TecnologIA
La IA detecta plagas antes de que se conviertan en un problema mayor
IA EN EL CAMPO | MÓDULO 14 DE 30
- Cámaras y trampas inteligentes ya pueden fotografiar insectos, identificarlos y avisar al productor cuando aumenta su presencia.
- Detectar temprano permite revisar la parcela antes de que el daño crezca y evita aplicar insecticidas simplemente “por si acaso”.
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Una plaga rara vez invade toda la parcela de un día para otro.
Primero aparecen algunos insectos. Después aumenta la población y, cuando el productor nota el daño desde lejos, el problema puede haberse extendido.
La inteligencia artificial comienza a ayudar precisamente en esa primera etapa.
Hoy existen trampas con cámaras capaces de capturar insectos, fotografiarlos y utilizar sistemas de reconocimiento para contarlos e identificar posibles especies.
FAO considera la visión artificial y los modelos de inteligencia artificial herramientas con potencial para mejorar la detección temprana y los sistemas de alerta de plagas. El organismo calcula que plagas y enfermedades provocan mundialmente pérdidas de hasta 40 por ciento de la producción vegetal cada año.
¿Cómo funciona una trampa inteligente?
El principio es sencillo.
La trampa captura.
La cámara fotografía.
La IA compara.
El productor recibe información.
En lugar de ir diariamente hasta la trampa para contar insectos uno por uno, algunos sistemas envían los resultados directamente al teléfono o computadora.
También pueden combinar las capturas con temperatura y otros datos meteorológicos para observar si la población de determinada plaga está aumentando.
Ya existen en el mercado
Trapview, por ejemplo, comercializa trampas automáticas que utilizan cámaras e inteligencia artificial para monitorear insectos. La empresa informa que su sistema trabaja con más de 30 millones de imágenes validadas y más de 60 tipos de insectos; son datos proporcionados por el fabricante, no una garantía de resultados para cualquier parcela.
También existen sistemas más sencillos donde el productor fotografía una trampa convencional con el celular y una aplicación ayuda a contar e identificar lo capturado.
El USDA desarrolla además herramientas de IA para identificar en tiempo real plagas, enfermedades y malezas mediante fotografías tomadas con teléfonos inteligentes.
¿Dónde está el ahorro?
En actuar cuando realmente hace falta.
Si una trampa registra pocos insectos, quizá todavía sea suficiente continuar observando.
Si las capturas comienzan a aumentar rápidamente, el productor recibe una señal para entrar a la parcela, revisar plantas y determinar si es necesario intervenir.
Eso puede evitar dos errores:
aplicar demasiado pronto y gastar producto sin necesidad, o esperar demasiado y enfrentar una infestación mayor.
La trampa no ordena fumigar
Éste es el punto más importante.
Encontrar insectos no significa automáticamente que haya que aplicar insecticida.
Hay que considerar especie, cantidad, etapa del cultivo, daño existente, presencia de enemigos naturales y umbrales de acción.
FAO mantiene precisamente el Manejo Integrado de Plagas como estrategia para monitorear poblaciones y utilizar plaguicidas únicamente cuando las condiciones realmente justifican intervenir.
La IA ayuda a contestar:
“¿Qué está apareciendo y cómo está cambiando?”
El productor y el técnico deben decidir:
“¿Ya es momento de actuar?”
Hágalo usted mismo
No necesita comprar una trampa inteligente para comenzar.
Coloque o revise las trampas que ya utiliza y registre cada semana:
Fecha | plaga observada | cantidad aproximada | ubicación
Tome fotografías.
Después de varias semanas podrá ver si la población aumenta, disminuye o permanece estable.
Eso ya es comenzar a trabajar con datos.
Porque frente a una plaga, conocer el problema antes de que se vea desde la carretera puede significar menos daño, menos gasto y mejores decisiones.
TecnologIA
La inteligencia artificial vigila el parto y alerta al ganadero cuando se acerca el momento
IA EN EL CAMPO | MÓDULO 20 DE 30
- Cámaras y sensores ya pueden reconocer cambios de comportamiento, contracciones y otras señales asociadas al parto. La IA vigila continuamente y puede avisar al productor cuando una vaca requiere mayor atención.
