Análisis comparativo de información nutricional de pollos de engorde con enfoque entre modelos de lenguaje y tablas estándar Rostagno

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dc.contributor.advisorCáceres Cáceres, Herik Leonardo
dc.contributor.advisorTarazona García, Heiner Leandro
dc.contributor.authorSuárez Tarazona, David Alejandro
dc.contributor.authorLópez Villamizar, Lesly Yuliana
dc.contributor.evaluatorNIÑO GUERRERO, GERLY DAMARY
dc.contributor.evaluatorHUERTAS GARCES, CAROLINA
dc.date.accessioned2025-02-24T16:42:02Z
dc.date.available2025-02-24T16:42:02Z
dc.date.created2025-02-12
dc.date.issued2025-02-12
dc.description.abstract¿es adecuado confiar en modelos de lenguaje o IA para el uso en producciones avícolas, en temas nutricionales y de formulación de dietas? Históricamente, este proceso se ha basado en tablas de composición y requerimientos nutricionales estandarizados, como las desarrolladas por Rostagno en Brasil. Sin embargo, la rigidez de estos enfoques limita su capacidad de adaptación a condiciones de cambio climático y la variación de materias primas disponibles. Con el aumento de la complejidad en el sector avícola y la creciente demanda de prácticas más sostenibles, se realizó un registro estandarizado para recopilar información de prompts aplicados a los modelos de lenguaje ChatGPT, Gemini y Copilot y se comparó la precisión frente a las tablas de Rostagno para la formulación de dietas en pollos de engorde. Se crearon en total 88 códigos de 214 citas dentro de 4 documentos o diarios que fueron unidos en 11 grupos. Utilizando análisis cualitativo y el software Atlas.ti, se evaluó la consistencia y precisión de las respuestas permitiendo identificar fortalezas y áreas de mejora de cada herramienta para obtener resultados adecuados frente a las tablas nutricionales de Rostagno. Los modelos mostraron diferencias significativas en la precisión y confiabilidad destacándose ChatGPT en precisión para formulaciones rápidas, mientras que Gemini fue más adecuado para análisis detallados. Copilot mostró utilidad limitada debido a las ambigüedades. ChatGPT y Gemini mostraron coincidencia promedio del 95% y 86% respectivamente con las tablas brasileras de Rostagno, mientras que Copilot presentó discrepancias mayores al 15 % en varios casos, particularmente en recomendaciones de aminoácidos esenciales. Además, poseen una solución favorable para la industria avícola, aportando información para la formulación de dietas en los diferentes procesos productivos teniendo en cuenta las características adecuadas que posee cada herramienta y los objetivos del usuario.
dc.description.abstractenglish: Is it appropriate to rely on language models or AI for use in poultry production, nutritional issues and diet formulation? Historically, this process has been based on standardized nutritional requirements and composition tables, such as those developed by Rostagno in Brazil. However, the rigidity of these approaches limits their ability to adapt to conditions of climate change and the variation in available raw materials. With the increase in complexity in the poultry sector and the growing demand for more sustainable practices, a standardized registry was carried out to collect information from prompts applied to the ChatGPT, Gemini and Copilot language models and the accuracy was compared against the tables of Rostagno for the formulation of diets in broiler chickens. A total of 88 codes were created from 214 quotes within 4 documents or diaries that were united into 11 groups. Using qualitative analysis and the Atlas.ti software, the consistency and precision of the responses was evaluated, allowing the identification of strengths and areas for improvement of each tool to obtain adequate results compared to Rostagno's nutritional tables. The models showed significant differences in precision and reliability, with ChatGPT standing out in precision for quick formulations, while Gemini was more suitable for detailed analysis. Copilot showed limited usefulness due to ambiguities. ChatGPT and Gemini showed average agreement of 95% and 86% respectively with the Brazilian Rostagno tables, while Copilot presented discrepancies greater than 15% in several cases, particularly in essential amino acid recommendations. In addition, they have a favorable solution for the poultry industry, providing information for the formulation of diets in the different production processes taking into account the appropriate characteristics that each tool has and the user's objectives.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameZootecnista
dc.format.mimetypeapplication/msword
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/45069
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyInstituto de Proyección Regional y Educación a Distancia
dc.publisher.programAdministración Agroindustrial
dc.publisher.schoolInstituto de Proyección Regional y Educación a Distancia
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.titleAnálisis comparativo de información nutricional de pollos de engorde con enfoque entre modelos de lenguaje y tablas estándar Rostagno
dc.title.englishComparative analysis of nutritional information of broiler chickens with focus between language models and standard Rostagno tables
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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