Ser un ganadero lechero del siglo XXI no es tarea fácil. La creciente escasez de mano de obra, el aumento del tamaño de los rebaños y la necesidad constante de mantener la salud animal mientras se mantienen las operaciones eficientes dejan poco margen de error.
En la Facultad de Medicina Veterinaria de la Universidad de Minnesota, el investigador Luciano Caixeta está liderando un proyecto financiado por el estado, centrado en poner la tecnología de precisión a trabajar para los ganaderos lecheros. Su trabajo cuenta con el apoyo del Fondo de Respuesta Agrícola Rápida, establecido por la legislatura de Minnesota en 1998 para permitir a los investigadores responder a problemas y desafíos urgentes que enfrentan las industrias agrícolas y de recursos naturales de Minnesota.Con una subvención para el bienio 2024-25, el equipo de Caixeta ha estado probando si la tecnología ponible —como un Fitbit, pero para vacas— puede ayudar a los ganaderos a tomar decisiones más inteligentes sobre cuándo tratar a los animales y, lo que es igual de importante, cuándo no hacerlo.
Una forma más inteligente de monitorear a las vacas
El proyecto utiliza collares especializados equipados con micrófonos y sensores de movimiento para rastrear los comportamientos de alimentación y rumia de las vacas, que son indicadores clave de su salud metabólica.
“Estos collares nos dicen qué tan bien está la vaca basándose en lo que más importa: cuánto está comiendo y rumiando”, dijo Caixeta. “Es una forma de ver cómo está lidiando la vaca y si realmente necesita nuestra ayuda”.
El equipo eligió la hipercetonemia (HK), un trastorno metabólico común y costoso, como caso de prueba. En los rebaños lecheros de alta producción de Minnesota, la hipercetonemia es un desafío frecuente y costoso, particularmente en los días posteriores al parto, cuando las necesidades energéticas de una vaca se disparan.
Se ha asociado con una producción de leche reducida, infertilidad y un mayor riesgo de otras enfermedades, todo lo cual afecta la rentabilidad de una granja. También es una seria preocupación por el bienestar animal, ya que las vacas afectadas pueden sufrir molestias y problemas de salud a largo plazo si no se manejan adecuadamente. Para los productores que ya enfrentan escasez de mano de obra, la condición agrega presión para tomar decisiones rápidas y efectivas que impactan tanto la productividad como la salud animal.
Normalmente, las vacas diagnosticadas con HK son tratadas automáticamente. Pero la investigación previa del equipo sugirió que muchas se recuperan sin ayuda, lo que significa que algunos tratamientos pueden ser innecesarios. El proyecto actual se propuso investigar si los datos de la tecnología ponible podrían ayudar a los ganaderos a decidir con mayor precisión qué vacas realmente se benefician del tratamiento.
“Descubrimos que hay un grupo de vacas que, aunque muestran signos de HK, pueden recuperarse sin intervención”, dijo Caixeta. “No se están enfermando de una manera clínicamente significativa; simplemente están lidiando con las intensas demandas fisiológicas de la lactancia temprana”.
Las implicaciones son significativas. Si los ganaderos pueden usar esta tecnología para identificar qué vacas están realmente en riesgo y cuáles no, pueden asignar la mano de obra de manera más eficiente, reducir tratamientos innecesarios y aun así mantener la salud animal.
Pero una de las mayores conclusiones no se trató de las vacas, sino de las granjas.
“No todas las granjas son iguales”, enfatizó Caixeta. “Hay una enorme variación entre las granjas —diferentes dietas, diferentes condiciones, sin mencionar las diferentes tecnologías que se utilizan—, por lo que el umbral para determinar cuándo una vaca necesita ayuda también variará. Por eso, los datos individualizados son tan potentes”.
Del estudio de caso al cambio a gran escala
Aunque la investigación principal se centró en la HK, el proyecto ha sentado las bases para aplicaciones más amplias. El equipo ahora está llevando a cabo una investigación de seguimiento sobre cómo definir una vaca verdaderamente “sana” —no solo una libre de enfermedades, sino una que sea poco probable que necesite intervención en un futuro cercano.
“Si podemos identificar a las vacas más sanas con confianza, podemos centrar nuestra atención en las que tienen más probabilidades de tener problemas. También podemos usar la información para tomar decisiones de cría mejor informadas para la salud a largo plazo del rebaño”, dijo Caixeta. “Se trata de trabajar de forma más inteligente”.
Aunque la investigación está en curso, el equipo ya ha compartido los hallazgos con grupos de productores regionales y nacionales, veterinarios y en conferencias científicas internacionales —casi 10 eventos de difusión en total. Se esperan al menos dos publicaciones académicas este año, y la investigación ha despertado el interés de socios de la industria que buscan aplicar los conocimientos de manera más amplia.
“En última instancia, queremos que este trabajo regrese a las granjas para ayudar a los ganaderos a tomar mejores decisiones, ahorrar tiempo y cuidar a sus animales de manera más efectiva”, dijo Caixeta.
Con el apoyo del Fondo de Respuesta Agrícola Rápida, el trabajo de Caixeta ejemplifica cómo la investigación dirigida puede ofrecer beneficios reales a los productores. Al conectar la tecnología de vanguardia con la toma de decisiones en la granja, este proyecto está ayudando a los ganaderos a gestionar los rebaños de manera más eficiente, un collar, una vaca y un punto de datos a la vez.
