnología en cuanto a sistemas de producción acuícola recae en unos pocos, formando una suerte de oligopolio. Entre los países líderes en tecnología acuícola figuran Canadá, Dinamarca y Noruega.
24 Volumen Comercial
Personal Calificado
El volumen comercial depende del mercado que esté dispuesto a adquirir el producto, y en este sentido descansa en la demanda de salmón. Sin embargo, el personal calificado tiene dentro de sus funciones realizar estudios de mercado de tal manera de determinar el volumen comercial óptimo a producir.
Fuente: Elaboración propia
58
Tabla Nº 4.6: Tabla de estrategias de los actores
Actores ID Actor
Objetivo Estratégico ID Objetivo
Banca e inversionistas
BI Invertir en aquellos proyectos que sean rentables. 1
Cluster del salmón
CS Formar personal capacitado en diferentes áreas con respecto a la salmonicultura.
2
Instituciones Educativas
IE Formar futuros profesionales con competencias para desarrollarse en el mundo laboral.
3
Países líderes en tecnología acuícola
PTA Crear tecnología acuícola cada vez más eficiente generando valor agregado.
4
Personal Calificado
PC Diseñar, implementar y operar una piscicultura de recirculación capaz de producir Salmón Atlántico incluyendo su fase de engorda, eligiendo la localización adecuada para su emplazamiento, teniendo como filosofía la mejora continua, especialmente en lo que es consumo energético.
5
Subsecretaría de Pesca y Acuicultura
SS Regular y administrar la actividad pesquera y de acuicultura, a través de políticas, normas y medidas de administración (SUBPESCA, 2014).
6
Fuente: Elaboración propia
4.2.2 Juego de actores mediante MACTOR
Habiendo definido los actores que controlan las variables claves, junto con sus respectivos objetivos
estratégicos se procedió a ingresar esta información al software MACTOR como se muestra en la Figura
Nº 4.3 y 4.4.
Figura Nº 4.3: Lista de actores Ingresados al software MACTOR Fuente: Elaboración Propia
59
Figura Nº 4.4: Lista de los objetivos estratégicos de los actores Ingresados al software MACTOR Fuente: Elaboración Propia
Luego de esto, se rellenó una matriz de relaciones directas o de correlación de fuerzas entre los actores,
para poder determinar que actores son más influyentes que otros en el sistema. En este punto es importante
recordar los valores asignados en la matriz de correlación de fuerzas. Existen cinco niveles de relaciones
entre los actores: un actor tiene poca o ninguna influencia sobre otro (0); puede poner en riesgo los
procesos operativos de otro actor (1); los proyectos de otro actor (2), el cumplimiento de sus misiones (3)
o su propia existencia (4).
La matriz de correlación de fuerzas para los seis actores (mostrados mediante sus ID), tomando en cuenta
la información provista por los expertos, se puede observar en la Figura Nº 4.5.
Figura Nº 4.5: Matriz de influencias directas entre los actores mediante MACTOR Fuente: Elaboración Propia
60
A partir de esta matriz, el software MACTOR desarrolló el plano de influencia y dependencia entre los
actores, mostrado en la Figura Nº 4.6. De esta figura se desprende que de los seis actores, la “Banca e
inversionistas (BI)”, “Países líderes en tecnología acuícola (PTA)” y la “Subsecretaría de Pesca y
Acuicultura (SS)” son muy influyentes y poco dependientes en el sistema, por lo que son denominados
actores dominantes. Por otro lado, en el cuadrante diagonalmente opuesto, se encuentran los actores
“Cluster del salmón (CS)” y “Personal Calificado (PC)”, poco influyentes y muy dependientes, por lo cual
son denominados actores repetidores. Finalmente, el actor “Instituciones Educativas (IE)” es poco
influyente y poco dependiente, por lo que se denomina actor autónomo.
Figura Nº 4.6: Plano de influencias y dependencias entre los actores mediante MACTOR Fuente: Elaboración Propia
El siguiente paso fue realizar la matriz de actores por objetivos, la cual permitió describir, de manera
cuantitativa, la actitud de cada actor frente a los objetivos estratégicos, indicando su aprobación (+1),
desaprobación (-1) o neutralidad (0). Esta matriz se muestra en la Figura Nº 4.7.
61
Figura Nº 4.7: Matriz de actores por objetivos mediante MACTOR Fuente: Elaboración Propia
4.2.3 Resultados
Habiendo completado la matriz de correlación de fuerzas entre actores, y la matriz de actores por objetivos,
el software MACTOR estuvo en condiciones de presentar el gráfico de convergencia de los actores de
acuerdo a los objetivos, el cual se presenta en la Figura Nº 4.8, en dónde; la línea ploma representa una
convergencia muy débil entre los actores, la línea azul representa una convergencia fuerte, y la línea roja
una convergencia muy fuerte.
Figura Nº 4.8: Gráfica de convergencia entre los actores mediante MACTOR Fuente: Elaboración Propia
62
Dicho lo anterior, se puede concluir que las relaciones más fuertes se observaron entre “Personal
Calificado” con: “SUBPESCA”, “Cluster del Salmón” y “Proveedores de Tecnologías Acuícolas”. Así, se
pueden formular preguntas clave para el futuro:
¿Podrá el personal calificado establecer algún tipo de convenio con SUBPESCA de tal manera que
los primeros puedan realizar proyectos con engorda en tierra con normas más flexibles?