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Una vaca próxima a parir cambia.
Puede caminar más, echarse y levantarse repetidamente, aislarse, disminuir su consumo o modificar su comportamiento habitual.
El ganadero experimentado reconoce muchas de esas señales. El problema aparece cuando tiene 50, 100 o 300 animales y no puede observarlos todos durante las 24 horas.
Ahí comienza a entrar la inteligencia artificial.
Cámaras que no se duermen
Ya existen sistemas comerciales que colocan cámaras sobre los corrales de maternidad.
Lely, por ejemplo, desarrolla su sistema Zeta, que utiliza cámaras e inteligencia artificial para reconocer etapas del parto, detectar contracciones y enviar avisos al teléfono del productor. Si el proceso comienza o se prolonga demasiado, el sistema puede generar una alerta. Son capacidades reportadas por el fabricante y no sustituyen la vigilancia ni la atención veterinaria.
La idea es sencilla:
la cámara observa → la IA compara → el teléfono avisa → el ganadero revisa.
Los sensores también detectan cambios
No todo depende de una cámara.
Collares y otros sensores pueden registrar actividad, descanso, rumia y movimientos.
Un estudio científico publicado en mayo de 2026 analizó el comportamiento de vacas antes del parto y encontró cambios detectables incluso varios días antes. Los modelos consiguieron una capacidad alta para identificar animales próximos a parir dentro de una ventana de aproximadamente cinco a siete horas. El estudio incluyó 52 vacas de dos razas en una explotación, por lo que sus resultados son prometedores, pero no deben generalizarse automáticamente a cualquier hato.
¿Dónde está el beneficio?
En saber qué vaca necesita atención primero.
Si el sistema detecta cambios importantes durante la noche, el productor puede recibir una alerta sin permanecer permanentemente junto al corral.
Esto puede ayudar a:
- organizar mejor la vigilancia;
- reducir tiempo de observación innecesaria;
- atender oportunamente un parto que se complica;
- y mejorar el seguimiento de la vaca y el becerro.
La IA no debe decidir cuándo intervenir
Ésta es la parte más importante.
Una alerta que diga “posible inicio del parto” no significa que haya que intervenir inmediatamente.
Muchos partos transcurren normalmente.
La decisión de asistir a una vaca depende de la evolución del parto, presentación del becerro, tiempo transcurrido y condición del animal.
La inteligencia artificial puede vigilar el reloj y el comportamiento; no sustituye el criterio del ganadero ni del médico veterinario.
¿Conviene instalarla?
Depende del tamaño del hato y del problema que quiera resolver.
En un rancho pequeño, donde las vacas próximas a parir pueden observarse fácilmente, quizá no sea necesaria una inversión importante.
En explotaciones con numerosos partos y poco personal, una cámara que vigila durante día y noche puede tener mayor utilidad.
Antes de comprar pregunte:
¿Cuántos partos tengo al año?
¿Cuántas horas dedico a vigilarlos?
¿El sistema funciona de noche?
¿Necesita internet?
¿Tiene servicio técnico?
¿Qué ocurre cuando manda una falsa alarma?
Porque la mejor tecnología no es la que más avisos manda.
Es la que ayuda al productor a estar presente cuando realmente hace falta.
TecnologIA
La inteligencia artificial ayuda a detectar el celo y mejora el momento para inseminar
IA EN EL CAMPO | MÓDULO 19 DE 30
- Collares y sensores de actividad pueden registrar cuándo una vaca camina más, descansa menos o modifica su comportamiento. La inteligencia artificial compara esos cambios y puede avisar al ganadero que el animal podría estar entrando en celo.
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Detectar correctamente el celo sigue siendo una de las tareas más importantes para lograr una buena reproducción en el ganado.
El problema es que no todas las vacas muestran las mismas señales y, en explotaciones grandes, observar cada animal durante todo el día resulta complicado.
Aquí comienza a ayudar la inteligencia artificial.
¿Qué busca el sensor?
Cuando una vaca entra en celo suele cambiar su comportamiento.
