Tradicionalmente la industria de la acuicultura ha operado bajo un modelo lineal («tomar-hacer-desechar») que genera residuos considerables, incluyendo una parte importante de los desechos plásticos marinos. La transición hacia una Economía Circular (EC), donde los residuos se minimizan y se reintegran como recursos, es fundamental para el futuro sostenible del sector.
Un estudio reciente publicado en la revista International Journal of Data Science and Analytics por investigadors de Trust-IT Services y Broad Horizons Consulting Ltd. explora cómo la gestión de datos bajo los principios FAIR puede ser un catalizador esencial para esta transición en la acuicultura. Los principios FAIR buscan que los datos sean Encontrables (Findable), Accesibles (Accessible), Interoperables (Interoperable) y Reutilizables (Reusable), tanto por humanos como por máquinas.
La Economía Circular en la Acuicultura
El concepto de EC, que busca regenerar recursos y eliminar residuos, es cada vez más relevante. El estudio, basado en entrevistas y cuestionarios a actores clave del sector, identificó varias prácticas de EC aplicables y ya en uso (aunque de forma desigual) en la acuicultura:
- Reciclaje, Reutilización, Reparación y Remanufactura: Principalmente de redes y equipos de las jaulas.
- Eco-diseño: Fabricación de componentes más duraderos y fáciles de reutilizar/reciclar.
- Acuaponía: Integración de la piscicultura con la hidroponía, usando los desechos de peces como fertilizantes.
- Sistemas de Recirculación en Acuicultura (RAS): Tecnología intensiva que permite reutilizar el agua y nutrientes.
- Otras prácticas como tratamientos de aguas residuales, biofiltros y bioacumulación.
Si bien el 75% de los encuestados mostró familiaridad con el concepto de EC, la adopción de estas prácticas es variable, indicando una brecha entre el conocimiento y la implementación efectiva.
¿Qué son los Datos FAIR y por qué son Clave para la Acuicultura Circular?
Los principios FAIR son cruciales para que los datos puedan compartirse y usarse eficientemente entre dominios científicos e industriales, facilitando la toma de decisiones informadas.
- Encontrables: Fácilmente de encontrar.
- Accesibles: Se puede acceder a ellos sin esfuerzo (bajo condiciones definidas).
- Interoperables: Pueden integrarse con otros datos usando reglas semánticas.
- Reutilizables: Pueden replicarse y usarse en diferentes contextos.
A pesar de sus ventajas, el estudio revela que la familiaridad y adopción de los principios FAIR en la acuicultura es aún baja: solo el 17% se declaró «muy familiarizado», mientras que el 27% nunca había oído hablar de ellos. La adopción es igualmente limitada, con solo un 9% aplicándolos siempre y un 28% nunca. Además, únicamente el 26% de los que los usan miden su impacto.
Beneficios Tangibles de Aplicar Datos FAIR en la Acuicultura Circular
Adoptar los principios FAIR puede transformar la gestión de datos y recursos en el sector, aportando beneficios directos para la implementación de la EC:
- Mejor Acceso y Hallazgo de Datos: Facilita encontrar información sobre tipos de residuos, permitiendo darles un segundo uso y rastrear el desempeño de las prácticas circulares.
- Monitoreo Preciso: Permite supervisar con mayor exactitud los sistemas (como RAS) y el consumo o generación de residuos, identificando ineficiencias.
- Armonización y Estandarización: Ayuda a unificar la visualización y el manejo de diversos conjuntos de datos y procesos, promoviendo mejores prácticas.
- Optimización de Recursos: Permite «reciclar» y readaptar conjuntos de datos, generando beneficios ambientales y potencialmente económicos al identificar oportunidades de reutilización.
- Aceleración del Aprendizaje: El intercambio de datos FAIR acelera la curva de aprendizaje de las empresas en el desarrollo de sistemas de gestión sostenibles (ambiental, económica y socialmente).
Barreras que Frenan la Adopción de Datos FAIR
A pesar de los beneficios, existen obstáculos significativos para implementar FAIR en la acuicultura circular:
- Falta de Habilidades y Conocimiento: Considerada la barrera más crucial. Muchos actores carecen de las habilidades técnicas para construir infraestructuras interoperables o entender los beneficios de FAIR.
- Confusión con «Datos Abiertos»: Existe el temor erróneo de que FAIR implica compartir abiertamente todos los datos, incluidos los sensibles, lo que genera resistencia por miedo a perder ventajas competitivas.
- Costos y Falta de Inversión: La implementación requiere inversiones en infraestructura, formación y mantenimiento, recursos que a menudo faltan, especialmente en PYMES.