¿Podrá el actual cluster de salmón formar iniciativas de formación profesional para contar con más
personas competentes en lo que a producción de salmón con engorda en tierra se refiere?
¿Será posible establecer una relación win-win entre el personal calificado y los proveedores de
tecnologías acuícolas, de manera de facilitar a los primeros la obtención de tecnología por parte
de los segundos?
4.3 Aplicación del análisis morfológico
4.3.1 Desagregación del sistema en subsistemas
En esta fase fue necesario disminuir el número de variables clave, a fin de que sean variables más
representativas del funcionamiento del sistema, y puedan conformar subsistemas. A continuación se
explican los argumentos que se utilizaron para excluir determinadas variables del sistema.
Primero se tomó el par de variables “(2) Consumo Energético” y “(3) Costo de Producción”, en donde se
eliminó la segunda por las siguientes razones:
De acuerdo a los especialistas, sesenta por ciento de la estructura de costos de una piscicultura
de recirculación lo conforma el consumo energético. Dado que este último está incluido en los
costos de producción, cualquier cambio en la tendencia de la variable “Costos de Producción” se
deberá, en gran medida, a un cambio en la tendencia de la variable “Consumo Energético”.
De acuerdo a la Figura Nº 4.1, ambas variables fueron nombradas por los 25 especialistas con la
misma frecuencia. Sin embargo, después de aplicar el análisis estructural con MICMAC, la variable
“Consumo Energético” fue considerada clave 5 veces, mientras que “Costos de Producción” solo
dos.
En segundo lugar, se tomó el par de variables “(11) Incertidumbre de la Viabilidad Económica” y “(12)
Incertidumbre de la Viabilidad Técnica”. Aquí no se eliminó ninguna de ellas, sino más bien se fusionaron
63
en una sola variable, en la variable “(11) Incertidumbre de Viabilidad Técnica y Económica”. Esto, por las
siguientes razones:
Ambas variables son variables externas, y más aún, están relacionadas con la sensación que
poseen los interesados; como lo puede ser un inversionista, frente a la viabilidad económica y
técnica de la producción de Salmón Atlántico en pisciculturas de recirculación con engorda en
tierra.
Ambas variables poseen frecuencia uno después de haber hecho el análisis estructural en la Figura
Nº 4.5, lo cual vislumbra que poseen la misma importancia en su calidad de variables clave.
Como ambas variables tienen que ver con la incertidumbre, basta con que comiencen a haber
pisciculturas de recirculación con engorda en tierra exitosas, para que estas dos variables pierdan
influencia, y en este caso, serían variables directamente proporcionales.
En tercer y último lugar, se decidió excluir del sistema a la variable “(19) Patologías”, debido a que el 96
por ciento de los expertos encuestados no considera a las patologías como una variable para el sistema.
Esto se debe a que, afirman ellos, dentro de una piscicultura de recirculación existe un ambiente controlado,
que evita que las patologías causen daños masivos. En consecuencia, la responsabilidad de algún brote
descontrolado de alguna patología, dentro de este ambiente controlado, recaería en el personal calificado,
el cual ya es una variable clave del sistema.
Habiendo excluido un total de 3 variables, quedan 9 variables clave restantes. Cada una de estas, conformó
por sí misma, un subsistema para el análisis morfológico, lo cual se puede observar en la Tabla Nº 4.7.
Tabla Nº 4.7: Subsistemas definidos por las variables clave del sistema
ID Variable Descripción
2 Consumo Energético Cantidad de energía eléctrica necesaria para abastecer todos los equipos que mantienen en óptimo funcionamiento una piscicultura de recirculación.
10 Financiamiento Se refiere al cómo se consiguen los recursos y medios de pago para desarrollar las actividades económicas. Actualmente el rubro salmonero se encuentra endeudada con la banca, por lo que la banca no dará préstamos, a menos que sea para seguir manteniendo sus actividades.
11 Incertidumbre de la Viabilidad Técnica y económica
Inseguridad que se genera en el colectivo de inversionistas con respecto a si es rentable económicamente una piscicultura de engorda de Salmón Atlántico en tierra.
13 Inversión Monto de dinero necesario para la construcción de una piscicultura de engorda de Salmón Atlántico en tierra.
Fuente: Elaboración propia
64
Tabla Nº 4.7: Subsistemas definidos por las variables clave del sistema (continuación)
ID Variable Descripción
14 Localización Lugar geográfico donde podría emplazarse la piscicultura de engorda en tierra.
18 Normativa Nacional Se refiere a toda la normativa legal que existe en Chile para aprobar, construir y operar una piscicultura de recirculación, y a su vez para manipular al Salmón Atlántico.
20 Personal Calificado
Se refiere al conjunto de personas con competencias para operar una piscicultura de recirculación
23 Tecnología Se refiere al nivel de eficiencia que posean los equipos y bienes de los cuales dispone la piscicultura de recirculación para realizar su ciclo productivo, lo cual afectará la matriz de costos.