Puede aumentar su actividad, caminar más, descansar menos o presentar otros cambios relacionados con el comportamiento reproductivo.
Los collares, aretes y acelerómetros registran estos movimientos durante las 24 horas.
La inteligencia artificial compara lo que ocurre hoy con el comportamiento habitual de esa misma vaca.
Si encuentra un cambio importante, puede enviar una alerta al teléfono del productor:
“Posible celo: revise este animal”.
Los sistemas automatizados de monitoreo de actividad ya se utilizan ampliamente para este propósito. Una revisión científica reciente señala que las tecnologías de precisión pueden emplear datos fisiológicos y de comportamiento en tiempo real para apoyar la detección del celo y el manejo reproductivo.
¿Dónde está la ventaja?
Imagine un establo con 200 vacas.
Revisarlas varias veces al día para encontrar cuál comienza a presentar señales requiere tiempo y personal.
Un sistema automático puede vigilar a todas y señalar únicamente:
“Estas cuatro presentan cambios compatibles con celo”.
El ganadero concentra entonces su atención en esos animales.
La tecnología puede ser especialmente útil cuando las señales son discretas, aparecen durante la noche o duran poco tiempo.
Una alerta no significa inseminar inmediatamente
Este punto es fundamental.
El collar no confirma por sí solo que una vaca esté lista para inseminarse.
Puede existir mayor actividad por estrés, cambios de manejo, movimiento del hato u otras causas.
Una meta-análisis publicada en 2025 sobre 2 mil 198 vacas encontró que los monitores automáticos de actividad muestran utilidad para identificar eventos reproductivos, pero también presentan falsos positivos y falsos negativos; por tanto, una ausencia de alerta tampoco permite asegurar que una vaca no esté ciclando.
Otra meta-análisis publicada en 2026 evaluó información de 8 mil 621 vacas Holstein, confirmando el interés científico actual por relacionar las alertas automáticas de celo con el desempeño reproductivo.
La enseñanza es clara:
la IA ayuda a encontrar qué vaca revisar; no elimina el criterio reproductivo.
¿Dónde puede estar el ahorro?
Una detección deficiente del celo puede provocar:
- inseminaciones perdidas;
- más días abiertos;
- repetición de servicios;
- mayor gasto de semen;
- y retrasos reproductivos.
Si la tecnología ayuda a identificar mejor el momento de revisar e inseminar, puede mejorar la organización reproductiva y reducir tiempo de observación.
Pero comprar sensores sólo tendrá sentido si el problema reproductivo y el tamaño del hato justifican la inversión.
No todos los sensores funcionan igual
Aquí también hay que ser cuidadosos.
Una revisión científica de 2025 analizó 101 estudios sobre sensores de comportamiento en vacas y encontró diferencias importantes en la forma de validar precisión y sesgos. Sólo una parte de los trabajos cumplía todos los criterios de validación establecidos por los autores.
Antes de comprar pregunte:
¿Qué detecta exactamente?
¿Qué tan confiable es?
¿Necesita internet?
¿Tiene servicio técnico?
¿Cuánto cuesta por vaca?
¿Qué haré con las alertas?
Hágalo usted mismo
Aunque todavía no tenga sensores, comience registrando:
fecha del celo observado | vaca | hora aproximada | inseminación | resultado
Después de varios meses tendrá un historial reproductivo útil.
Si posteriormente instala sensores, podrá comparar:
lo que observa el sistema contra lo que realmente ocurrió en el hato.
Porque la inteligencia artificial puede vigilar una vaca día y noche.
Pero la mejor reproducción sigue apareciendo cuando se combinan:
datos + observación del ganadero + manejo reproductivo + asesoría veterinaria.
TecnologIA
La IA detecta cambios en la vaca antes de que la enfermedad sea evidente
IA EN EL CAMPO | MÓDULO 18 DE 30
- Collares, cámaras y otros sensores pueden advertir que una vaca está comiendo menos, redujo la rumia, camina diferente o cambió su temperatura.
- La IA compara esos datos con el comportamiento habitual del animal y genera alertas para que el ganadero pueda revisarlo a tiempo.
