Allende, Lucila AbigailGaribaldi, Jorge Anele Raul2026-02-062026-02-062023Allende, Lucila Abigail y Garibaldi, Jorge Anele Raul. (2023). Ganadería 4.0: Acercando nuevas tecnologías a pequeños y medianos productores de la región. Tesina (Tesis de grado). Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco.https://rdi.unp.edu.ar/handle/123456789/546Las comunidades rurales de la provincia del Chubut actualmente enfrentan grandes desafíos productivos ante las condiciones climáticas adversas y las sequías cada vez más recurrentes en los últimos años. Estos problemas afectan negativamente a la producción y la rentabilidad de los campos, en particular a la producción de carne y lana, llevando en algunos casos, al cierre de los establecimientos productivos o incluso al abandono de los mismos. Para abordar este desafío, es necesario apoyar el desarrollo rural a través de la entrega de información de calidad y conocimientos en prácticas agrícolas sustentables, aprendizaje en la gestión productiva y adopción de tecnología, eliminando así, las barreras culturales y de falta de capacitación. En esta tesina, se investigará el marco de referencia actual en la industria ganadera provincial, incluyendo conceptos de relevancia como: Industria 4.0, Ganadería de Precisión, Inteligencia Artificial enfocada en los ámbitos productivos y la disponibilidad de herramientas de gestión existentes en el mercado, haciendo principal hincapié en la oportunidad de incorporación de la tecnología como herramienta central en la mejora productiva y el desarrollo ganadero sustentable. También se detallará la investigación llevada a cabo para desarrollar un sistema de soporte a la toma de decisiones (DSS) específico para la gestión productiva ovina en los campos de la zona patagónica desde las investigaciones iniciales hasta el desarrollo final del proyecto. Este sistema busca mejorar la toma de decisiones de los productores combinando información de producción y datos meteorológicos obtenidos a través de sistemas externos de datos y otras fuentes de información. Además, se ahondará en el detalle de los algoritmos de inteligencia artificial implementados, que amplían el conjunto de funcionalidades ofrecidas dentro del DSS. Finalmente, se presentarán las conclusiones y recomendaciones derivadas de este trabajo, con el fin de ofrecer una guía útil para aquellos interesados en profundizar estos temas o en aplicarlos en trabajos futuros.734 p.info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/INFORMATICAGANADERIAINTELIGENCIA ARTIFICIALINGENIERIA AGRICOLAOVINOSTesis de grado