24 Volumen Comercial Es la cantidad de kilógramos de Salmón Atlántico como producto terminado que transe una piscicultura de recirculación en un determinado periodo de tiempo. Fuente: Elaboración propia
4.3.2 Definición del espacio morfológico mediante MORPHOL
A continuación se mencionan los pasos que se realizaron para generar el espacio morfológico mediante
MORPHOL. Para comenzar se creó un nuevo documento en el software MORPHOL, y dentro de la
información que se requiere, se encuentra en primer lugar el “Domain” dentro de la opción “Data Input”. El
“Domain” corresponde al sistema como tal, del cual forman parte las variables clave definidas como
subsistemas en la sección anterior. Esto se puede visualizar mediante la Figura Nº 4.9.
Figura Nº 4.9: Ingreso del dominio en el software MORPHOL Fuente: Elaboración propia
65
Luego, en segundo lugar, se ingresaron cada una de las variables clave en la opción “Variables” de la
sección “Data Input”. En este punto, es necesario especificar a que “Dominio” pertenece, que para este
caso es “Producción de Salmón Atlántico con engorda en tierra en piscicultura de recirculación”. Este paso
se muestra en la Figura Nº 4.10.
Para terminar, se pinchó la opción “Table of Hypotheses” dentro de la opción “Data Input”. En esta etapa
se definieron tres hipótesis para cada una de las nueve variables clave con respecto a su evolución en el
tiempo. Las variables clave y sus respectivas tres hipótesis se encuentran en la Figura Nº 4.11. La dinámica
utilizada para definir las hipótesis en cada subsistema fue pensar en tres escenarios posibles para cada
una de estas variables: que empeore la situación en torno a la variable, que se mantenga en el tiempo, o
que mejore. La única excepción es la variable “(6) Localización”, que posee cuatro hipótesis. Esto se debe
a la naturaleza misma de la variable, ya que sus hipótesis se definieron en función de cambios geográficos.
La figura Nº 4.11 muestra, de manera potencial, el espacio morfológico de este análisis de escenarios, y
que está conformado por todas las combinaciones posibles de las tres hipótesis pertenecientes a las
variables clave, con excepción de la variable “(14) localización”, que posee cuatro hipótesis.
Figura Nº 4.10: Ingreso de variables clave en el software MORPHOL Fuente: Elaboración propia
La razón por la cual la columna de la hipótesis tres se encuentra vacía en ocho de las variables, en la
Figura Nº 4.11, es porque cada uno de los espacios en blanco representa que determinada variable no
presentará grandes cambios en el futuro. Dicho de otra forma, los espacios en blanco de la columna
“Hypothesis 3” representan la tendencia de las variables a mantener el statu quo. Además, fue necesar io
dejar esos espacios de la hipótesis tres en blanco, porque de haber escrito la tendencia de mantener el
statu quo para cada variable, el programa por defecto añade otra hipótesis adicional. De esta manera, se
tendrían cuatro y no tres hipótesis como se desea. La única excepción a la regla lo conforma la variable
66
“(14) Localización”, la cual posee cuatro hipótesis, y en consecuencia, el espacio en blanco de la columna
“Hypothesis 4” que le corresponde, denota la hipótesis de mantener el statu quo; no así esto con ninguna
de las otras ocho variables clave restantes.
Figura Nº 4.11: Variables clave y sus respectivas hipótesis Fuente: Elaboración propia
4.3.2 Resultados
De acuerdo a las tres hipótesis de evolución de tendencia de los subsistemas –con la excepción de las
cuatro hipótesis que posee la variable de Localización -, el software MORPHOL es capaz de calcular el
número de escenarios, como se muestra en la Figura Nº 4.12. Esto se realizó pinchando la opción “Display
and Interpretation of results” y luego “Number of scenarios”.
En la figura Nº 4.12 se puede ver cuál es el número total de escenarios posibles a priori, el cual corresponde
26.244 escenarios distintos. A primera vista, este número parece desproporcionado e irracional, sin
embargo, muchos de los escenarios ahí descritos, en términos realistas, no son siquiera posibles, pero aun
así, forman parte del espacio morfológico en esta etapa.
A su vez, MORPHOL facilitó una tabla de escenarios, en donde se puede ver con claridad cómo se
conforma un escenario a partir de la unión de ciertas hipótesis. Esto se muestra en la Figura Nº 4.13.
67
Figura Nº 4.12: Número de escenarios posibles Fuente: Elaboración propia
De acuerdo a la Figura Nº 4.13 para conformar el primer escenario es necesario unir las hipótesis uno (H1)
de todas las variables, lo cual se puede observar en la figura mediante el color celeste que poseen todos
los espacios en la columna H1. El escenario que se construye a partir de esto se conoce con el código
111111111, en donde el primer uno del código representa que la primera variable clave “(2) Consumo
Energético” tomó la primera hipótesis. Así mismo sucede con los otros “unos” del código, que van
representando la hipótesis que tomó una determinada variable clave en el orden en el que están.
Por otro lado, es necesario reducir el número de hipótesis existentes. Esto se realizó mediante la opinión
de los expertos a través del software SMIC PROB-EXPERT en la siguiente sección.
68
Figura Nº 4.13: Tablas de escenarios Fuente: Elaboración propia
4.4 Reducción del espacio morfológico mediante SMIC PROB-EXPERT
4.4.1 Resultados
Para reducir el espacio morfológico, se utilizó el método Delphi una segunda vez a los mismos 25 expertos
de la primera ronda –realizada para determinar las variables clave en el análisis estructural-, y luego esa
información se ingresó al software SMIC PROB-EXPERT. El resumen de los resultados obtenidos a partir
de esta segunda encuesta, utilizando el programa mencionado se muestran en la Tabla Nº 4.8.
