全球咨询和管理公司麦肯锡公司（McKinsey＆Company）最近的一份报告指出，捕捞渔业正在追赶已经重塑了陆基农业和其它产业的以数据驱动的数字革命。如今，能改善环境可持续性和增加盈利能力的新技术和先进分析技术均可获得，因此，渔业不用去等待未来。
报告给出建议，渔业捕捞公司可以从目前已有的数据中挖掘效率开始，例如渔获总量，GPS位置和油耗的构成。先进的分析可以从中找到效能驱动因素，从而降低成本。燃油消耗数据可以帮助公司发现最节能的作业路线和作业模式，而来自船载传感器的数据则可经过分析处理用作提前预判可能的运行故障。全球精准农业和林业的发展已十分完善，而精准渔业的发展则仍然有限，但渔业已积累了诸如渔船作业位置、渔获数据及海况等方面的海量数据。最大的挑战就是如何组织和捏合这些数据从中产出真知灼见。
虽然目前在渔业领域先进的分析法还局限于在小型项目中应用，但麦肯锡公司估测，大型渔业公司可以通过采用精准捕捞方法和技术将其年度运营成本降低110亿美元（99亿欧元）。到2050年，精准捕捞以及由此带来的海洋管理方面的改善，有可能为该行业增加530亿美元（475亿欧元）的利润，同时还可实现海洋中的鱼类生物量比目前水平翻一番。
由于源自小巧紧凑又低成本的传感器、卫星图像、照相机、无人机和其它技术所生成的数据洪流激增，智能手机和物联网设备通过无线或卫星网络将这些数据传输到具备机器学习和人工智能的强大的数据处理中心进行处理，这让精准捕捞革命成为可能。
卫星上的光学传感器能够探测海水温度、浑浊度和其它变量数据，雷达传感器可以获取地形、风、海冰和船舶移动等信息，雷达即使在黑夜或云多的阴天也能采集信息。空中无人机和水上浮动无人机能够提供海洋水文条件的补充信息。
上述这些工具具有推动那些让渔业盈利和可持续发展等综合性目标达到平衡的决策工具变得更好的潜力。它们有助于应对渔获量不确定性背后的问题，帮助管控风险，同时改善捕捞作业报告方式，从而抑制非法捕捞和奴役劳工等问题。
船载相机配合软件进行图像设别可帮助渔民实时记录渔获。依靠海洋数据的鱼群分布预测模型可帮助渔民花费更少的捕捞努力，同时能更好地避免误捕。
捕捞和加工南极磷虾用作水产养殖饲料成分和人类食用产品的挪威Aker BioMarine是捕捞渔业数字转型领先公司，该公司采用1.5米长的自主式太阳能帆船无人机采集海洋状况和生物量等数据，并通过卫星传送至公司，公司通过开发的算法，使用机器学习处理这些数据，预测在任一特定时间南极磷虾生物量的分布位置，从而可节省目前的渔船一般要在海上花费15天时间搜寻磷虾而不是捕捞磷虾而消耗的燃料，不仅节约了成本，增加渔获，还减少了二氧化碳排放。该公司的软件整合并处理来自卫星的图像、藻华、气象、水文条件和实际渔获量等以往和目前的数据，可确保对船长数十年积累的经验作进一步完善。该公司还利用人工智能来优化船舶发动机和加工车间的运营，从船上传感器收集数据，再将处理数据所得到的建议提供给船长和加工车间经理。也许，给出的一个将温度稍作调整的建议，就可将渔船速度优化至最省油的速度，而这些都可以通过自学习模型做到。公司的最终目标是模型的全自动运行，只要为其设置好边际规则就可由它自己运行。
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