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Una vaca enferma no siempre se ve enferma desde el primer día. Antes de presentar síntomas evidentes puede comenzar a comer menos, rumiar durante menos tiempo, permanecer más echada, caminar diferente o reducir su producción. Son cambios pequeños que pueden pasar desapercibidos, especialmente cuando hay decenas o cientos de animales. La inteligencia artificial comienza a ayudar al ganadero precisamente ahí: detectando cambios antes de que el problema sea evidente a simple vista.
¿Cómo lo hace?
Los sensores que vimos en el módulo anterior recopilan información durante todo el día. Pueden registrar rumia, actividad, tiempo comiendo, descanso, desplazamiento, temperatura, producción de leche y otros comportamientos. La IA compara esos datos con lo que normalmente hace esa misma vaca y, si algo cambia de manera importante, genera una alerta.
Una revisión científica publicada en 2026 encontró que estos sistemas ya se estudian y utilizan para apoyar la detección de mastitis, problemas de locomoción, trastornos metabólicos y cambios reproductivos en vacas lecheras.
Un ejemplo sencillo
Supongamos que la vaca 125 normalmente rumia varias horas al día y mantiene una actividad estable. Durante dos días, el sensor registra menos rumia, menos movimiento y menor tiempo comiendo. El sistema avisa: “Revise la vaca 125”.
La inteligencia artificial no está diciendo necesariamente: “tiene mastitis” o “tiene cetosis”. Está señalando algo mucho más útil: “Esta vaca está comportándose diferente a lo normal”. Eso permite que el productor la observe, tome temperatura, revise alimentación, ubre, locomoción y demás signos necesarios.
¿Dónde puede estar el ahorro?
En encontrar antes el problema. Una enfermedad detectada cuando apenas comienzan los cambios puede resultar diferente a descubrirla cuando el animal ya dejó de comer, bajó considerablemente la producción o requiere un tratamiento más complicado.
Una revisión científica de 2026 destaca precisamente que el valor de los biosensores no está solamente en medir datos, sino en convertirlos en alertas útiles que permitan intervenir oportunamente.
También puede ahorrar tiempo. En lugar de revisar con la misma intensidad a 200 vacas, el sistema puede señalar: “Estas cinco necesitan atención hoy”.
No todo lo que alerta está enfermo
Aquí aparece una advertencia importante. Una vaca puede disminuir su actividad por calor, cambios de alimentación, manejo, estrés, parto próximo o muchas otras razones. Los sensores también pueden producir falsas alarmas.
Investigaciones recientes señalan problemas como fallas de comunicación, sensores mal colocados, pérdida de datos y exceso de alertas que terminan cansando al productor.
Por eso, una alerta no es un diagnóstico. Es una invitación a revisar.
La combinación funciona mejor
Un solo dato puede engañar. Por ejemplo, menos movimiento no necesariamente significa enfermedad. Pero si aparecen juntos menos movimiento + menos rumia + caída en producción + cambio de temperatura, la señal puede resultar mucho más importante.
Una revisión veterinaria publicada en 2026 destaca precisamente que combinar varios sensores puede mejorar la detección frente a utilizar una sola medición.
¿Conviene para cualquier rancho?
No necesariamente. En un hato pequeño, un productor que observa correctamente a sus animales varias veces al día puede detectar muchos cambios sin necesidad de comprar tecnología costosa. Conforme aumenta el número de animales, vigilar individualmente a cada uno se vuelve más difícil y ahí los sensores pueden adquirir mayor valor.
Antes de comprar, pregunte: ¿Qué quiero detectar? ¿Cuántos animales tengo? ¿Cuánto cuesta el sistema? ¿Quién interpretará las alertas? ¿Necesita internet? ¿Tiene soporte técnico en México?
Una regla que no debe olvidarse
La inteligencia artificial puede decir: “Revise esta vaca”. El ganadero observa y, cuando existe sospecha de enfermedad, el médico veterinario diagnostica y determina el tratamiento.
Ésa es la mejor combinación. Porque la IA no necesita reemplazar los ojos del ganadero.
Puede hacer algo diferente: ayudarle a decidir dónde mirar primero.
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