PROFESOR PATROCINANTE: JOHNNY BLANC SPERBERG Ing. …

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.

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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

Eugenio

Línea

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:


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:


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:


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




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




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


V3 V3H1 V3H2 V3H3


Vn VnH1 VnH2 VnH3


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.


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).


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.


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.


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).


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.


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

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M O D E L O P R O D U C T I V O

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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

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V O L U M E N C O M E R C I A L

12

34

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01

11

21

31

41

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71

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22

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9

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1

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1

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1

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10

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2

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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

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(2)

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o

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al

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gua

Du

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Sala

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(8)

Do

mes

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n d

el S

alm

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(9)

Esta

día

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salm

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(10

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ciam

ien

to

(11

) In

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idu

mb

re V

iab

ilid

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con

óm

ica

(12

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cert

idu

mb

re V

iab

ilid

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ica

(13

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vers

ión

(14

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caliz

ació

n

(15

) Lo

gíst

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acio

nal

(19

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(20

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nal

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(21

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o d

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alm

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(22

) P

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(23

) Te

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a

(24

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Co

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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


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

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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

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34

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1

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0

1

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1

FRECUENCIA DE LAS VARIABLES CLAVE SEGÚN MICMAC

54

Tabla Nº 4.3: Variables clave del sistema de acuerdo a MICMAC

Encuestado (1

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(2)

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ció

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el S

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día

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iab

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(15

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Co

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2 - - - - - - - - - - - -

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4 - - - - - - - - - - - -

5 - - - - - - - - - - - -

6 - - - - - - - - - - - -

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20 - - - - - - - - - - - -

21 - - - - - - - - - - - -

22 - - - - - - - - - - - -

23 - - - - - - - - - - - -

24 - - - - - - - - - - - -

25 - - - - - - - - - - - -


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



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.




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.


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.




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.


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.


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.


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.


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.


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.


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


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



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


13 Inversión Monto de dinero necesario para la construcción de una piscicultura de engorda de Salmón Atlántico en tierra.


64

Tabla Nº 4.7: Subsistemas definidos por las variables clave del sistema (continuación)



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.




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


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


No hay cambio significativo en el

número de personas

calificadas en el país

88% 72% 72%


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


sobre las 1.000 toneladas anuales

Volumen comercial

relativamente similar a las 1.000 toneladas anuales

92% 68% 54%


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


Energético


Energético


Energético


Energético


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





Incertidumbre de la Viabilidad

Técnica y económica









Inversión


Inversión


Inversión


Inversión


Inversión

Localización


del salmón)


del salmón)


destino)


destino)

Normativa Nacional


normativa nacional


normativa nacional


normativa nacional


normativa nacional

Personal Calificado









Tecnología





Volumen Comercial










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

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PROFESOR PATROCINANTE: JOHNNY BLANC SPERBERG Ing. …

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