69
Tabla Nº 4.8: Probabilidad de ocurrencia para las hipótesis de las variables clave de acuerdo a los expertos.
Variable Hipótesis
H1 H2 H3 H4
Consumo Energético
Disminución del consumo
Energético
Aumento del Consumo
Energético
No hay cambio significante en el
consumo energético
66% 84% 56%
Financiamiento
Menores posibilidades de financiamiento
Mayores posibilidades de financiamiento
No hay cambio significativo en las posibilidades de financiamiento
80% 68% 72%
Incertidumbre de la Viabilidad
Técnica y económica
Disminución de la Incertidumbre
técnica y económica
Aumento de la Incertidumbre
técnica y económica
No hay cambio significativo en la
incertidumbre de la viabilidad técnica y
económica
76% 80% 80%
Inversión
Disminución del monto de la
Inversión
Aumento del monto de la
Inversión
No hay cambio significativo en el
monto de la Inversión
80% 48% 64%
Localización
Otras regiones de Chile
Fuera de Chile (en mercado de
destino)
En Chile y fuera de Chile
Entre la X y XII Regiones (cluster
del salmón)
80% 52% 68% 68%
Normativa Nacional
Aumento de la rigidez de la
normativa nacional
Disminución de la rigidez de la
normativa nacional
No hay cambio significativo en la
rigidez de la normativa nacional
60% 52% 72%
Personal Calificado
Disminución del personal Calificado
disponible en el país
Aumento del personal Calificado
disponible en el país
No hay cambio significativo en el
número de personas
calificadas en el país
88% 72% 72%
Fuente: Elaboración propia
70
Tabla Nº 4.8: Probabilidad de ocurrencia para las hipótesis de las variables clave de acuerdo a los expertos
(continuación).
Variable Hipótesis
H1 H2 H3 H4
Tecnología
Disminución de la eficiencia de los equipos en una piscicultura RAS
Aumento de la eficiencia de los equipos en una piscicultura RAS
No hay cambio significativo en la eficiencia de los equipos en una piscicultura RAS
100% 84% 88%
Volumen Comercial
Volumen comercial por
debajo de las 1.000 toneladas anuales
Volumen comercial por
sobre las 1.000 toneladas anuales
Volumen comercial
relativamente similar a las 1.000 toneladas anuales
92% 68% 54%
Fuente: Elaboración propia
En la Tabla Nº 4.8, las casillas rojas contienen la suma de porcentajes de expertos que opinaron que dicha
hipótesis era “poco probable” y “muy poco probable”, mientras que las casillas verdes contienen la suma
de los porcentajes de expertos que opinaron que dicha hipótesis era “probable” y “muy probable”. Como se
han de seleccionar entre dos o cuatro escenarios futuros, todas las hipótesis que contienen casillas rojas
son descartadas, para formar con las hipótesis que contienen casillas verdes, los escenarios futuros más
probables de acuerdo a los especialistas. Cabe mencionar que las únicas variables clave que poseen más
de una hipótesis con una casilla verde son “Localización” y “Normativa Nacional”, las cuales poseen dos
hipótesis con un alto porcentaje de ocurrencia. Al haber dos combinaciones distintas de hipótesis, en dos
variables clave, la cantidad de escenarios futuros posibles son cuatro, los cuales se muestran en la Tabla
Nº 4.9
Tabla Nº 4.9: Escenarios futuros más probables de acuerdo a los expertos, ordenados de mayor a menor probabilidad de ocurrencia de izquierda a derecha.
Variable Escenarios Futuros
S1 S2 S3 S4
Consumo Energético
Disminución del consumo
Energético
Disminución del consumo
Energético
Disminución del consumo
Energético
Disminución del consumo
Energético
Fuente: Elaboración propia
71
Tabla Nº 4.9: Escenarios futuros más probables de acuerdo a los expertos, ordenados de mayor a menor ocurrencia de izquierda a derecha (continuación).
Variable Escenarios Futuros
S1 S2 S3 S4
Financiamiento
Mayores posibilidades de financiamiento
Mayores posibilidades de financiamiento
Mayores posibilidades de financiamiento
Mayores posibilidades de financiamiento
Incertidumbre de la Viabilidad
Técnica y económica
Disminución de la Incertidumbre
técnica y económica
Disminución de la Incertidumbre
técnica y económica
Disminución de la Incertidumbre
técnica y económica
Disminución de la Incertidumbre
técnica y económica
Inversión
Aumento del monto de la
Inversión
Aumento del monto de la
Inversión
Aumento del monto de la
Inversión
Aumento del monto de la
Inversión
Localización
Entre la X y XII Regiones (cluster
del salmón)
Entre la X y XII Regiones (cluster
del salmón)
Fuera de Chile (en mercado de
destino)
Fuera de Chile (en mercado de
destino)
Normativa Nacional
Aumento de la rigidez de la
normativa nacional
Disminución de la rigidez de la
normativa nacional
Aumento de la rigidez de la
normativa nacional
Disminución de la rigidez de la
normativa nacional
Personal Calificado
Aumento del personal Calificado
disponible en el país
Aumento del personal Calificado
disponible en el país
Aumento del personal Calificado
disponible en el país
Aumento del personal Calificado
disponible en el país
Tecnología
Aumento de la eficiencia de los equipos en una piscicultura RAS
Aumento de la eficiencia de los equipos en una piscicultura RAS
Aumento de la eficiencia de los equipos en una piscicultura RAS
Aumento de la eficiencia de los equipos en una piscicultura RAS
Volumen Comercial
Volumen comercial por
sobre las 1.000 toneladas anuales
Volumen comercial por
sobre las 1.000 toneladas anuales
Volumen comercial por
sobre las 1.000 toneladas anuales
Volumen comercial por
sobre las 1.000 toneladas anuales
Fuente: Elaboración propia
72
4.5 Presentación de las propuestas estratégicas
Con respecto a la evolución de la normativa nacional aplicable a la producción de salmón en tierra,
en los próximos diez años, existen dos hipótesis opuestas entre sí; la más probable de las dos
afirma que la normativa nacional aumentará su rigidez, mientras que la segunda afirma lo contrario.
