MaxCorp Technologies desarrolla Fiber Class, un sistema de inteligencia artificial que optimiza la selección de fibra de alpaca y mejora el pago al productor.
La industria alpaquera en el Perú se encuentra en un punto de inflexión gracias a la innovación tecnológica. Actualmente, la mayoría de los productores de fibra de alpaca y llama enfrentan una barrera económica significativa que surge en la primera etapa del proceso productivo: el momento posterior a la esquila. Históricamente, el vellón se ha comercializado sin una clasificación adecuada, lo que impacta directamente en la rentabilidad de las familias que dependen de este recurso.
El especialista en mejora genética Edgar Quispe, explica que, aunque el Perú es el líder mundial en producción, una gran parte de la fibra se vende bajo la modalidad «en brosa», es decir, tal como sale del animal sin pasar por un proceso de selección. Esta práctica genera una injusticia económica, ya que todos los productores terminan recibiendo el mismo precio por su producto, sin importar si han invertido recursos y tiempo en mejorar la calidad genética de su hato. Según estimaciones de Quispe, apenas el 5% de la producción nacional se vende clasificada, mientras que el alarmante 95% restante sale al mercado «al barrer».
La brecha económica en la producción de fibra
La diferencia de ingresos es sustancial cuando se introduce la clasificación en la cadena de valor. Vender la fibra de alpaca sin clasificar puede representar un ingreso cercano a los 8 dólares por kilo; sin embargo, si el producto se clasifica correctamente, el precio puede elevarse hasta los 10 dólares. “Un 25% más”, precisa Quispe al referirse al incremento potencial en los beneficios para el productor.
La razón detrás de la baja tasa de clasificación reside en la complejidad del método tradicional. Este proceso depende exclusivamente de maestras clasificadoras que poseen un alto nivel de destreza visual y táctil, capaces de diferenciar calidades «al ojo». No obstante, este trabajo manual carece de mediciones objetivas, requiere años de entrenamiento y el personal capacitado es escaso, lo que crea un cuello de botella en la industria.
Fiber Class: la respuesta tecnológica de MaxCorp
Ante este desafío, la empresa MaxCorp Technologies ha desarrollado un sistema innovador que utiliza inteligencia artificial (IA) para clasificar la fibra de alpaca. Este proyecto, que contó con el financiamiento de Prociencia, unidad ejecutora del Concytec, busca alinear la producción con la Norma Técnica Peruana NTP 231.301, la cual establece nueve categorías distintas de fibra.
El investigador principal del proyecto, Max David Quispe Bonilla, detalla que la construcción de esta IA requirió un riguroso proceso de entrenamiento. El equipo utilizó un instrumento denominado Fiber EC para medir objetivamente el diámetro de la fibra y elaborar «muestras patrón». Posteriormente, se capturaron y depuraron miles de imágenes para construir un robusto dataset. Tras evaluar diversas arquitecturas tecnológicas, el equipo optó por el modelo EfficientNet, logrando una precisión superior al 95% en la clasificación automática.
De la imagen al brazo mecánico: ¿cómo funciona?
El prototipo, bautizado como Fiber Class, opera como una estación de trabajo de flujo continuo. Consta de una faja de identificación equipada con cámaras que capturan microfotografías de porciones del vellón en cuestión de segundos. El modelo de IA analiza estas imágenes y determina la calidad de la fibra de forma instantánea.
El zootecnista y tesista Freddy Efraín Huayllani Conza describe el proceso automatizado: la porción es capturada por la cámara, el modelo la procesa y, según el resultado, “automáticamente se abre el brazo mecánico” para dirigir la fibra hacia el contenedor correspondiente. Para Huayllani, el valor de este desarrollo trasciende lo tecnológico, pues representa un aporte directo “al desarrollo económico del productor” y a la eficiencia de toda la cadena productiva.
Impacto en el tiempo y proyección comercial
Además de la precisión y la mejora en los ingresos, el sistema Fiber Class destaca por su eficiencia temporal. Max David Quispe Bonilla calcula que el uso de este equipo puede reducir el tiempo de clasificación en un 50%. Mientras que el método manual tradicional puede tardar entre 20 o 30 minutos por vellón, la máquina logra completar la tarea en la mitad de ese tiempo.
La iniciativa ya ha superado las fases iniciales de prueba y cuenta con una patente presentada en proceso de evaluación, además de financiamiento para buscar protección internacional. El proyecto ha sido validado con el apoyo de la empresa IncaTops, una de las interesadas en implementar esta tecnología en su planta productiva. Asimismo, el equipo colabora con Natural FiberTech para el despliegue del componente comercial.
En última instancia, Fiber Class no pretende sustituir la tradición, sino dotar a los productores de herramientas objetivas para que su trabajo sea valorado justamente. Como señala Quispe, “un proceso que no se mide, no se controla… y un proceso que no se controla, no se puede mejorar”. Con la integración de la IA, la calidad de la fibra de alpaca deja de ser una estimación subjetiva para convertirse en una evidencia que garantiza mejores ingresos para el campo peruano.
*En la creación de este texto se usaron herramientas de inteligencia artificial.
