Optimización técnico-económica en la engorda de guajolotes de líneas genéticas comerciales en Temascaltepec, México

Resumen

El objetivo del estudio fue desarrollar un enfoque combinado de modelado determinista y simulación Monte Carlo para determinar el nivel óptimo técnico-económico en la engorda de guajolotes de líneas genéticas comerciales en el municipio de Temascaltepec, México. Se analizaron datos de 42 pavos de la variedad genética diamante doble pechuga, con una edad promedio de tres semanas y un peso corporal inicial de 1.077 ± 0.132 kg. Para modelar la relación entre el consumo de alimento y el peso final de los guajolotes, se empleó una función de producción cuadrática ajustada mediante regresión no lineal, complementada con un análisis de simulación Monte Carlo para evaluar el riesgo asociado con las fluctuaciones en el costo del alimento y el precio de venta de los guajolotes. El análisis determinista identificó que la rentabilidad económica se maximiza cuando los guajolotes consumen 26.81 kg de alimento y alcanzan un peso vivo de 11.30 kg. La simulación Monte Carlo confirmó la validez de estos resultados bajo escenarios de incertidumbre en los precios de venta y el costo del alimento, estimando una utilidad neta promedio de $379.29 por ave en el óptimo económico, frente a $325.39 en el técnico, lo que representa un incremento del 16.56 % en la rentabilidad por guajolote. Estos hallazgos confirman que la integración del modelado determinista con simulación estocástica constituye una herramienta metodológica eficaz para la toma de decisiones productivas en condiciones de variabilidad e incertidumbre. Se recomienda validar este enfoque en otros contextos agropecuarios para fortalecer su aplicabilidad práctica.