No obstante, sin importar cuál de las dos hipótesis vaya a materializarse en el futuro, el punto es
que hoy en día el contexto normativo y legal favorece a la producción en tierra.
Para llevar a cabo un proyecto con engorda en tierra, lo único que la normativa exige es una
Declaración de Impacto Ambiental (DIA) o una Evaluación de Impacto Ambiental (EIA) -
dependiendo del caso- y el cumplimiento del Decreto Supremo DS Nº90/2000 del Ministerio
Secretaría General de la Presidencia concerniente a la Norma de Emisión de Residuos Líquidos
(RILES) a aguas marinas y continentales superficiales. Sin embargo, para realizar la engorda en
mar es necesario poseer un Área Apta para la Acuicultura (AAA), ponerse de acuerdo con sus
respectivos vecinos pertenecientes a la Agrupación de Concesiones Salmonídeos (ACS) para
organizar los descansos sanitarios, y la entrega de Informes Ambientales (INFA). En consecuencia,
es posible considerar que el desempeño ambiental ante el cuerpo normativo de los proyectos de
producción en tierra, tengan ventajas por sobre aquellos desarrollados en aguas oceánicas.
En vista de lo anterior, se recomienda a los interesados en la producción de Salmón Atlántico con
engorda en tierra, realizar análisis comparativos de costos de ambos sistemas productivos en Chile
(producción en tierra vs producción en mar). Desde el 2011, existe el caso de Piscicultura Circuito
Cerrado Salmones Chaicas, que produce para 2014 60 millones de ovas, con una mantención de
400.000 reproductores, equivalentes a 400 toneladas. Esto demuestra la viabilidad técnica de la
producción en tierra; sin embargo, no se pudo registrar empresa o estudio que demuestre la
viabilidad económica de la misma. Con respecto al análisis comparativo, se podría tomar como
referencia el análisis comparativo entre la producción en tierra y producción en mar que realizó la
SINTEF (Fundación para la Investigación Científica e Industrial, 2014) en donde se comparan
parámetros como: el monto de inversión en que son muy importantes las obras civiles (como las
mostradas en la Figura Nº 1.1), US$/kilógramo de salmón producido en las diferentes componentes
de la estructura de costos de ambos sistemas productivos y el retorno sobre la inversión (ROI). A
partir de los resultados de este análisis es que se podría disminuir la nebulosa en torno a la
viabilidad económica de la producción en tierra, ya que esta última sería una de las razones más
importantes por la cual no se realizan este tipo de proyectos.
73
Resultaría sugestivo, para algún inversionista o para grandes empresas del rubro salmonicultor
(150.000 toneladas de producción anual o más), analizar con más detalle la opción de producir
Salmón Atlántico en tierra en algún mercado de destino en particular –esta opción de localización
fue mencionada como un hecho bastante probable por el 52 por ciento de los expertos-.
En dicho análisis, se recomienda tomar en cuenta variables críticas en la operación de cualquier
piscicultura referentes al país escogido, como lo son: temperatura del agua, normativa nacional de
la producción acuícola en tierra, costo de la energía, costo de la mano de obra, disponibilidad de
alimento para peces y disponibilidad de personal capacitado. Un estudio de las variables
previamente mencionadas permitiría evaluar la rentabilidad de producir en tierra en dicho país,
tomando en cuenta que bajo este escenario productivo, no se incurrirían en costos flete, tanto por
vía marítima como aérea, que hoy la industria salmonera Chilena debe mantener en su estructura
de costos. Considerando que a la fecha, existen más de cuatro proyectos de producción de Salmón
Atlántico con engorda en tierra operando en el mundo, lo más probable es que el número de estos
proyectos en los países productores de salmón aumente en los próximos años, en consecuencia
se recomienda realizar los estudios pertinentes, ya que en esta última década es que la engorda
en tierra ha comenzado a desarrollarse más a nivel mundial.
De ser rentable la opción de producir Salmón Atlántico en tierra, es recomendable realizar el
proyecto, y conquistar un nuevo mercado nicho, e incluso, crear más prestigio en la marca del
salmón, realizando -por qué no- como otro objetivo, la producción y comercialización de ovas libre
de enfermedades para el mundo.
