La industria 4.0, conocida como cuarta revolución industrial, es responsable de la transformación en la forma de producir alimento, de manera eficiente y sostenible. Este estudio tiene como objetivo presentar los indicadores de productividad científica relacionadas con las nuevas tecnologías implementadas para la automatización de alimentación y medición de calidad de agua en tilapia y salmónidos. Para ello, se realizó un análisis bibliométrico usando la base de datos de Scopus de artículos publicados durante el 2018-2024. Los hallazgos muestras que la productividad científica empieza a tener más impulso en el año 2022. Sin embargo, persisten los desafíos relacionados con la falta de inversión y poco interés sobre el tema. En cuento a los parámetros de calidad de agua en salmónidos, los países más influyentes son Canadá, China, Noruega y Estados Unidos; mientras que en tilapia son Filipinas, Indonesia y Tailandia los artículos publicados están enfocados en el uso de herramientas tecnológicas para monitorizar y controlar parámetros de calidad de agua en tiempo real. En comparación con los países más influyentes en la automatización de la alimentación en salmónidos son Estados unidos, China y Noruega, mientras que, en el caso de la tilapia son Filipinas, China e Indonesia, los artículos publicados se centran en la automatización de la alimentación, resaltando beneficios como la precisión en la cantidad de ración, programación de horarios, mejorando el crecimiento homogéneo, la eficiencia en conversión alimenticia. Aunque Noruega es el principal país productor de salmónidos, no ocupa el primer lugar en la publicación de científicas, lo que refleja el enfoque gubernamental para el financiamiento de proyectos de investigación y el intercambio de conocimiento. Se puede concluir la importancia de monitorizar los parámetros de calidad de agua y los sistemas de automatización de alimentación para mitigar riesgos sanitarios, reducir la alta mortalidad, mejorar el bienestar animal, minimizar el impacto ambiental y mejorar la eficiencia de las prácticas de manejo sostenible y productivo. | Industry 4.0, known as the fourth industrial revolution, is responsible for the transformation in the way food is produced, efficiently and sustainably. This study aims to present the indicators of scientific productivity related to the new technologies implemented for the automation of feeding and water quality measurement in tilapia and salmonids. For this purpose, a bibliometric analysis was performed using the Scopus database of articles published during 2018-2024. The findings show that scientific productivity starts to have more momentum in the year 2022. However, challenges related to lack of investment and little interest in the subject persist. However, there are still challenges related to lack of investment and little interest in the subject. In terms of water quality parameters in salmonids, the most influential countries are Canada, China, Norway and the United States; while in tilapia, the Philippines, Indonesia and Thailand are the most influential countries. In comparison, the most influential countries in salmonid feed automation are the United States, China and Norway, while in the case of tilapia it is the Philippines, China and Indonesia, the published articles focus on feed automation, highlighting benefits such as precision in ration quantity, scheduling, improving homogeneous growth, feed conversion efficiency. Although Norway is the leading producer of salmonids, it does not rank first in the publication of scientific papers, reflecting the government's approach to funding research projects and knowledge sharing. We can conclude the importance of monitoring water quality parameters and feeding automation systems to mitigate health risks, reduce high mortality, improve animal welfare, minimize environmental impact and improve the efficiency of sustainable and productive management practices. | 1. Introducción. -- 2. Planteamiento problema. -- 3. Justificación. -- 4. Objetivos. -- 4.1. Objetivo general. -- 4.2. Objetivos específicos. -- 5. Marco conceptual. -- 5.1. Acuicultura inteligente. -- 5.2. Descripción de las especies en estudio. -- 5.2.1 Cíclidos. -- 5.2.2. Caracterización. -- 5.2.3 Salmón. -- 5.2.4. Caracterización. -- 5.3. Sensores. -- 5.3.1. Sensores inalámbricos-redes. -- 5.4. Internet de las cosas (IoT). -- 5.5. Inteligencia artificial. -- 5.5.1. Aprendizaje de máquinas. -- 5.6. Visión artificial. -- 5.7 Calidad de agua. -- 5.7.1 Parámetros fisicoquímicos. -- 5.8. Automatización de alimento. -- 5.9 Raciones de alimento. -- 5.10. Manejo de alimento. -- 6. Marco Normativo. -- 7. Estado del arte. -- 8. Metodología. -- 9. Análisis bibliométrico. -- 9.1. Red de desempeño por años de publicación. -- 9.2. Países más influyentes de automatización en parámetros de calidad de agua. -- 9.3 Países más influyentes en automatización de la alimentación. -- 9.4. Autores influyentes. -- 9.5. Instituciones influyentes en calidad de agua. -- 9.6. Instituciones influyentes en automatización de la alimentación. -- 10. Discusión. -- 10.1. Impacto de las tendencias de publicaciones. -- 10.2. Desafíos y limitaciones. -- 11. Conclusiones. -- 12. Bibliografía. | Pregrado | Médico veterinario