- Fragmentación e Interoperabilidad: Los datos suelen estar dispersos en diferentes sistemas no interoperables, dificultando su integración y reutilización.
- Barreras Culturales: Una mentalidad de «mis datos son míos» dificulta la colaboración y el intercambio, impidiendo aprovechar los beneficios colectivos.
Habilitadores Clave para Impulsar la Adopción de FAIR
El estudio también identifica factores que pueden facilitar la adopción de FAIR en el sector:
- Reducción de Costos de Adquisición de Datos: Un sistema FAIR hace más barato y fácil encontrar datos, permitiendo invertir esfuerzos en resolver problemas ya identificados.
- Regulaciones y Buenas Prácticas: Leyes y directrices claras pueden incentivar (u obligar) a las empresas a hacer sus datos más eficientes y FAIR.
- Conciencia de los Beneficios: Educar sobre las ventajas concretas de FAIR puede disipar miedos y promover la adopción.
- Innovación y Formación: Crear plataformas de intercambio de datos y formar a los profesionales (creando figuras como «data stewards») puede aumentar la accesibilidad y el conocimiento.
- Incentivos para la Colaboración: Programas que ofrezcan compensaciones (financieras o de reconocimiento) por compartir datos pueden fomentar la cooperación.
- Reducción de la Complejidad: Desarrollar soluciones tecnológicas estandarizadas y software de gestión que simplifiquen la implementación de FAIR.
Hoja de Ruta Preliminar hacia 2030: Recomendaciones Clave
Basándose en los hallazgos, el estudio propone una hoja de ruta con seis recomendaciones estratégicas para fomentar una acuicultura circular apoyada en datos FAIR, con el objetivo de lograr avances significativos para 2030:
- Políticas para Energía Renovable: Promover políticas que incentiven el uso de energías renovables en la producción acuícola, compartiendo mejores prácticas a través de sistemas FAIR.
- Incentivar el Intercambio de Buenas Prácticas (Materiales y Tecnologías): Fomentar el intercambio de conocimientos sobre reutilización, reciclaje, reparación de materiales, y sobre la implementación de acuaponía y RAS, mediante compensaciones financieras y no financieras.
- Crear Nuevos Perfiles Profesionales (Data Stewards): Fomentar la creación de empleos especializados («data stewards») que apoyen a los actores de la acuicultura en la gestión y «FAIRificación» de sus datos, transfiriendo conocimiento y superando barreras de habilidades.
- Hacer los Sistemas Interoperables Más Asequibles: Invertir en el desarrollo de sistemas interoperables, buscando economías de escala para reducir los costos asociados a la adopción de FAIR.
- Políticas para Estándares de EC en Acuicultura: Emitir políticas que promuevan la adopción (y creación si es necesario) de estándares específicos para la economía circular en la acuicultura, facilitando la interoperabilidad y la implementación de FAIR.
Estas recomendaciones tienen implicaciones políticas, tecnológicas, sociales y ambientales, y se proponen Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) para medir su impacto en relación con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).
Conclusión: Un Futuro Sostenible Impulsado por Datos
La transición hacia una economía circular es vital para la sostenibilidad a largo plazo de la industria de la acuicultura. Este estudio subraya que los principios de gestión de datos FAIR, aunque todavía poco adoptados en el sector, representan una herramienta poderosa para facilitar esta transición.
Si bien existen barreras significativas como la falta de habilidades, los costos y la resistencia cultural, los beneficios en términos de eficiencia, optimización de recursos, innovación y sostenibilidad son claros. Superar estos obstáculos requiere un esfuerzo coordinado que incluya políticas de apoyo, inversión en tecnología e infraestructura, formación, fomento de la colaboración y, fundamentalmente, un cambio cultural hacia el valor compartido de los datos bien gestionados. La hoja de ruta propuesta por los autores del estudio ofrece un camino inicial para que los actores del sector comiencen a trabajar hacia una acuicultura más eficiente, sostenible y circular, aprovechando el poder de los datos FAIR.
Contacto
Rita Giuffrida
Trust-IT Services
Via Francesco Redi, 10, 56124, Pisa, Italy
Email: r.giuffrida@trust-itservices.com
Referencia (acceso abierto)
Giuffrida, R., de Majo, C., Giuffrida, M. et al. FAIR data management practices to introduce circular economy in aquaculture: benefits, barriers and a preliminary roadmap. Int J Data Sci Anal (2025). https://doi.org/10.1007/s41060-025-00765-4