74
5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
5.1 Conclusiones
Mediante la aplicación de la encuesta del método Delphi, en la etapa del análisis estructural, se
determinaron 24 variables que afectan el sistema de acuerdo a los expertos. Luego de aplicar el
análisis estructural utilizando el software MICMAC, el número de variables disminuyó a 12, las
cuales son, en orden alfabético: consumo energético, costo de producción, financiamiento,
incertidumbre de la viabilidad económica, incertidumbre de la viabilidad técnica, inversión,
localización, normativa nacional, patologías, personal calificado, tecnología y volumen comercial.
Al realizar el análisis del juego estratégico de actores, se identificaron a seis actores que controlan
las variables clave: banca e inversionistas, cluster del salmón, instituciones educativas, países
líderes en tecnología acuícola, personal calificado y la Subsecretaria de Pesca y Acuicultura. Al
aplicar el software MACTOR, se lograron identificar tres relaciones de convergencia de objetivos
entre los actores. Las relaciones de convergencia son: personal calificado-Subpesca, personal
calificado-cluster del salmón y personal calificado-proveedores de tecnologías acuícolas.
Mediante la aplicación del análisis morfológico se lograron determinar nueve subsistemas, para los
cuales se definieron tres hipótesis –a excepción de un subsistema que poseía cuatro hipótesis-. Al
aplicar el software MORPHOL se obtuvo un espacio morfológico de 26.244 escenarios futuros
posibles para el sistema; sin descartar ninguno a priori.
Al realizar la segunda encuesta Delphi, se obtuvieron las probabilidades de ocurrencia para cada
una de las hipótesis definidas en el análisis morfológico, y aplicando el software SMIC PROB-
EXPERT se logró reducir el espacio morfológico de 26.244 escenarios posibles a solo cuatro.
75
5.2 Recomendaciones
El análisis de escenarios es un análisis sistemático y gradual en cada una de sus fases, con un
enfoque modular, y para poder aplicarlo de manera completa se requiere de varios meses. Sin
embargo, el interesado en este método podría limitar su estudio a una u otra fase del análisis
debido a su naturaleza modular, sin pensar que aquellas fases descartadas sean indispensables.
Por tanto, se recomienda centrar la atención y dedicación en aquel modulo que resulte de mayor
interés o importancia para el interesado en función de su tiempo.
Cuando se procede a buscar a los expertos para encuestarlos, tanto en el análisis estructural como
en el análisis de impactos cruzados probabilísticos, es recomendable escoger especialistas de
diferentes áreas del sistema a ser estudiado, para que de esta manera puedan aportar con distintos
enfoques, y así enriquecer el estudio, y no por el contrario, limitarse a un grupo de especialistas
que pertenecen a una misma empresa por ejemplo, y que podrían socavar la diversidad de
opiniones.
Cada vez que se quiera realizar un análisis de escenarios, incluyendo todas las etapas o fases
utilizadas en este trabajo de título, es necesario realizar el análisis estructural de la manera más
cuidadosa posible, especialmente en la entrada, proceso y análisis de información mediante el
software MICMAC. Esto porque, es en base a los resultados entregados por el análisis estructural
que todas las demás fases del análisis de escenarios son desarrolladas. En consecuencia, una
mala aplicación del análisis estructural en algunas de sus partes sería nefasto para las siguientes
etapas del método de escenarios.
Con respecto a la producción de Salmón Atlántico con engorda en tierra, se sugiere analizar la
demanda del tipo de superficie terrestre (un análisis aproximado del caso Chaicas arroja una tasa
de cultivo de 100-200 toneladas de salmón por hectárea al año) para las siguientes décadas en
aquellos países donde las temperaturas del agua favorecen este tipo de producción. Cabe
mencionar en este punto, que al utilizar una superficie terrestre para producir salmón, el costo de
oportunidad de dicha elección sería la de ocupar esa misma superficie para fines agrícolas. Esto
podría, eventualmente ser una barrera para la producción de salmón en tierra.
Otro tema de especial cuidado es la diversidad genética. Para el Salmón Atlántico existen
solamente dos cepas génicas (Atlántico Norte y Sur), y la producción en tierra involucraría cerrar
el ciclo de esta especie, sin la inserción de ejemplares que generen diversidad en su material
genético. Esto es un riego toda vez que la especie no logra generar variantes genéticas (alelos)
que potencien las familias dentro de una determinada cepa, para por ejemplo, responder mejor a
las enfermedades y tasas de crecimiento.
76
6. BIBLIOGRAFÍA
Bravo, S. (2013). SITUACIÓN Y CONDICIONES DEL CULTIVO DE SALMÓNIDOS EN CHILE. Revista
Electrónica de Ingeniería en Producción Acuicola, 7(7).
Burridge, L. (2010). Chemical use in salmon aquaculture: A review of current practices and possible
environmental effects. Aquaculture,. 306(1-4): 7-23.
Chitu Okoli y Suzanne D. Pawlowski (2004). The Delphi method as a research tool: an example, design
consideration and applications. Information & Management 42 (2004) 15-29. Recuperado de:
http://es.slideshare.net/reyand/okoli-pawlowski2004
Daim T., Oliver T, Kim Jisun (2013). Research and technology management in the electricity industry.
Portland: Springer. Doi: 10.1007/978-1-4471-5097-8.
Galvis Gomez, J. P., & Calderon Cortina, C. A. (2012). Planeación Prospectiva del Sena-centro Industrial
de Mantenimiento Integral.
Gamboa, L. V. (2013). Sistemas de recirculación de agua (RAS) en Piscicultura. Revista Electrónica de
Ingeniería en Producción Acuicola, 7(7).
Geist, M. R. (2010). Using the Delphi method to engage stakeholders: A comparison of two studies.
Evaluation and Program Planning 33,2, pp.147-154. ScienceDirect.
Godet M. y Durance P. (2011). La prospectiva estratégica para las empresas y los territorios. Dunod:
UNESCO.
Heinsohn P. (2010). Desarrollo de un Método de PCR Múltiple en Tiempo Real para la Detección de
Piscirickettsia Salmonis.
Henriquez C. 2013. Caracterización de Propiedades Probióticas de Microorganismos del Tracto Digestivo
de Salmónidos. Tesis de Magíster en Nutrición y Alimentos, mención Alimentos Saludables. Santiago,
Universidad de Chile, Instituto de Nutrición y Tecnología de los Alimentos. 12p.
Keoki S., Sears G. A., Clough R. H. (2011). Construction Project Management: A Practical Guide to Field
Construction. USA: John Wiley & Sons, Inc.
77
Linstone H.A. y Turoff M. (2002). The Delphi method: techniques and its applications. Murray Turoff and
Harold A. Linstone
Martinez Montenegro, T., & Ramirez Guillen, J. E. (2012). ESTUDIO PROSPECTIVO DE LAS MIPYMES
DEL SUBSECTOR CALZADO DE BUCARAMANGA Y SU AREA METROPOLITANA.
Moeller S., Brady C. (2011).Navigating the Mergers and Acquisitions Minefield. Chichester, England: John
Wiley & Sons, Ltd
Moutinho L. (2010). Strategic Management in tourism. UK: CAB international.
Proctor T. (2013). Creative Problem Solving for Managers: Developing Skills for Decision Making and
Innovation. New York, USA: Routledge.
Smith S. (2011).Euram 2011: Does Scenario Thinking Make a Difference? Norderstedt: Grin Verlag.
Weil K. (2008).Intuition in decition making. Authorhouse.
Heinsohn P. (2013). Desarrollo de un Tratamiento Biológico contra el Piojo de Mar Caligus Sp en el Cultivo
de Salmónidos.
78
7. LINKOGRAFÍA
Aqua. 2014. Rabobank estimó que nuevas regulaciones frenen el crecimiento de salmonicultura en Chile.
[en línea]
<http://www.aqua.cl/2014/04/08/rabobank-estimo-que-nuevas-regulaciones-frenen-crecimiento-de-
salmonicultura-en-chile/> [consulta: 6 junio 2014]
Aqua. 2013. Empresarios chinos desarrollarán proyecto de cultivo de salmón en tierra. [en línea]
< http://www.aqua.cl/2013/08/20/empresarios-chinos-desarrollaran-proyecto-de-cultivo-de-salmon-en-
tierra/> [consulta: 13 junio 2014].
Aqua. 2013. Salmones Chaicas: La piscicultura que asombra a la industria acuícola mundial. [en línea]
<http://www.aqua.cl/reportajes/salmones-chaicas-la-piscicultura-que-asombra-la-industria-acuicola-
mundial/> [consulta: 18 abril 2014].
Atlantic Salmon Federation. 2014. Reasons for Land-Based Containment. [en línea]
< www.asf.ca/reasons-for-land-based-closed-containment.html> [consulta: 13 junio 2014]
Atlantic Sapphire. 2012. Atlantic Sapphire Presentation. [en línea]
<http://tidescanada.org/wp-content/uploads/files/salmon/workshop-may-2012/D1
4_Atlantic_Sapphire_%E2%80%93_1000_ton_Salmon_Production_in_Denmark_%E2%80%93_Langsan
d_Laks.pdf> [consulta: 13 junio 2014].
Cermaq. 2014. Reporte de Sustentabilidad 2013. [en línea]
<http://report2013.cermaq.com/#/en/sustainability-report/fish-health-and-animal-welfare?scrollTo=CEQ4>
[consulta: 12 junio 2014]
Godet M. 2014. Métodos de Prospectiva: los programas, MICMAC. [en línea]
<http://es.laprospective.fr/Metodos-de-prospectiva/Los-programas/67-MICMAC.html> [consulta: 29 mayo
2014].
FAO. 2014. Salmon-June 2014. [en línea]
< http://www.globefish.org/salmon-june-2014.html > [consulta: 8 junio 2014].
Joint Research Centre. 2014. Cross-Impact Analysis. [en línea]
<http://forlearn.jrc.ec.europa.eu/guide/2_scoping/meth_cross-impact-analysis.htm> [consulta: 29 mayo
2014].
79
Laprospective. 2014. Métodos y programas. [en línea]
<http://es.laprospective.fr/Metodos-de-prospectiva/Los-programas/65-M%C3%A9todos-y-
programas.html> [consulta: 27 junio 2014].
Perez, C. 2013. Land-Based Salmon Culture in Chile. [en línea]
<http://www.panoramaacuicola.com/interviews_and_articles/2013/01/10/land_based_salmon_culture_in_c
hile.html> [consulta: 18 abril 2014].
Salmonchile. 2014. Salmonicultura: Historia en Chile. [en línea]
< http://www.salmonchile.cl/historia-en-chile.php#1974-1990> [consulta: 18 abril 2014].
Salmonchile. 2014. Salmon Farming, Species. [en línea]
< http://www.salmonchile.cl/en/especies.php> [consulta: 29 mayo 2014].
Salmonchile. 2014. Growth in Production by Species (2005-2013). [en línea]
< http://www.salmonchile.cl/en/produccion.php> [consulta: 6 agosto 2014].
Servicio Nacional de Pesca y Acuícultura. 2011. Resultados Diagnóstico General por Jaula Anual de
Caligidosis en Chile (DGJA) de 2011. [en línea]
<http://www.sernapesca.cl/index.php?option=com_remository&Itemid=246&func=fileinfo&id=5441>
[consulta: 6 junio 2014].
Servicio Nacional de Pesca y Acuícultura. 2012. Situación Sanitaria Salmonicultura centros marinos
Enero-Junio 2012. [en línea]
<https://www.sernapesca.cl/presentaciones/Situacion_Sanitaria_Enero_-_Junio_2012_-
_25_de_Julio.pdf> [consulta: 6 junio 2014].
Servicio Nacional de Pesca y Acuícultura. 2013. Situación Sanitaria Salmonicultura centros marinos 2013.
[en línea]
<http://www.sernapesca.cl/presentaciones/Situaci%C3%B3n_Sanitaria_Salmonicultura_2013.pdf>
[consulta: 6 junio 2014].
Servicio Nacional de Pesca y Acuícultura. 2013. Informe sobre uso de Antimicrobianos 2012. [en línea]
<http://www.sernapesca.cl/index.php?option=com_remository&Itemid=246&func=startdown&id=6889>
[consulta: 4 junio 2014].
Servicio Nacional de Pesca y Acuícultura. 2014. Informe sobre uso de Antimicrobianos 2013. [en línea]
80
< http://www.sernapesca.cl/index.php?option=com_remository&Itemid=246&func=fileinfo&id=7451>
[consulta: 12 junio 2014].
Servicio Nacional de Pesca y Acuícultura. 2014. Anemia infecciosa del salmón. [en línea]
<http://www.sernapesca.cl/index.php?option=com_content&view=article&id=588&Itemid=695> [consulta:
18 abril 2014].
Servicio Nacional de Pesca y Acuícultura. 2014. Listado de Centros Alta Diseminación (CAD). [en línea]
<http://www.sernapesca.cl/index.php?option=com_remository&Itemid=246&func=startdown&id=6016>
[consulta: 6 junio 2014].
Servicio Nacional de Pesca y Acuícultura. 2014. Programa Sanitario Específico de Vigilancia y Control de
Caligidosis. [en línea]
<http://www.sernapesca.cl/index.php?option=com_content&view=article&id=531&Itemid=632 > [consulta:
6 junio 2014].
Servicio Nacional de Pesca y Acuícultura. 2014. Sernapesca confirma brote de ISA en centro de cultivo
de Chiloé. [en línea]
<http://www.sernapesca.cl/index.php?option=com_content&view=article&id=1712%3Asernapesca-
confirma-brote-de-isa-en-centro-de-cultivo-de-chiloe&catid=1%3Aultimas&Itemid=69> [consulta: 4 junio
2014].
SINTEF. 2014. Land Based RAS and Oper Pen Salmon Aquaculture: Comparative Economic and
Enviromental Assesment. [en línea]
<http://0101.nccdn.net/1_5/061/391/032/15-Vinci---Land-based-RAS-and-open-pen-aquaculture--
comparative-economic-and.pdf> [consulta: 13 junio 2014]
Subsecretaría de Pesca y Acuicultura. 2014. Acerca de la Subsecretaría. [en línea].
<http://www.subpesca.cl/institucional/602/w3-propertyvalue-538.html> [consulta: 02 junio 2014].
Subsecretaría de Pesca y Acuicultura. 2014. Informe Sectorial de Pesca y Acuicultura Enero 2014. [en
línea]
<http://www.subpesca.cl/publicaciones/606/articles-82312_documento.pdf> [consulta: 13 mayo 2014].
Subsecretaría de Pesca y Acuicultura. 2014. Balance del Sector Acuicultor Nacional, Para el Periodo
2010-2013. [en línea]
<http://www.subpesca.cl/publicaciones/606/articles-82688_documento.pdf> [consulta: 9 junio de 2014].
81
Stateofgreen. 2014. Danish Salmon. [en línea]
<http://www.stateofgreen.com/en/Profiles/OxyGuard/Solutions/Danish-Salmon-A-S> [consulta: 13 junio
2014].
Tidescanada. 2013. Update Namgis Closed Containment: Atlantic Salmon Farm. [en línea]
<http://tidescanada.org/wp-content/uploads/files/salmon/workshop-april-2013/Garry_Ullstrom_-
_The_Namgis_First_Nation_Project_Update.pdf> [consulta: 12 junio 2014].
WWF. 2010. Sistema de Producción de Smolts en Chile: Análisis de alternativas desde la perspectiva
ambiental, sanitaria y económica. [en línea]
<http://awsassets.panda.org/downloads/smolt_web.pdf> [consulta: 8 junio 2014].
WWF. 2010. Síntesis del estudio “Investigación para el desarrollo de Área Marina Costera Protegida
Chiloé, Palena y Guaitecas. [en línea]
<http://awsassets.panda.org/downloads/conservando_el_mar_online_1.pdf> [consulta: 6 agosto 2014].